Estadística Aplicada a las Ciencias de la Salud: Intermedio
€49.99 8 Sections 83 Lessons
Course Description
Los Estudios de Acuerdo y Reproducibilidad son fundamentales para determinar si un nuevo instrumento de medición puede considerarse como Válido y Replicable.
Course Content
1.- VALIDEZ Y FIABILIDAD DE INSTRUMENTOS DE MEDICIÓN
1.1.- Introducción a los conceptos de Validez y Fiabilidad
1.2.- Introducción al Coeficiente de Correlación Intraclase (CCI)
1.3.- Limitaciones del Coeficiente de Correlación Intraclase (CCI)
1.4.- 10 Tipos de Coeficiente de Correlación Intraclase, ¿cuál llevar a cabo?
1.5.- Interpretación del Coeficiente de Correlación Intraclase (CCI)
1.6.- (SPSS) ¿Cómo llevar a cabo el CCI modelo 3 con acuerdo absoluto en SPSS
1.7.- CCI versus Bland-Altman Problemas de interpretación y relevancia clínica
1.8.- Repetibilidad y Coeficiente de Repetibilidad como alternativa al CCI
1.9.- (SPSS) Reproducibilidad y coeficiente de reproducibilidad
1.10.- Introducción al método Bland-Altman
1.11.- (SPSS) Comprobación de supuestos para el Bland-Altman
1.12.- (SPSS) ¿Eliminamos o no los outliers antes del análisis Bland-Altman?
1.13.- (MedCalc) Mi primer Bland-Altman
1.14.- (MedCalc) IC 95% para la media y los límites de acuerdo
1.15.- Alternativa No Paramétrica al Bland-Altman: Regresión Passing-Bablok
1.16.- (MedCalc) Passing-Bablok
1.17.- (Matlab) Passing-Bablok
1.18.- Índice Kappa de Cohen Acuerdo entre variables nominales o ordinales
1.19.- (SPSS) Índice Kappa de Cohen
1.20.- (SPSS) ¿Incluir uno o dos ojos (miembros) en un análisis de eventos?
1.21.- Índice Kappa Ponderado para variables ordinales
1.22.- (SPSS) Extensión Índice Kappa Ponderado
1.23.- Coeficiente de Concordancia W de Kendall
1.24.- (SPSS) Coeficiente de Concordancia W de Kendall
1.25.- (SPSS) Índice Kappa de Fleiss
1.26.- Referencias
2.- ANÁLISIS DE EVENTOS
2.1.- Introducción al análisis de eventos
2.2.- (SPSS) Cálculo de Intervalo de Confianza para una Proporción
2.3.- Tablas 2x2 para comparar proporciones entre dos grupos
2.4.- Chi-cuadrado, Fisher o Mc Nemar con dos variables dicotómicas
2.5.- (SPSS) Chi-cuadrado o Fisher con variables dicotómicas
2.6.- (Redacción) Test Chi-cuadrado o Test de Fisher
2.7.- Magnitud de las diferencias y diferencias entre prevalencia y riesgo
2.8.- Diferencia de riesgo, riesgo relativo, Odd y Ratio de la Odd
2.9.- (SPSS) Cálculo del Riesgo Relativo y Odds Ratio
2.10.- Referencias
3.- REGRESIÓN LOGÍSTICA BINOMIAL
3.1.- Introducción a la Regresión Logística Binomial
3.2.- Ratio de la Odd y por qué se utiliza en la Regresión Logística
3.3.- Explicación del modelo logístico
3.4.- Listado de supuestos que se deben cumplir en la regresión logística
3.5.- (SPSS) Introducción al ejemplo y comprobación de los supuestos
3.6.- Interpretación del Ajuste del Modelo
3.7.- Ejecución en SPSS e interpretación de resultados
3.8.- Revisión del artículo
3.9.- Consideraciones para usuarios de Jamovi
3.10.- Consideraciones para usuarios de Jasp
4.- TEST DIAGNÓSTICOS
4.1.- Sensibilidad, Especificidad y Curvas ROC
4.2.- Ejemplo de estudio que calcula la Regresión Logística Binomial
4.3.- (SPSS) Curvas ROC a partir de un modelo
4.4.- (SPSS) Índice de Youden para el cálculo del criterio de corte
4.5.- Introducción a los Valores Predictivos Positivos y Negativos
4.6.- Diagrama de explicación de la influencia de la prevalencia en VPP y VPN
4.7.- ¿Cómo calculamos e interpretamos los VPP y VPN?
5.- INTERACCIÓN Y CONFUSIÓN EN INVESTIGACIÓN CLÍNICA
5.1.- Introducción a la Confusión e Interacción en Investigación Clínica
5.2.- Un ejemplo para entender el Concepto de Confusión
5.3.- Importancia de los datos demográficos o características de la muestra
5.4.- Criterios de clasificación de variables de confusión
5.5.- Introducción al concepto de Interacción
5.6.- Resumen de las diferencias entre Interacción y Confusión
6. ANOVA DE 2 VÍAS GRUPOS INDEPENDIENTES (EVALUAR INTERACCIÓN)
6.1.- Introducción al ANOVA de 2 factores Concepto de Interacción
6.2.- Supuestos que se deben cumplir en el ANOVA de 2 vías
6.3.- ¡Socorro no se cumplen los supuestos!
6.4.- Como afrontar el análisis si existe o no interacción
6.5.- (SPSS) Primeros pasos de ANOVA de 2 factores
6.6.- (SPSS) Evaluación del supuesto de normalidad de las celdas
6.7.- (SPSS) Interpretación sobre la presencia de Interacción
6.8.- (SPSS) Análisis de Efectos Principales Simples
6.9.- (SPSS) Análisis de efectos principales cuando no existe interacción
7. ANÁLISIS DE SUPERVIVENCIA
7.1.- Introducción al Análisis de Supervivencia
7.2.- Introducción al Test de Kaplan-Meier
7.3.- (SPSS) Análisis de Kaplan-Meier en SPSS
8. SIGNIFICANCIA ESTADÍSTICA VERSUS SIGNIFICANCIA CLÍNICA
8.1.- Introducción al Concepto de Significancia Clínica versus Estadística
8.2.- ¿Qué significa Clínicamente Significativo en Ciencias de la Salud
8.3.- Métodos para determinar la Significancia Clínica
8.4.- De la Evidencia a la práctica del día a día
8.5.- Cambios Clínicamente Relevantes en base a métodos de distribución
8.6.- Introducción al concepto de cambio clínico fiable
8.7.- El Índice de Cambio Fiable (ICF) o Reliable Change Index (RCI)
8.8.- Interpretación del Índice de Cambio Fiable y cálculo del Cambio Fiable
8.9.- Práctica Cálculo de Cambio Fiable a partir de la Evidencia Publicada
8.10.- Clasificación de la Respuesta al tratamiento
8.11.- Otros índices para evaluar el cambio en un paciente en particular
8.12.- Métodos de anclaje para establecer la significancia clínica