Investigación en Salud con Bases de Datos Abiertas
Dirigido a: Profesionales de la salud, investigadores, docentes universitarios y profesionales que trabajan en unidades de investigación, epidemiología o salud pública, interesados en desarrollar proyectos de investigación mediante el uso de bases de datos secundarias, sin necesidad de recolectar información propia. Está dirigido tanto a quienes buscan iniciarse en la investigación con datos existentes como a quienes desean ampliar sus recursos metodológicos para desarrollar estudios y publicaciones científicas.
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Dirigido a
Profesionales con grado de bachiller o título profesional vinculados a la gestión, atención, calidad, innovación y mejora de servicios de salud, tanto del sector público como privado.
¿Qué aprenderás?
Al finalizar el curso los participantes serán capaz de:
- Identificar y seleccionar bases de datos abiertas de salud nacionales e internacionales según una pregunta de investigación, considerando sus características, disponibilidad y requisitos de acceso.
- Reconocer y aplicar criterios básicos de análisis de bases de datos de salud, considerando el diseño de los datos, la calidad de los registros y las principales fuentes de sesgo y limitación.
- Formular una propuesta preliminar de investigación en salud basada en datos secundarios, delimitando la pregunta de investigación, los objetivos específicos y la pertinencia de la fuente de datos seleccionada.
Sobre el Curso
Presentación
Las bases de datos abiertas de salud ofrecen oportunidades para desarrollar investigaciones a partir de información existente, sin necesidad de recolectar datos propios. Para aprovecharlas, es fundamental identificar la fuente adecuada, comprender sus características y reconocer sus posibilidades y limitaciones.
En este curso, conocerás bases de datos nacionales e internacionales, como ENDES, ENAHO, SINADEF, NHANES, SEER y MIMIC-IV, y explorarás sus aplicaciones en la investigación en salud. Asimismo, revisarás los procedimientos de acceso, los aspectos éticos relacionados con el uso de datos secundarios y los criterios metodológicos necesarios para su análisis.
Mediante ejercicios aplicados y ejemplos de investigación, aprenderás a seleccionar una base de datos según una pregunta de investigación, evaluar la pertinencia y las limitaciones de la información disponible, y avanzar en la formulación de una propuesta de investigación en salud basada en datos secundarios
Temario
UNIDAD
CONTENIDO
01.
El ecosistema del dato abierto en salud
- Por qué investigar con datos secundarios: qué preguntas permite responder y cuáles no.
- Las cuatro familias de bases: encuestas poblacionales, registros y vigilancia, bases administrativas y bases clínicas de alta resolución.
- Cómo se elige una base: costo, tiempo de trámite, tamaño y calidad de la variable que a usted le interesa.
- Trabajo aplicado: anatomía de un estudio publicado con datos abiertos; cada participante formula su pregunta inicial.
02.
Acceso, ética y gobernanza
- Credenciales de PhysioNet y curso de ética de la investigación (CITI Program), que toma semanas y por eso se inicia en esta sesión.
- Acuerdos de uso de datos, privacidad y desidentificación.
- Qué bases cuestan dinero o exigen membresía institucional: NIS/HCUP y NSQIP, y en qué casos conviene gestionarlas.
- Trabajo aplicado: registro en PhysioNet e inicio del CITI en clase; descarga de un archivo de NHANES.
03.
Encuestas poblacionales I: NHANES y el diseño muestral complejo
- Estratos, conglomerados y pesos: por qué un promedio simple entrega un resultado equivocado.
- Estructura de NHANES: ciclos, módulos y unión de archivos.
- Qué se puede y qué no se puede concluir de una encuesta transversal.
- Trabajo aplicado: estimación de una prevalencia en NHANES con y sin diseño muestral, para ver la diferencia en los intervalos.
04.
Encuestas poblacionales II: ENDES y los datos abiertos del Perú
- ENDES y ENAHO: estructura, módulos y documentación del INEI.
- Portales de datos abiertos del MINSA: qué hay realmente disponible y en qué estado.
- Cómo se arma una pregunta publicable con datos peruanos.
- Trabajo aplicado: construcción de una variable de interés en ENDES y estimación respetando el diseño muestral.
05.
Registros poblacionales y de mortalidad: SEER y SINADEF
- SEER: incidencia, supervivencia y la importancia del denominador poblacional.
- SINADEF y el registro civil: certificación de defunción, causas básicas y calidad del llenado.
- Lo que el dato no captura: subregistro, mal llenado y cambios de codificación en CIE-10.
