Estadística aplicada a las ciencias de la salud

Estadística aplicada a las ciencias de la salud

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… Las causas de este problema están relacionadas con la escasa formación estadística de los investigadores, la ausencia de cualificación para la evaluación del análisis estadístico de datos de los revisores de artículos científicos y la seducción que provocan los modelos estocásticos complejos en personas no especializadas en estadística que, a pesar de no poseer la cualificación necesaria, los utilizan como consecuencia de modas pasajeras

Hemos ampliado el proyecto de laboratorio “La dulzura del aspartamo” de Stein (Stein, P. J. J. Chem. Educ. 1997, 74, 1112, DOI: 10.1021/ed074p1112) para incluir un amplio uso de pruebas estadísticas. Los alumnos comprueban la significación estadística de un intercepto distinto de cero en una regresión lineal, el sesgo en comparación con un valor verdadero y la significación estadística de la diferencia entre mediciones repetidas de dos muestras diferentes. También estiman el error derivado del uso de una curva de calibración y exploran las dificultades de la linealización de datos no lineales (por ejemplo, el gráfico Lineweaver-Burk no ponderado). Los estudiantes utilizan los valores t y los valores p para realizar pruebas de hipótesis; revisan los cálculos de propagación de errores algebraicos y la regresión lineal y se introducen en la regresión no lineal. Este proyecto de laboratorio aplica las mediciones clave y los análisis estadísticos que se suelen tratar en química analítica y análisis instrumental a una fascinante reacción bioquímica, la sensación de dulzor.

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La 5ª edición de esta popular introducción a la estadística para las ciencias médicas y de la salud ha sido objeto de una importante revisión, con la adición de varios capítulos nuevos y la actualización de ejemplos en todo el libro. Sin embargo, mantiene su filosofía central de explicar la estadística médica con el menor detalle técnico posible, haciéndola accesible a un amplio público.

Al final de cada capítulo se incluyen útiles ejercicios de elección múltiple, con respuestas al final del libro.    Cada técnica de análisis se explica cuidadosamente y las matemáticas se reducen al mínimo. Escrito en un estilo adecuado tanto para los estadísticos como para los clínicos, esta edición presenta muchos ejemplos reales y originales, tomados de la larga experiencia combinada de los autores en el diseño y análisis de ensayos clínicos y en la enseñanza de la estadística.

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ResumenLa estadística desempeña un papel crucial en la investigación, la planificación y la toma de decisiones en las ciencias de la salud. El progreso de las tecnologías y la continua investigación en estadística computacional han permitido implementar sofisticados modelos matemáticos dentro de programas informáticos que son manejados por investigadores no estadísticos. Como resultado, en las últimas décadas, las revistas médicas han publicado multitud de trabajos que utilizan algún método estadístico novedoso. El objetivo de este trabajo es presentar una revisión sobre cómo se están aplicando los métodos estadísticos en la construcción del conocimiento científico en ciencias de la salud, así como, proponer algunas acciones de mejora. Desde principios del siglo XX, se ha producido un notable aumento de la evidencia científica que alerta sobre los errores que muchos investigadores no estadísticos estaban cometiendo al aplicar los métodos estadísticos. En la actualidad, diversos estudios siguen mostrando que un gran porcentaje de los artículos publicados en revistas de alto factor de impacto contienen errores en el análisis de los datos o en la interpretación de los resultados, con la consiguiente repercusión en la validez y eficacia de la investigación realizada. La comunidad científica debe reflexionar sobre las causas que han llevado a esta situación, las consecuencias para el avance del conocimiento científico y las soluciones a este problema.

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El MSc in Health Data Science es un programa diseñado para equipar a los futuros analistas de datos sanitarios con las habilidades que necesitan para interpretar, analizar, valorar y evaluar las intervenciones, servicios, programas y políticas sanitarias. Se trata de un programa conjunto entre el Departamento de Política Sanitaria y el Departamento de Estadística de la LSE.

A medida que el sector de la salud, que ya es un importante sector de empleo, sigue creciendo y a medida que se dispone de conjuntos de datos más grandes y complejos, hay una necesidad creciente de profesionales con fuertes habilidades cuantitativas para evaluar las intervenciones y los resultados de la atención sanitaria, así como el rendimiento del sistema de salud. El Máster en Ciencia de Datos Sanitarios está diseñado para formar a aquellos que buscan desarrollar las habilidades estadísticas y computacionales necesarias para convertirse en especialistas en ciencia de datos en los sectores de la atención sanitaria, biofarmacéutico y de tecnología médica.

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Se graduará en la LSE con una base sólida en la teoría y las habilidades técnicas y prácticas de la ciencia de los datos utilizada para evaluar la salud y la atención sanitaria. Se enseñará a los estudiantes a utilizar una serie de métodos estadísticos relevantes para el contexto de la salud, incluyendo el aprendizaje automático, la minería de datos, la inteligencia artificial y las técnicas de aprendizaje profundo. Los cursos especializados del programa también permitirán a los estudiantes aplicar métodos avanzados de ciencia de datos y estadísticas para investigar cuestiones de política sanitaria del mundo real.

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