Inferencia Causal a base de estudios observacionales
Dirigido a: Gestores de Servicios de Salud, profesionales de la Salud, Ciencias Administrativas, Económicas y Sociales. Estudiantes de posgrado.
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Dirigido a
Gestores de Servicios de Salud, profesionales de la Salud, Ciencias Administrativas, Económicas y Sociales. Estudiantes de posgrado.
¿Qué aprenderás?
- Conceptualizar los principios de la inferencia causal en el contexto de estudios observacionales.
- Aplicar técnicas de PS, Matching, y Weighting para el manejo de variables confusoras.
- Diseñar y analizar estudios observacionales basados en principios de inferencia causal.
- Evaluar críticamente la literatura científica desde una perspectiva de inferencia causa.
Sobre el Curso Virtual
Presentación
Curso teórico-práctico diseñado para introducir a los estudiantes en los conceptos y técnicas de la inferencia causal utilizando estudios observacionales. Cubrirá métodos como el Propensity Score (PS), técnicas de Matching, métodos de ponderación (Weighting). El curso tiene como objetivo desarrollar habilidades para diseñar y analizar estudios observacionales aplicando estos métodos para estimar efectos causales en salud pública.
Temario
UNIDAD
CONTENIDO
01.
- Introducción a la inferencia causal: Explicación de conceptos básicos, diferencia entre correlación y causalidad, y la importancia de la causalidad en la investigación.
02.
- DAGs: Introducción a los Diagramas Acíclicos Dirigidos y su representación de relaciones causales.
- Creación de DAGs básicos para situaciones hipotéticas.
03.
- Propensity Score (PS) y sus aplicaciones: Detalle sobre el cálculo del PS, ventajas y limitaciones.
- Uso de R para calcular el PS y aplicarlo en un conjunto de datos para balancear grupos.
04.
- Técnicas de Matching y Weighting: Explicación de diferentes técnicas de matching y sus aplicaciones.
- Sesgos y Análisis de sensibilidad: Discusión sobre diferentes tipos de sesgos en estudios observacionales y cómo realizar análisis de sensibilidad.
- Ejercicios en R para implementar técnicas de matching y evaluar la robustez de los resultados frente a posibles sesgos.
TOTAL DE CRÉDITOS
16 horas pedagógicas equivalentes a un crédito
Certificación
Se otorgará un certificado de aprobación a quienes logren el resultado de aprendizaje y una asistencia mínima del 80% de las sesiones. La nota aprobatoria mínima para obtener la certificación es 11.00 a más.
Coordinador
-
Renzo Calderón Anyosa
Doctorado en Epidemiología de la Universidad McGill MD y MSc en Informática Biomédica en Salud Global de la Universidad Cayetano Heredia Investigador postdoctoral en el Instituto de Pandemias de la Universidad de Toronto Medicina evaluación de políticas públicas en medio y después de la pandemia, abordando temas como la salud mental, las disparidades de género en la atención médica y la integración de tecnologías de comunicación en la salud pública. Su objetivo es producir datos de salud oportunos mediante la combinación de diversas fuentes de datos y la creación de herramientas que faciliten la toma de decisiones y mejoren los métodos de evaluación de políticas.
Información general
Inscripciones
27/06/2024
Fecha de inicio
01/07/2024
Fecha de termino
08/07/2024
Horario de clases
Lunes a viernes de 01:00 p.m. a 04:00 p.m.
Lunes 01 de julio y el jueves 04 de julio de 02:00 p.m. a 04:00 p.m.
Modalidad
Virtual
Vacantes
35
Duración
02 semanas
Consideraciones importantes (*)
01.
La UPCH se reserva el derecho de cancelar el curso si no llega al cupo mínimo de participantes hasta el mismo día de inicio del curso.
02.
No hay devolución de dinero, salvo que se cancele el dictado del curso.
03.
Los cursos no son transferibles.
04.
