Ponte al día en la estadística más avanzada, profundizando en R, bioestadística y metodología analítica con la que llevar tus investigaciones médicas nutricionales a un elevado nivel”

La investigación en cuestiones nutricionales no es baladí, máxime en una sociedad cada vez más volcada en dietas de todo tipo, con afecciones provocadas por una mala alimentación o un interés inusitado por una dietética más cuidada. Los nutricionistas tienen ante sí un campo de actuación favorable no solo para abordar de forma práctica todas estas cuestiones, sino para indagar en las mismas mediante investigaciones que sigan las tendencias nutricionales tanto del presente como del futuro.

Es ahí donde entra el juego la propia capacidad del profesional de la Nutrición para asumir un proyecto de investigación, cuestión compleja que requiere de múltiples competencias y conocimientos que, además, deben estar actualizados a los últimos preceptos científicos y tecnológicos. Por esta razón, TECH ha creado este Máster en Investigación Médica, orientado a dar una visión general pero a la vez exhaustiva de todos los pasos que se han de seguir a la hora de emprender un proyecto de esta índole.

Así, el nutricionista hará un recorrido por cuestiones como la investigación colaborativa, tratamiento de fuentes bibliográficas y documentales o convocatorias de financiación internacionales, así como la difusión de resultados mediante informes, artículos, congresos e incluso redes sociales. Todo un apéndice de contenidos que darán un enfoque perfeccionado, riguroso y actual a los proyectos de investigación del egresado.

Además, el formato completamente online del programa, sin clases presenciales ni horarios fijos, permite una compatibilidad total. Es el propio alumno el que decide cuando, donde y como asumir toda la carga lectiva, pudiendo distribuirla a su propio ritmo para adaptarla a su ritmo de trabajo o responsabilidades personales. Los contenidos están disponibles las 24 horas del día desde el campus virtual, accesibles en todo momento desde un ordenador, smartphone o dispositivo con conexión a internet.

Invierte en uno de los campos de investigación con mayor proyección actual y obtén todas las garantías para emprender tu propio proyecto en este Máster”

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

Profundiza en cómo el lenguaje de programación R puede convertirse en una herramienta imprescindible en tu investigación, ampliando tus horizontes en bioestadística, investigación biomédica y Data Mining”

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 vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos. 

Adquiere no solo las mejores herramientas para recopilar y tratar datos de todo tipo, sino también los conocimientos para realizar representaciones gráficas de alto nivel"

Todos los contenidos del programa se pueden descargar directamente a tu ordenador o Tablet de preferencia, consiguiendo así una guía de referencia vital para tus futuras investigaciones nutricionales"

Para garantizar la máxima eficiencia a la hora de asumir la carga lectiva, TECH se ha asegurado de que todos los contenidos de este programa siguen la metodología del Relearning. Esto implica que los conceptos y claves temáticas más importantes sobre la Investigación Médica son dados de forma reiterada y progresiva a lo largo de todo el temario, resultando en un aprendizaje mucho más natural. El ahorro en horas de estudio que esto supone, implica que el nutricionista puede invertir ese tiempo en profundizar en los temas que mayor interés le generen, ya sea a través de la multitud de contenidos multimedia ofrecidos o de las lecturas complementarias suministradas.

En el campus virtual encontrarás vídeos en detalle, resúmenes interactivos, lecturas complementarias y toda clase de recursos audiovisuales para hacer tu experiencia académica mucho más provechosa”

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)
6.9.5. 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. TikTok
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

Los ejercicios de autoconocimiento y test de autoevaluación te servirán para reforzar tus conocimientos efectivamente en cada módulo del programa”