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

La Fisioterapia tiene cada día un mayor número de pacientes a nivel mundial. Si en la antigüedad las lesiones eran tratadas con medicamentos u otros fármacos, hoy son atendidas mediante técnicas que han demostrado científicamente que alivian las tensiones musculares, promueven la movilidad de los tejidos y la calidad del movimiento. Sin embargo, la alta intrusión en este campo sanitario abre debates sobre sus beneficios y debilita la confianza del individuo en esta disciplina.  

Por esta razón, es esencial contar con Investigaciones Científicas adecuadas en el área de Fisioterapia, pues incluso una mala estructuración de las mismas puede invalidar técnicas terapéuticas ya establecidas en la atención clínica. En este sentido, se trata de una ciencia muy poco desarrollada, por lo que los organismos públicos y privados del área sanitaria demandan a profesionales altamente cualificados que den respuesta a la aplicación de la Fisioterapia mediante diversas técnicas. TECH Universidad ha desarrollado un programa específico y riguroso que tiene como principal objetivo instruir a los especialistas en esta área y el resto de sanitarios interesados en el desarrollo de los proyectos de investigación bajo los protocolos científicos apropiados.  

Este Máster en Investigación Médica pretende actualizar los conocimientos de los expertos en ensayos clínicos con el fin de evidenciar la capacidad de las técnicas fisioterapéuticas. Un aprendizaje intensivo concentrado en 1.500 horas de materiales audiovisuales que, gracias a su modalidad 100% online, permite compaginar el estudio de esta titulación con el desarrollo de la vida personal y profesional de los alumnos.  

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

Este Máster 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 

¿Aún no conoces las oportunidades de financiación de los proyectos sanitarios? Obtén todas las claves de las convocatorias públicas, dentro y fuera de Europa para que lleves a cabo tu profesión con garantías” 

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, permitirán a los profesionales 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 los profesionales deberán tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se les plantee a lo largo del programa. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos.   

Actualízate en torno al método científico aplicado en las muestras de población para que fomentes la evidencia clínica en Fisioterapia"

Impulsa tu carrera formando parte de proyectos de investigación colaborativos que han creado amplias redes de contactos profesionales"

Los conocimientos volcados en este Máster en Investigación Médica han sido aportados por expertos que desarrollan sus propias líneas de investigación en torno a la Medicina. Además, TECH Universidad aplica 1.500 horas de materiales audiovisuales en diversos formatos como los videorresúmenes, las actividades, los autoexámenes y los vídeos explicativos, para dinamizar el programa. Todo ello, sumado a la novedosa metodología Relearning, permite que los profesionales se cualifique en un alto grado de satisfacción al no tener que invertir farragosas horas de memorización y poder asimilar los contenidos de manera paulatina y sencilla. 

Un plan de estudios adaptado a tus necesidades para que seas tú, quien elija el ritmo de estudio con tan solo un dispositivo electrónico e internet” 

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 transnacionales 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 se olvida 
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 EC 
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 

9.2.1. ¿Cómo se genera un “póster”? 
9.2.2. Representación de los datos 
9.2.3. Focalización del mensaje 

9.3. Comunicaciones cortas 

9.3.1. Representación de los datos para las comunicaciones cortas 
9.3.2. Focalización del mensaje 

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

9.5.1. Necesidad vs. Oportunidad 
9.5.2. Uso de las referencias 

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

9.8.1. La divulgación instantánea por Twitter 

9.9. ¿Cómo convertir un trabajo científico en material de divulgación? 

9.9.1. Podcast 
9.9.2. YouTube 
9.9.3. Tik Tok 
9.9.4. El comic 

9.10. La literatura de divulgación 

9.10.1. Columnas 
9.10.2. 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

Una oportunidad académica única para profesionales como tú, que buscan perfeccionar sus habilidades en el campo teórico-práctico de la investigación”