Gracias a este Máster Título Propio actualizarás todos tus conocimientos en torno a la Investigación Médica y biomédica para ofrecer un servicio adaptado al paradigma digital”

Dada la proliferación de enfermedades que han afectado a nivel global, la ciencia médica se enfrenta a un paradigma mayormente desconocido. Frente a esta incertidumbre, los profesionales sanitarios solo pueden responder con una investigación más exhaustiva, para lo que será imprescindible que los agentes cuenten con todos los conocimientos avanzados en el desarrollo de sus trabajos. Sin olvidar que la ciencia no sería útil sin la comparación de los estudios y, sobre todo, la divulgación de sus descubrimientos.

Durante el recorrido de esta capacitación, el profesional médico se adentrará en todas las fases de la investigación científico-sanitaria; desde la generación de grupos de trabajo, pasando por los ensayos clínicos y la financiación del proyecto, hasta la difusión de los resultados, mediante informes, artículos y memorias específicas. Además, gracias a TECH Global University, el profesional responderá a la gran demanda personal que presenta el mercado actual clínico. Todo ello, para que el especialista incorpore a su servicio público y privado, el uso del Big Data, siendo consciente de las ultimas evidencias positivas en este campo.

Un Máster Título Propio 100% online que permite compaginar el estudio de esta titulación con el desarrollo de su vida personal y profesional, sin prescindir de ninguna de ellas. Además, la metodología Relearning que aplica TECH Global University hace que el alumnado se olvide de largas horas de memorización y asimile los contenidos de forma paulatina y sencilla. Un aprendizaje académico que tiene como finalidad la amplia actualización de los conocimientos por parte de los alumnos.

Destaca en un sector en constante cambio dada la incorporación de las nuevas tecnologías en el área médica”

Este Máster Título Propio en Investigación Médica contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Investigación en Ciencias de la Salud
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Obtén todas las claves de las representaciones gráficas de datos en la investigación sanitaria y el resto de análisis que lleves a cabo, para que puedas comparar diversos métodos con herramientas de divulgación”

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Impulsa tu carrera desarrollando proyectos de investigación que estén a la altura de las exigencias del paradigma científico sanitario actual"

Actualiza tus competencias en investigación colaborativa y atiende a los hilos esenciales para comenzar un trabajo investigativo óptimo"

El contenido de este Máster Título Propio en Investigación Médica ha sido minuciosamente desarrollado por TECH Global University con el apoyo de un equipo de doctores y expertos en Investigación Médica. Asimismo, la TECH ha aplicado numerosas herramientas pedagógicas que dinamizan el estudio para motivar a los profesionales a indagar en su disciplina con las técnicas más novedosas. Una de ellas es la metodología Relearning, que exime de largas horas de memorización al alumnado, permitiéndole asimilar el temario de forma sencilla y paulatina. Además, TECH Global University pone a su disposición, horas de materiales audiovisuales en diversos formatos: vídeoresúmenes, actividades, autoexámenes, vídeos explicativos, etc. Todo ello, para que, desde el primer módulo, el especialista se familiarice con el método científico a seguir para llevar a cabo una investigación en salud.

Un plan de estudios estructurado para que puedas actualizar tus conocimientos en Data al tiempo que te desenvuelves en el mercado laboral”

Módulo 1. El método científico aplicado a la investigación sanitaria. Posicionamiento bibliográfico de la investigación

1.1. Definición de la pregunta o el problema a resolver
1.2. Posicionamiento bibliográfico de la pregunta o problema a resolver

1.2.1. La búsqueda de información

1.2.1.1. Estrategias y palabras claves

1.2.2. El PubMed y otros repositorios de artículos científicos

1.3. Tratamiento de fuentes bibliográficas
1.4. Tratamiento de fuentes documentales
1.5. Búsqueda avanzada de bibliografía
1.6. Generación de bases de referencias para uso múltiple
1.7. Gestores de bibliografía
1.8. Extracción de metadatos en búsquedas bibliográficas
1.9. Definición de la metodología científica a seguir

1.9.1. Selección de las herramientas necesarias
1.9.2. Diseño de controles positivos y negativos en una investigación

1.10. Los proyectos traslacionales y los ensayos clínicos: similitudes y diferencias

Módulo 2. Generación de grupos de trabajo: la investigación colaborativa

2.1. Definición de grupos de trabajo
2.2. Formación de equipos multidisciplinares
2.3. Distribución optima de responsabilidades
2.4. Liderazgo
2.5. Control de consecución de actividades
2.6. Los equipos de investigación hospitalaria

