Actualització i innovació

Espai Hèlios Pardell

Mètodes estadístics bàsics per a metges i altres professionals de la salut

25 edició

Tancat
Estadística

Descripció

Coneixes la importància de l’estadística per a la práctica mèdica?

L’estadística juga un paper fonamental en el mètode científic. La pràctica mèdica basada en les evidències científiques requereix del coneixement i comprensió de la metodologia estadística aplicada per part del professional de la salut. El mostreig, el disseny mes o menys experimental, les conclusions i l’objectiu descriptiu són  aspectes fonamentals que s’han d’aprendre a llegir i a aplicar, i són conceptes i procediments que en la gran majoria de facultats de medicina es cursen als primers anys de carrera.

El curs aporta als professionals sanitaris els coneixements teòrics i pràctics de l’anàlisi estadístic per al tractament de dades en recerca i per la interpretació de treballs publicats. 

En el desenvolupament de la formació, es combinarà la exposició magistral de conceptes teòrics amb la resolució de problemes simulats. També es llegiran fragments d’articles científics i informes del camp de la medicina, i es faran sessions introductòries al software estadístic específic. 

Acreditació: Activitat acreditada pel Consell Català de Formació Continuada de les Professions Sanitàries i la Comisión de Formación Continuada del Sistema Nacional de Salud amb 3,4 crèdits (Referència: 09/022760-MD)

Dirigit a

Metges i professionals sanitaris que desitgin iniciar-se en els mètodes estadístics emprats en medicina, biologia i salut pública. 

Objectius

  • Conèixer la base de la metodologia estadística, la seva aplicació i els avantatges i limitacions del seu ús.
  • Aprendre a aplicar la metodologia descriptiva en estadística, entendre els fonaments de la estadística inferencial i de les proves de contrastació d’hipòtesi i aplicar i interpretar resultats d’estudis científics.

Programa

  • Introducció: mètode científic i estadística en ciències de la salut.
  • Conceptes bàsics: individu, població i mostra; representativitat i precisió aplicat als dissenys en ciències de la salut. Validesa interna i validesa externa.
  • Organització de les dades: tabulació i representacions gràfiques més emprades en medicina, tractament dels valors absents o perduts en els dissenys d’investigació mèdica.
  • Estadístics descriptius: Mesures de centrament i dispersió. Transformació de variables en base a criteris sanitaris i/o estadístics. Quan hem d’interpretar les mesures obtingudes en medicina des d’un punt de vista absolut i quan des d’un punt de vista relatiu?
  • Càlcul de probabilitats. Llei normal. Altres distribucions de probabilitat. Cóm utilitzar les distribucions teòriques de probabilitat en medicina. 
  • Bases de la estadística inferencial: de la mitjana de la mostra a la mitjana de la població. Cóm s’ha d’interpretar un interval de confiança en medicina?
  • Proves d’hipòtesi. Tipus. Potència. La importància de la mida de la mostra en els estudis mèdics. Proves unilaterals i bilaterals. Què vol dir efecte estadísticament significatiu? Proves per determinar l’ajust de les dades a una característiques teòriques o d’altres entorns en medicina. 

Descripció bàsica de les proves estadístiques més emprades en medicina:

Principals proves bivariables:

  • Relació entre variables qualitatives: taules de contingència, risc relatiu, Proves de chi quadrat, índex kappa com a mesura d’acord en medicina 
  • Relació entre dues variables quantitatives: correlació i regressió simple. Anàlisi gràfic amb variables mèdiques.
  • Relació entre una variable quantitativa i una qualitativa: comparació de mitjanes. Anàlisis gràfiques més utilitzades en medicina

Proves no paramètriques per mostres petites (malalties o síndromes poc freqüents) o amb distribucions no normals en medicina

Proves amb variables qualitatives analitzades amb models lineals en publicacions mèdiques:

  • Relació entre variables qualitatives.
  • Relació entre una variable quantitativa i una qualitativa: comparació de mitjanes.

Generalització a relacions amb més de dues variables:

  • Anàlisi de la variància: anàlisis de les interaccions entre factors qualitatius sobre variables de l’àmbit sanitari.
  • Anàlisi de regressió múltiple: interacció, confusió, mediació i predicció.
  • Anàlisi de regressió logística: anàlisis de les interaccions entre factors que afecten a resultats mèdics binaris (curació/no curació; recaiguda/no recaiguda...)
  • Inclusió del temps en els estudis 
  • Models de supervivència en medicina.
  • Sèries temporals en medicina.

Material inclòs: Bioestadística amigable (editorial Elsevier).

Docents

Joan Aliaga.

Pedagog i diplomat en Ciències Empresarials. Professor associat al Departament de Psicobiologia i Metodologia en Ciències de la Salut de la UAB.

Subscriu-te al nostre butlletí

Subscriu-te