Gracias a este Maestría obtendrás todos los conocimientos para desarrollar una base científica sólida que aporte soluciones a la disciplina deportiva”

Los egresados en Ciencias de la Actividad Física y el Deporte y el resto de profesionales del sector interesados en los estudios cualitativos y cuantitativos pueden dedicarse a la investigación de los factores científicos que influyen en esta área. No obstante, para llevarlos a cabo, los especialistas deben dominar a la perfección la biomecánica, la fisiología y la psicología y, además, comprender el valor de estructurar correctamente el proyecto investigativo. Ello ofrecerá ventajas no solo al experto, sino, además, a los deportistas, pues los científicos de esta área promueven su redimiendo, entre otras cuestiones, mediante la preparación psicológica y las dietas.

Dada la poca oferta académica que existe en este campo, TECH ha desarrollado una titulación completa y rigurosa en torno a la generación de proyectos de investigación, su financiación, la estadística y R en investigación sanitaria, así como en la difusión de los resultados, mediante informes, memorias y artículos científicos. Se trata de una cualificación que cuenta con el aval de calidad de docentes expertos que, además de intervenir en la elaboración de los contenidos, serán quienes impartan los conocimientos al alumnado.

Además, TECH ha incorporado 1.500 horas de materiales audiovisuales y dinámicos que hacen de la titulación una experiencia enriquecedora a través de un medio digital con vídeo resúmenes, actividades y la simulación de casos reales. Todo ello, con el objetivo de actualizar las competencias de los especialistas y que estén preparados para enfrentarse al ejercicio real. A su vez, TECH ha integrado la novedosa metodología Relearning, que exime de largas horas de estudio a los profesionales, para que, sumado a la modalidad 100%, se capaciten de forma paulatina, contante y sencilla con todas las garantías.

Obtén todas las claves para promover los ensayos clínicos en torno al rendimiento de los atletas y estudia sus capacidades biológicas y psicológicas”

Este Maestría en Investigación Médica en el Deporte 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

Actualiza tus competencias para mantenerte a la vanguardia del grupo de profesionales que intervienen en proyectos de investigación colaborativos en el área deportiva”

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.

Destaca en tu sector dominando la estadística y R en investigación sanitaria gracias a los contenidos teórico-prácticos que te ofrece TECH"

Desarróllate en una disciplina que precisa de profesionales altamente cualificados, para que seas tú uno de ellos"

El contenido de este Maestría en Investigación Médica en el Deporte ha sido minuciosamente desarrollado por TECH con el apoyo de un equipo de doctores y expertos en Investigación. A su vez, TECH ha incorporado el sistema pedagógico Relearning, para facilitar el estudio de los alumnos. De esta manera, no tendrá que invertir largas y engorrosas horas de estudio, sino que asimilaran los contenidos de forma paulatina y sencilla. Asimismo, TECH ha integrado en la titulación materiales audiovisuales en diversos formatos para que el alumno disfrute de una enseñanza online sin prescindir de la rigurosidad y el dinamismo en ella.

Un plan de estudios diseñado para especialistas como tú, que buscan la perfección de sus competencias para resultar mucho más competitivo en el marco laboral actual”

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 biomédicas 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 farmacéuticas
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 de Ética 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 de componentes principales (PCA)
6.9.5. 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. Tik Tok
9.8.4. El comic

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

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