2.6.1. Investigación clínica
2.6.2. Investigación básica
2.6.3. Investigación traslacional

2.7. Creación de redes colaborativas para la investigación en salud
2.8. Nuevos espacios para la investigación en salud

2.8.1. Redes temáticas

2.9. Centros de Investigación Biomédica en red
2.10. Los biobancos de muestras: investigación colaborativa internacional

Módulo 3. Generación de proyectos de investigación

3.1. Estructura general de un proyecto
3.2. Presentación de antecedentes y datos preliminares
3.3. Definición de la hipótesis
3.4. Definición de objetivos generales y específicos
3.5. Definición del tipo de muestra, número y variables a medir
3.6. Establecimiento de la metodología científica
3.7. Criterios de exclusión/inclusión en proyectos con muestras humanas
3.8. Establecimiento del equipo específico: balance y expertise
3.9. Expectativas: un elemento importante que olvidamos
3.10. Generación del presupuesto: un ajuste fino entre las necesidades y la realidad de la convocatoria
3.11. Aspectos éticos

Módulo 4. El ensayo clínico en la investigación en salud

4.1. Tipos de ensayos clínicos (EC)

4.1.1. Ensayos clínicos promovidos por la industria farmacéutica
4.1.2. Ensayos clínicos independientes
4.1.3. Reposición de fármacos

4.2. Fases de los EC
4.3. Principales figuras que intervienen en los EC5
4.4. Generación de protocolos

4.4.1. Aleatorización y enmascaramiento
4.4.2. Estudios de no inferioridad

4.5. Aspectos éticos
4.6. Hoja de información al paciente 
4.7. Consentimiento informado
4.8. Criterios de buenas prácticas clínicas
4.9. Comité Ético de Investigación con Medicamentos
4.10. Búsqueda de financiación para ensayos clínicos

4.10.1. Pública. Principales agencias españolas, europeas, latinoamericanas y estadounidenses
4.10.2. Privada. Principales farmacéuticas

Módulo 5. Financiación de proyectos

5.1. Búsqueda de oportunidades de financiación
5.2. ¿Cómo ajustar un proyecto al formato de una convocatoria?

5.2.1. Claves para alcanzar el éxito
5.2.2. Posicionamiento, preparación y escritura

5.3. Convocatorias públicas. Principales agencias europeas y americanas
5.4. Convocatorias específicas europeas

5.4.1. Proyectos Horizonte 2020
5.4.2. Movilidad de Recursos Humanos
5.4.3. Programa Madame Curie

5.5. Convocatorias de colaboración intercontinentales: Oportunidades de interacción internacional
5.6. Convocatorias de colaboración con Estados Unidos
5.7. Estrategia de participación en proyectos internacionales

5.7.1. Cómo definir una estrategia de participación en consorcios internacionales
5.7.2. Estructuras de soporte y ayuda

5.8. Los lobbies científicos internacionales

5.8.1. Acceso y Networking

5.9. Convocatorias Privadas

5.9.1. Fundaciones y organizaciones financiadoras de investigación en salud en Europa y América
5.9.2.  Convocatorias de financiación privada de organizaciones estadounidenses

5.10. La fidelización de una fuente de financiación: claves para un apoyo económico duradero

Módulo 6. Estadística y R en investigación sanitaria

6.1. Bioestadística

6.1.1. Introducción al método científico
6.1.2. Población y muestra. Medidas muestrales de centralización
6.1.3. Distribuciones discretas y distribuciones continuas
6.1.4. Esquema general de la inferencia estadística. Inferencia sobre una media de una población normal. Inferencia sobre una media de una población general
6.1.5. Introducción a la inferencia no paramétrica

6.2. Introducción a R

6.2.1. Características básicas del programa
6.2.2. Principales tipos de objetos
6.2.3. Ejemplos sencillos de simulación e inferencia estadística
6.2.4. Gráficos
6.2.5. Introducción a la programación en R

6.3. Métodos de regresión con R 

6.3.1. Modelos de regresión
6.3.2. Selección de variables
6.3.3. Diagnóstico del modelo
6.3.4. Tratamiento de datos atípicos
6.3.5. Análisis de regresiones

6.4. Análisis multivariante con R

6.4.1. Descripción de datos multivariantes
6.4.2. Distribuciones multivariantes
6.4.3. Reducción de la dimensión
6.4.4. Clasificación no supervisada: análisis de conglomerados
6.4.5. Clasificación supervisada: análisis discriminante

6.5. Métodos de regresión para la investigación con R

6.5.1. Modelos lineales generalizados (GLM): regresión de Poisson y binomial negativa
6.5.2. Modelos lineales generalizados (GLM): regresiones logística y binomial
6.5.3. Regresión de Poisson y binomial negativa infladas por ceros
6.5.4. Ajustes locales y modelos aditivos generalizados (GAM)
6.5.5. Modelos mixtos generalizados (GLMM) y generalizados aditivos (GAMM)

6.6. Estadística aplicada a la investigación biomédica con R I

6.6.1. Nociones básicas de R. Variables y objetos de R. Manejo de datos. Ficheros. Gráficos
6.6.2. Estadística descriptiva y funciones de probabilidad
6.6.3. Programación y funciones en R
6.6.4. Análisis de tablas de contingencia
6.6.5. Inferencia básica con variables continuas

