Métodos para la investigación de la predicción y la causalidad en epidemiología y la gestión de políticas públicas

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Programa curso

  

 Se desarrollarán 22 puntos, que en su casi totalidad serán ilustrados con problemas concretos que serán objeto de discusión colectiva. Sería conveniente que cada alumno cuente en el aula con una PC portátil, tableta o, por lo menos, una calculadora “científica” (capaz de calcular exponenciales y logaritmos):

  

 Día 13, 09:00 – 14:00 (coffe break 11:30 – 11:45)

  
<ol>
 <li>
 El problema de investigación. Ciencia y tecnología.</li>
</ol>

  
<ol>
 <li value="2">
 La pregunta de investigación como parte del pensamiento sistémico.</li>
</ol>

  
<ol>
 <li value="3">
 Técnicas descriptivas y analíticas. Papel de la representatividad y la comparabilidad.</li>
</ol>

  
<ol>
 <li value="4">
 Taxonomía básica de los estudios clínicos y epidemiológicos (Estudios transversales. Estudios de casos y controles. Estudios longitudinales. Experimentación. Ensayos clínicos)</li>
</ol>

  
<ol>
 <li value="5">
 Relación entre causalidad y predicción Medidas de asociación.</li>
</ol>

  

  

 Día 14, 09:00 – 14:00 (coffe break 11:30 – 11:45)

  
<ol>
 <li value="6">
 Introducción de Epidat 4.1.</li>
</ol>

  
<ol>
 <li value="7">
 Perspectiva teórica y práctica para el abordaje de la causalidad. Enunciado de las premisas fundamentales para establecer relaciones de causalidad</li>
</ol>

  
<ol>
 <li value="8">
 Papel de la temporalidad en la causalidad. Control de factores confusores. El papel del azar.</li>
</ol>

  
<ol>
 <li value="9">
 Modelos predictivos elementales. Regresión lineal simple</li>
</ol>

  
<ol>
 <li value="10">
 Modelos predictivos complejos. La regresión múltiple en general y la regresión logística como caso particular</li>
</ol>

  

  

 Día 15, 09:00 – 14:00 (coffe break 11:30 – 11:45)

  
<ol>
 <li value="11">
 La regresión logística y el problema básico que resuelve</li>
</ol>

  
<ol>
 <li value="12">
 Variables dummy</li>
</ol>

  
<ol>
 <li value="13">
 Interpretación de los coeficientes de regresión</li>
</ol>

  
<ol>
 <li value="14">
 Recursos computacionales disponibles. La Regresión Logística con EPIDAT 4.2</li>
</ol>

  
<ol>
 <li value="15">
 Construcción de modelos predictivos.</li>
</ol>

  

  

 Día 16, 09:00 – 14:00 (coffe break 11:30 – 11:45)

  
<ol>
 <li value="16">
 Bondad de ajuste y curvas ROC</li>
</ol>

  
<ol>
 <li value="17">
 Validación</li>
</ol>

  
<ol>
 <li value="18">
 El problema de la multicolinealidad</li>
</ol>

  
<ol>
 <li value="19">
 Aplicaciones prácticas</li>
</ol>

  
<ol>
 <li value="20">
 Regresión paso a paso y su uso ceremonial</li>
</ol>

  
<ol>
 <li value="21">
 El teorema de Bayes. Combinación de los modelos predictivos con el recurso bayesiano</li>
</ol>

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