- Trabajo aplicado: tendencia de mortalidad por una causa en SINADEF y lectura crítica del resultado.
06.
Registros poblacionales y de mortalidad: SEER y SINADEF
- Estructura de MIMIC-IV: pacientes, admisiones, estancias en cuidados intensivos, laboratorio y medicación.
- Consultas básicas para definir una población y sus desenlaces.
- De la cohorte a la tabla de características basales.
- Trabajo aplicado: construcción guiada de una cohorte en MIMIC-IV y su tabla 1.
07.
Registros poblacionales y de mortalidad: SEER y SINADEF
- La pregunta FINER: exposición, desenlace, confusores y horizonte temporal.
- Confusión y ajuste; la mentalidad del ensayo clínico objetivo aplicada a datos ya recogidos.
- Reporte transparente: guías STROBE y RECORD, y qué mira un editor al recibir el manuscrito.
- Trabajo aplicado: taller de specific aims de una página al estilo NIH, con revisión entre pares.
08.
Registros poblacionales y de mortalidad: SEER y SINADEF
- Presentación de la propuesta de investigación de cada participante.
- Comentarios del docente y de los pares sobre factibilidad, valor y riesgos del proyecto.
- Ruta a la publicación: elección de revista, registro del protocolo y cronograma realista.
- Cierre del curso: recursos, comunidad y acompañamiento posterior.
Certificación
La Escuela de Posgrado de la Universidad Peruana Cayetano Heredia podrá otorgar al final del curso:
Certificado
Cuando el participante haya aprobado satisfactoriamente el curso con nota igual o mayor a 11.00 (no aplica redondeo en la nota promedio final), habiendo cumplido con la asistencia mínima requerida del 70% de actividades.
Además, deberá contar con el grado académico universitario:
- Peruanos: Grado de bachiller universitario, verificable (SUNEDU o mediante entrega de copia del grado académico a la Escuela de posgrado-UPCH).
- Extranjeros: Entrega de Constancia de grado académico a la Unidad de Gestión Digital UPCH
Constancia de participación o asistencia
Cuando el participante no obtenga la nota aprobatoria en el promedio final y habiendo asistido y cumplido con el 70% de las actividades programadas.
Docente
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Niels Pacheco Barrios
Médico cirujano por la Universidad Peruana Cayetano Heredia, magíster en Estadística por Harvard Medical School (Estados Unidos) e investigador posdoctoral en Brigham and Women’s Hospital, institución afiliada a la Universidad de Harvard. Colaborador de MIT Critical Data y con el curso Machine Learning for Healthcare del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). Su experiencia en investigación comprende el uso de bases de datos de salud de gran escala, como MIMIC-IV, NIS, NSQIP, PPMI, para abordar preguntas de investigación clínica y quirúrgica. Cuenta con publicaciones en revistas internacionales indexadas.
Información general
Inscripciones
11 de enero de 2027
Fecha de inicio
11 de enero de 2027
Frecuencia
Semanal
Horario de clases
Lunes de 8:00 p. m. a 10:30 p. m.
Duración
8 semanas
Modalidad
Virtual sincrónica
Horas
32 horas académicas (2 créditos)
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
05.
Los certificados y constancias se emiten solo en versión digital.
06.
Requerimientos del curso: Conocimientos básicos de estadística descriptiva deseables (no excluyente). No se requiere experiencia previa en programación.
(*) Una vez inscrito al curso, el participante declara conocer y estar de acuerdo con todo lo mencionado anteriormente.
Requisitos de Inscripción
- Grado mínimo de Bachiller (con registro en SUNEDU)
- Conocimientos básicos de estadística descriptiva deseables (no excluyente)
Descuentos
- Descuento a egresados UPCH (5%)
- Profesionales que culminaron el pregrado y/o posgrado (diplomados, especialidades, maestrías y doctorados)
- Descuento corporativo (10%)
- Inscripción de 3 participantes o más financiados por una misma empresa o institución.
- Descuento por inscripción en 2 cursos (10%)
- Inscripción de 2 cursos que brinde el área de Educación Continua de la Escuela de Posgrado (dentro de los 4 meses).
- Descuento por inscripción en 3 cursos (20%)
- Inscripción de 3 cursos o más que brinde el área de Educación Continua de la Escuela de Posgrado (dentro de los 3 meses).
- Descuento trabajador UPCH (20%)
- Colaboradores con contrato activo en la UPCH.