6.7. Estadística aplicada a la investigación biomédica con R II

6.7.1. Análisis de la varianza
6.7.2. Análisis de correlación
6.7.3. Regresión lineal simple
6.7.4. Regresión lineal múltiple
6.7.5. Regresión logística

6.8. Estadística aplicada a la investigación biomédica con R III

6.8.1. Variables de confusión e interacciones
6.8.2. Construcción de un modelo de regresión logística
6.8.3. Análisis de supervivencia
6.8.4. Regresión de Cox
6.8.5. Modelos predictivos. Análisis de curvas ROC

6.9. Técnicas estadísticas de Data Mining con R I

6.9.1. Introducción. Data Mining. Aprendizaje supervisado y no supervisado. Modelos predictivos. Clasificación y regresión
6.9.2. Análisis descriptivo. Pre-procesamiento de datos
6.9.3. Análisis de Componentes Principales (PCA)
6.9.4. Análisis Clúster. Métodos Jerárquicos. K-means

6.10. Técnicas estadísticas de Data Mining con R II

6.10.1. Medidas de Evaluación de Modelos. Medidas de capacidad predictiva. Curvas ROC
6.10.2. Técnicas de Evaluación de Modelos. Validación cruzada. Muestras Bootstrap
6.10.3. Métodos basados en árboles (CART)
6.10.4. Support vector machines (SVM)
6.10.5. Random Forest (RF) y redes neuronales (NN)

Módulo 7. Representaciones gráficas de datos en la Investigación Sanitaria y otros análisis avanzados

7.1. Tipos de gráficos
7.2. Análisis de supervivencia
7.3. Curvas ROC
7.4. Análisis multivariante (tipos de regresión múltiple)
7.5. Modelos binarios de regresión
7.6. Análisis de datos masivos 
7.7. Métodos para reducción de dimensionalidad
7.8. Comparación de los métodos: PCA, PPCA and KPCA
7.9. T-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
7.10. UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)

Módulo 8. Difusión de los resultados I: informes, memorias y artículos científicos

8.1. Generación de un informe o memoria científica de un proyecto

8.1.1. Abordaje óptimo de la discusión
8.1.2. Exposición de las limitaciones

8.2. Generación de un artículo científico: ¿Cómo escribir un “Paper” partiendo de los datos obtenidos?

8.2.1. Estructura general
8.2.2. ¿A dónde va el “Paper”?

8.3. ¿Por dónde empezar?

8.3.1. Representación adecuada de los resultados

8.4. La introducción: El error de comenzar por esta sección
8.5. La discusión: El momento cúspide
8.6. La descripción de los materiales y métodos: La reproducibilidad garantizada
8.7. Elección de la revista donde se enviará el “Paper”

8.7.1. Estrategia de elección
8.7.2. Lista de prioridades

8.8. Adecuación del manuscrito a los diferentes formatos
8.9. La “Cover Letter”: presentación concisa del estudio al editor
8.10. ¿Cómo responder a las dudas de los revisores? La “Rebuttal Letter”

Módulo 9. Difusión de los resultados II: simposios, congresos, difusión a la sociedad

9.1. Presentación de resultados en congresos y simposios

9.1.1. ¿Cómo se genera un “poster”?
9.1.2. Representación de los datos
9.1.3. Focalización del mensaje

9.2. Comunicaciones cortas

9.2.1. Representación de los datos para las comunicaciones cortas
9.2.2. Focalización del mensaje

9.3. La conferencia plenaria: apuntes para mantener la atención del público especializado por más de 20 minutos
9.4. Difusión al gran público

9.4.1. Necesidad vs. Oportunidad
9.4.2. Uso de las referencias

9.5. Uso de las redes sociales para la difusión de los resultados
9.6. ¿Cómo adecuar los datos científicos al lenguaje popular?
9.7. Pistas para resumir un trabajo científico en pocos caracteres

9.7.1. La divulgación instantánea por Twitter

9.8. Cómo convertir un trabajo científico en material de divulgación

9.8.1. Podcast 
9.8.2. Videos de YouTube 
9.8.3. TikTok
9.8.4. El cómic

9.9. La literatura de divulgación

9.9.1. Columnas
9.9.2. Libros

Módulo 10. Protección y transferencias de los resultados

10.1. La protección de los resultados: generalidades
10.2. Valorización de los resultados de un proyecto de investigación
10.3. La patente: pros y contras
10.4. Otras formas de protección de los resultados
10.5. Transferencia de los resultados a la práctica clínica
10.6. Transferencia de los resultados a la industria
10.7. El contrato de transferencia tecnológica
10.8. El secreto industrial
10.9. Generación de empresas Spin-off a partir de un proyecto de investigación
10.10. Búsqueda de oportunidades de inversión en empresas Spin-off

Un programa diseñado para profesionales como tú, que buscan perfeccionar sus actuaciones en investigación sanitaria, aplicando métodos científicos”