El retiro del curso es sólo académico y no económico. Si por algún motivo justificado el participante se retira del curso solo con aprobación del área de Educación Contínua podrá realizar el curso en su siguiente versión.
05.
Los certificados y constancias se emiten solo en versión digital.
(*) La UPCH se reserva el derecho de modificar o cancelar el inicio programa, si no llegan al cupo mínimo de estudiantes matriculados, hasta el mismo día de inicio del programa.
Asesora del Programa
Arturo Pérez
Presentación
Curso teórico-práctico diseñado para introducir a los estudiantes en los conceptos y técnicas de la inferencia causal utilizando estudios observacionales. Cubrirá métodos como el Propensity Score (PS), técnicas de Matching, métodos de ponderación (Weighting). El curso tiene como objetivo desarrollar habilidades para diseñar y analizar estudios observacionales aplicando estos métodos para estimar efectos causales en salud pública.
Temario
UNIDAD
CONTENIDO
01.
- Introducción a la inferencia causal: Explicación de conceptos básicos, diferencia entre correlación y causalidad, y la importancia de la causalidad en la investigación.
02.
- DAGs: Introducción a los Diagramas Acíclicos Dirigidos y su representación de relaciones causales.
- Creación de DAGs básicos para situaciones hipotéticas.
03.
- Propensity Score (PS) y sus aplicaciones: Detalle sobre el cálculo del PS, ventajas y limitaciones.
- Uso de R para calcular el PS y aplicarlo en un conjunto de datos para balancear grupos.
04.
- Técnicas de Matching y Weighting: Explicación de diferentes técnicas de matching y sus aplicaciones.
- Sesgos y Análisis de sensibilidad: Discusión sobre diferentes tipos de sesgos en estudios observacionales y cómo realizar análisis de sensibilidad.
- Ejercicios en R para implementar técnicas de matching y evaluar la robustez de los resultados frente a posibles sesgos.
TOTAL DE CRÉDITOS
16 horas pedagógicas equivalentes a un crédito
Certificación
Se otorgará un certificado de aprobación a quienes logren el resultado de aprendizaje y una asistencia mínima del 80% de las sesiones. La nota aprobatoria mínima para obtener la certificación es 11.00 a más.
Coordinador
-
Renzo Calderón Anyosa
Doctorado en Epidemiología de la Universidad McGill MD y MSc en Informática Biomédica en Salud Global de la Universidad Cayetano Heredia Investigador postdoctoral en el Instituto de Pandemias de la Universidad de Toronto Medicina evaluación de políticas públicas en medio y después de la pandemia, abordando temas como la salud mental, las disparidades de género en la atención médica y la integración de tecnologías de comunicación en la salud pública. Su objetivo es producir datos de salud oportunos mediante la combinación de diversas fuentes de datos y la creación de herramientas que faciliten la toma de decisiones y mejoren los métodos de evaluación de políticas.
Información general
Inscripciones
27/06/2024
Fecha de inicio
01/07/2024
Fecha de termino
08/07/2024
Horario de clases
Lunes a viernes de 01:00 p.m. a 04:00 p.m.
Lunes 01 de julio y el jueves 04 de julio de 02:00 p.m. a 04:00 p.m.
Modalidad
Virtual
Vacantes
35
Duración
02 semanas
Consideraciones importantes (*)
01.
La UPCH se reserva el derecho de cancelar el curso si no llega al cupo mínimo de participantes hasta el mismo día de inicio del curso.
02.
No hay devolución de dinero, salvo que se cancele el dictado del curso.
03.
Los cursos no son transferibles.
04.
El retiro del curso es sólo académico y no económico. Si por algún motivo justificado el participante se retira del curso solo con aprobación del área de Educación Contínua podrá realizar el curso en su siguiente versión.
05.
Los certificados y constancias se emiten solo en versión digital.
(*) La UPCH se reserva el derecho de modificar o cancelar el inicio programa, si no llegan al cupo mínimo de estudiantes matriculados, hasta el mismo día de inicio del programa.