Este Máster Semipresencial en Investigación Médica te ofrece la oportunidad de acceder a una actualización a través de una titulación que se sitúa a la vanguardia académica”

En la actualidad, la sociedad está más concienciada sobre la relevancia de la investigación médica. Así, la pandemia provocada por el Covid 19 marcó un antes y un después en este campo. Ello ha llevado a que actualmente desde administraciones públicas y entidades privadas se aboga por impulsar proyectos que aporten soluciones a los principales retos sanitarios.

En este escenario, los profesionales de la medicina han visto cómo su labor es altamente valorada, al tiempo que se han mejorado la colaboración entre equipos de diferentes proyectos de todo el mundo, las técnicas y métodos empleados. Una realidad, que lleva al especialista a demandar una actualización de sus conocimientos. Es por ello, por lo que esta institución académica ha creado este Máster Semipresencial en Investigación Médica.

Un programa, en el que TECH ha reunido a una dirección y cuadro docente experto, que le llevará a conocer los últimos avances en el empleo del programa R, para el análisis estadístico y gráfico de datos o la información imprescindible para poner en marcha un nuevo proyecto de investigación. Para ello, contará con herramientas didácticas innovadoras, que le llevarán a estar al tanto de las nuevas tecnologías propicias para realizar divulgación científica o la protección de los resultados.

Además, gracias al sistema Relearning, basado en la reiteración de contenido, el profesional podrá reducir las largas horas de estudio y memorización. De esta manera, avanzará de un modo mucho más natural y progresivo por el temario de este programa.

Una opción académica, que ofrece, además, una visión más práctica de la realidad investigadora médica. Así, una vez finalice la fase teórica 100% online, el egresado accederá a una estancia práctica en un centro clínico de referencia. Un espacio donde estará tutorizado por profesionales investigadores con amplia experiencia en este ámbito. Una excelente oportunidad para estar al tanto de la Investigación Médica a través de una titulación de alto nivel.

Estás ante una titulación que te proporciona la información más reciente sobre los nuevos espacios de investigación biomédica”

Este Máster Semipresencial en Investigación Médica contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado. Las características más destacadas del curso son:

• Desarrollo de más de 100 casos clínicos presentados por expertos en Investigación en Ciencias de la Salud
• Sus contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que están concebidos, recogen una información científica y asistencial sobre aquellas disciplinas médicas indispensables para el ejercicio profesional
• Valoración de la viabilidad de potenciales proyectos de investigación
• Visión práctica de las técnicas y nuevas tecnologías aplicadas a la obtención de resultados y difusión de los mismos
• Todo esto se complementará con lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• Disponibilidad de los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet
• Además, podrás realizar una estancia de prácticas clínicas en uno de los mejores centros de investigación

En tan solo 12 meses, TECH te ofrece una actualización avanzada sobre investigación en salud, financiación y divulgación de proyectos de investigación”

En esta propuesta de Máster, de carácter profesionalizante y modalidad semipresencial, el programa está dirigido a la actualización de optometristas que desarrollan sus funciones en las unidades de optometría y requieren de un alto nivel de cualificación. Los contenidos están basados en la última evidencia científica, y orientados de manera didáctica para integrar el saber teórico en la práctica clínica, y los elementos teórico-prácticos facilitarán la actualización del conocimiento y facilitarán la toma de decisiones ante las patologías de los pacientes.

Gracias a su contenido multimedia elaborado con la última tecnología educativa, permitirán al profesional de medicina un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará un aprendizaje inmersivo programado para entrenarse ante situaciones reales. El diseño de este programa está basado en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del mismo. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Este Máster Semipresencial te llevará a conocer las últimas técnicas estadísticas de data mining a través de un equipo docente especializado"

Obtén la información más relevante sobre la programación en R y aplica su metodología en tus próximas investigaciones"

El plan de estudios de esta titulación universitaria ha sido confeccionado por un excelente equipo de profesionales, que busca ofrecer la información más relevante y actualizada sobre la Investigación Médica. Así, el especialista podrá profundizar por un temario avanzado, que le llevará a estar al tanto sobre los métodos científicos actuales, aplicados a la investigación sanitaria, la generación de proyectos o la difusión de los resultados en nuevos espacios divulgativos. Todo ello, con un material didáctico multimedia al que podrá acceder, en cualquier momento del día, desde un dispositivo electrónico con conexión a internet. Completa dicho programa, una estancia práctica en un centro de investigación de referencia.

Un plan de estudio elaborado para ofrecerte el conocimiento científico más reciente aplicado a la investigación sanitaria”

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 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 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 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

Con esta titulación lograrás estar al día sobre los últimos avances procedimentales para la realización de ensayos clínicos en la investigación en salud”