Epidemiología Aplicada. Análisis de Estudios Observacionales

Formulario para presentación de Cursos del Programa de Posgrados
NOMBRE DEL CURSO: Epidemiología Aplicada. Análisis de Estudios Observacionales.
NOMBRE DEL/LOS COORDINADOR/ES: Andrés D. Gil y José M. Piaggio
…………………………………………………………………………………………….………………
Nombre de los Docentes invitados:
Nacionales:
Regionales:
Internacionales: Francisco Olea Popelka; DMV, MS, PhD (Colorado State University)
FECHA DE INICIO 02/06/2014………
FECHA DE FINALIZACIÓN 06/06/2014 ………
CARGA HORARIA: 75 hs
PROPUESTA DE CRÉDITOS: 5
CUPO:
Sí
No
……………
Cantidad 15 ……………
DINÁMICA Y EVALUACIÓN DEL CURSO:
Clases teóricas:
Clases prácticas:
X
Laboratorio:
Seminario individual:
Seminario grupal:
Otros:
Examen parcial
Examen final
Evaluación continua
Talleres:
____________________________________________________________________________________
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TRANSMISIÓN POR VIDEOCONFERENCIA
(Por el momento limitada a Reg. Norte- Salto, EEMAC-Paysandú, y Montevideo)
Lugar de transmisión ___________________________
Lugar de recepción
___________________________
El docente responsable realizará las gestiones necesarias en Facultad (UPEI-UGESA) y en los ot
puntos de transmisión- recepción de la videoconferencia.
PROPUESTA DE 3 MIEMBROS PARA INTEGRAR EL TRIBUNAL EXAMINADOR
(2 como Mínimo docentes de Posgrado)
1. Francisco Olea Popelka
2. Andrés D. Gil
1
3. José M.Piaggio
4. América Mederos
5……………………………………
____________________________________________________________
__
Adjuntar (en archivo separado) programa del Curso con sus áreas
temáticas.
El programa debe incluir objetivo, descripción de
evaluación, docentes participantes y bibliografía.
Consideraciones generales aclaratorias:
1)
2)
3)
4)
Los docentes del Programa son honorarios.
Puede incluirse el presupuesto del curso.
Los cursos siempre deben ser aprobados por el Comité Académico.
Artículo 8 de la Ordenanza de Posgrado: La unidad de medida de las actividades de posgrado
crédito, unidad que tiene en cuenta las horas de trabajo que requiere una asignatura para su adec
asimilación durante el desarrollo del curso correspondiente, incluyendo en estas horas las
corresponden a las clases y trabajo asistido, y las de trabajo estrictamente personal.
Un crédito equivale a quince horas de trabajo, entendido en la forma señalada.
En toda actividad programada se explicitará el mínimo de horas presenciales que la misma demand
5) Artículo 8 del Reglamento del Programa de Posgrado de la Fac. de Vet. : Un crédito equivale
horas de trabajo, el que incluye las actividades presenciales.... Las actividades presenciales deberán
como mínimo de 9 horas por cada crédito....
FORMULARIO MODIFICADO POR RESOLUCIÓN DEL CAMD DEL 31/03/2011
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Epidemiologia Aplicada. Análisis de Estudios
Observacionales.
Facultad de Veterinaria, Montevideo Uruguay
2 al 6 de Junio, 2014
Coordinadores del curso:
Andrés D. Gil, DMV, MSc, PhD; José Piaggio, DMVT, MSc
Depto de Bioestadística, Instituto Biociencias, Edificio del Decanato, Facultad
de Veterinaria, Montevideo, 2628 3505; bioestadistica@adinet.com.uy
Docente Internacional:
Dr. Francisco Olea-Popelka, DVM, MSc, PhD (Epidemiology)
College of Veterinary Medicine and Biomedical Sciences
Dept. of Clinical Sciences, Colorado State University, Fort Collins, USA
Phone: (970) 2975064; Fax: (970) 2971275; e-mail: folea@colostate.edu
Descripción del curso: el mismo está diseñado para proveer conocimiento en
profundidad en aspectos de la investigación epidemiológica específicamente aplicada
a la salud de las poblaciones animales.
Horario de clase: Lunes 2 al viernes 6 de junio, 2014, de 8 a 17 hrs.
Requisitos: los participantes deben de tener conocimientos básicos de epidemiología
y bioestadística. Por lo cual deberán tener aprobados los cursos previos o demostrar
conocimientos equivalentes.
