This Hybrid professional master’s degree in Medical Research offers you the opportunity to update your knowledge through a qualification that is at the forefront of the academic world”

Today, society is more aware of the relevance of Medical Research. For example, the pandemic caused by COVID-19 marked a turning point in this field. As a result, public administrations and private entities are now advocating the promotion of projects that provide solutions to the main healthcare challenges.

In this scenario, medical professionals have seen how their work is highly valued, while collaboration between teams from different projects around the world and the techniques and methods used have improved. A reality that leads the specialist to demand an update of their knowledge. This is the reason why this academic institution has created this Hybrid professional master’s degree in Medical Research.

This is a program, in which TECH has brought together a management and an expert teaching staff, which will take you to know the latest advances in the use of the R program, for statistical and graphical analysis of data or the essential information to launch a new research project. To do so, you will be provided with innovative teaching tools, which will lead you to be aware of new technologies conducive to scientific dissemination or protection of results.

In addition, thanks to the Relearning system, based on the reiteration of content, the professional will be able to reduce the long hours of study and memorization. In this way, they will advance in a much more natural and progressive way through the syllabus of this program.

An academic option that also offers a more practical vision of the reality of Medical Research. Therefore, once the 100% online theoretical phase is completed, the graduate will have access to a practical internship in a leading clinical center. A space where they will be tutored by research professionals with extensive experience in this field. An excellent opportunity to keep abreast of Medical Research through a high-level qualification.

You are before a qualification that provides you with the latest information on the new biomedical research areas”

This Hybrid professional master’s degree in Medical Research contains the most complete and up-to-date scientific program on the market. The most important features include:

• Development of more than 100 clinical cases presented by experts in Health Sciences Research
• The graphic, schematic, and practical contents with which they are created, provide scientific and practical information on the disciplines that are essential for professional practice
• Appraisal of the feasibility of potential research projects
• Practical vision of the techniques and new technologies applied to obtain and disseminate results
• All of this will be complemented by theoretical lessons, questions to the expert, debate forums on controversial topics, and individual reflection assignments
• Content that is accessible from any fixed or portable device with an Internet connection
• Furthermore, you will be able to carry out a clinical internship in one of the best centers on the international scene

In only 7 months, TECH offers you an advanced update on health research, financing and dissemination of research projects”

The program’s teaching staff includes professionals from the industry who contribute their work experience to this program, as well as renowned specialists from leading societies and prestigious universities.

 The multimedia content, developed with the latest educational technology, will provide professionals with situated and contextual learning, i.e., a simulated environment that will provide immersive specialization, designed for specializing oneself in real situations.

This program is designed around Problem-Based Learning, whereby the professional must try to solve the different professional practice situations that arise during the course. For this purpose, students will be assisted by an innovative interactive video system created by renowned and experienced experts.

This Hybrid professional master’s degree will introduce you to the latest statistical data mining techniques through a specialized teaching team"

Get the most relevant information about R programming and apply its methodology in your next research"

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”