Lugar: Salón de Posgrado y Sala de Informática, Edificio del Hospital de Clínicas
Veterinarias, Facultad de Veterinaria, Universidad de la Republica, Alberto Lasplaces
1550, Montevideo, Uruguay.
N° de Créditos: 5
Requerimientos: Se requiere el uso de calculadora científica.
Organización del curso: Las clases se ofrecerán de lunes a viernes durante todo el
día.
Las clases serán iniciadas con una introducción teórica del contenido de cada unidad
temática y serán seguidas por ejercicios análisis de datos en el laboratorio de
computación y la lectura de artículos o capítulos de libros específicos.
Durante las presentaciones se introducirá varios paquetes de software usados en la
investigación epidemiológica y especialmente STATA para la resolución de ejercicios.
Metas de los docentes del curso: Generar interés en el estudio de epidemiologia y
sus métodos de estudio en un ambiente de clase participativo y estimulante.
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Objetivos del curso: El objetivo general del curso es desarrollar las habilidades para
el análisis de datos en medicina veterinaria y la construcción de modelos en estudios
observacionales. Se pondrá énfasis en entender y hacer inferencias acerca de
asociaciones basadas en análisis de modelos multivariados de mínimos cuadrados,
logístico, Poisson y sobrevida. Se cubrirán las técnicas que tendrán en consideración
los conglomerados (cluster) de las unidades de interés en el análisis de datos. Se
integrarán el pensamiento causal con la modelación estadística a través del curso.
Contenido del curso:
Introducción
- Introducción. Concepto de causalidad.
Validación en estudios observacionales
- Sesgos de información
- Sesgos de selección
- Factores de confusión e interacción.
Regresión Lineal
- Teoría básica. Regresión de mínimos cuadrados y su aplicación.
- Codificación de las variables continuas y categóricas independientes.
- Evaluación de ajuste y análisis residuales.
- Comentarios sobre medición y modelado de variables independientes y
probando los efectos de los grupos de variables.
- ANOVA vs modelos de regresión – similitudes y diferencias.
Estrategias en la Construcción de Modelos
- Objetivos de la modelación estadística
- Comprobación de hipótesis vs predicciones en la construcción de enfoques de
modelación estadística.
- Construcción de un modelo estadístico.
- Gráficos de presentación para elegir el modelo apropiado para los datos de la
investigación.
- Importancia de los supuestos del modelo propuesto.
Regresión Logística
- Teoría básica, estimación de máxima verosimilitud, supuestos e interpretación
de los coeficientes.
- Interpretación de intercepciones, interacción y confusión, bondad de ajuste
(GOF) y capacidad predictiva de los modelos.
- Evaluación de residuos, sobre-dispersión y medidas de información para los
modelos no anidados.
- Fracción atribuible a la población y regresión logística condicional.
Regresión de Poisson
- Modelado de conteo y tasas de datos, evaluación de GOF y residuales.
- Sobre-dispersión excesiva, modelos binomial negativa cero-inflado modelos.
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Análisis de Sobrevida
- Análisis no paramétrico: Actuarial y tablas de Kaplan-Meier.
- Análisis semi-paramétrico: modelos de riesgos proporcionales de Cox.
Análisis de conglomerados y datos multivariados
- ¿Qué son los datos veterinarios en conglomerados (cluster)?
- ¿Qué son los datos veterinarios multivariados?
- Datos agrupados: Introducción de técnicas analíticas "crudas", técnicas para la
corrección de datos con sobredispersión (métodos post hoc, errores estándares
robustos, efectos fijos).
- Datos agrupados: Introducción a la estimación generalizada de ecuaciones
(GEE) y modelos mixtos.
- Datos agrupados: conceptos avanzados de "modelos mixtos" (modelos de
efectos aleatorios).
Evaluación: A la semana siguiente de finalizada la actividad presencial del curso,
habrá una prueba final. Dicha prueba deberá ser realizada el día viernes 13 de Junio
de 2014.
Bibliografía recomendada:
• Veterinary Epidemiologic Research (Dohoo, Martin, and Stryhn). This text can
be purchased on line at http://www.upei.ca/ver
•
Veterinary Epidemiology by Wayne Martin, Alan Meek, and Preben Willeberg,
Iowa, University Press, 1987.
•
Veterinary Epidemiology (3rd Edition) by Michael Thrusfield, Blackwell
Publishing, 2005.
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