Con esta Especialización conseguirás los conocimientos necesarios para realizar investigaciones sanitarias de la forma más eficaz”

A la hora de realizar cualquier tipo de actividad, los procesos, métodos y los instrumentos que se utilicen marcarán la diferencia no solo en la forma en la que esta se lleva a cabo, sino también en los resultados que se puedan obtener. Para bien o para mal, todo esto influirá de manera directa. Así pues, y concretamente en la Odontología, las investigaciones están en busca de mejorar la calidad de los productos, mecánicas y protocolos de acción por parte de los profesionales que buscan expandir sus conocimientos y habilidades en esta rama.

Hoy en día los métodos utilizados en consulta han cambiado mucho en lo que respecta a lo que se conocía hace tan solo unas décadas atrás. Estas mejoras se han conseguido gracias a esos equipos de trabajo enfocados en investigar y buscar nuevos límites en lo que a las posibilidades de la Odontología se refiere. De esta manera, la optimización en los protocolos de investigación es algo indispensable, puesto que suponen un ahorro de tiempo, dinero y esfuerzo humano sumamente importantes.

Primando esta necesidad a la hora de una buscar una investigación lo más correcta y exhaustiva posible, TECH Global University ha elaborado un plan de estudio donde los matriculados recibirán todos los contenidos necesarios para ser referentes en la eficiencia investigativa, actualizando los conocimientos y diferenciándose como especialistas del sector.

Con todo lo comentado con anterioridad y buscando ofrecer un programa único, TECH Global University presenta esta Especialización, con una naturaleza 100% online, donde los alumnos podrán estudiar desde cualquier parte del mundo, sin restricciones horarias, ni límites. De esta manera, el programa educacional se adapta al alumnado y no al contrario, consiguiendo una comodidad inimaginable hasta ahora.

Perfecciona tus competencias a la hora de emprender proyectos de investigación. Apoyándote en un temario riguroso y exhaustivo”

Esta Especialización en Herramientas para la Investigación en Salud contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en el uso de Herramientas para la investigación en 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 

La creación de gráficos a partir de los resultados obtenidos en una investigación es clave en el proceso investigativo. Actualízate e incorpora a tu práctica todos los detalles de este campo”

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.

¿Actualizarte y mantener tus responsabilidades profesionales? Con esta Especialización de TECH es posible, pues se adapta a tu situación personal y profesional"

Incorpora a tu Vademecum las herramientas de investigación más vanguardistas para potenciar tus proyectos de investigación odontológica"

El temario se ha diseñado en base a los requerimientos de la Odontología siguiendo las exigencias propuestas por el equipo docente de esta Especialización, con el objetivo de que el alumnado adquiera los últimos conocimientos en lo referido a los tipos de herramientas necesarias para una correcta investigación. A lo largo de los 3 módulos los matriculados recorrerán las diferentes partes relacionadas con la definición de las hipótesis, el uso de aplicaciones, las prácticas estadísticas y la representación gráfica/visual de los datos que se obtengan. 

Un plan de estudios dirigidos a odontólogos como tú, que buscan una puesta al día fehaciente en las Herramientas para la Investigación en Salud”

Módulo 1. Generación de Proyectos de Investigación

1.1. Estructura general de un proyecto
1.2. Presentación de antecedentes y datos preliminares
1.3. Definición de la hipótesis
1.4. Definición de objetivos generales y específicos
1.5. Definición del tipo de muestra, número y variables a medir
1.6. Establecimiento de la metodología científica
1.7. Criterios de exclusión/inclusión en proyectos con muestras humanas
1.8. Establecimiento del equipo específico: balance y Expertise
1.9. Expectativas: un elemento importante que se olvida
1.10. Generación del presupuesto: un ajuste fino entre las necesidades y la realidad de la convocatoria
1.11. Aspectos éticos

Módulo 2. Estadística y R en Investigación Sanitaria

2.1. Bioestadística

2.1.1. Introducción al método científico
2.1.2. Población y muestra. Medidas muestrales de centralización
2.1.3. Distribuciones discretas y distribuciones continuas
2.1.4. Esquema general de la inferencia estadística. Inferencia sobre una media de una población normal. Inferencia sobre una media de una población general
2.1.5. Introducción a la inferencia no paramétrica

2.2. Introducción a R

2.2.1. Características básicas del programa
2.2.2. Principales tipos de objetos
2.2.3. Ejemplos sencillos de simulación e inferencia estadística
2.2.4. Gráficos
2.2.5. Introducción a la programación en R

2.3. Métodos de regresión con R

2.3.1. Modelos de regresión
2.3.2. Selección de variables
2.3.3. Diagnóstico del modelo
2.3.4. Tratamiento de datos atípicos
2.3.5. Análisis de regresiones

2.4. Análisis multivariante con R

2.4.1. Descripción de datos multivariantes
2.4.2. Distribuciones multivariantes
2.4.3. Reducción de la dimensión
2.4.4. Clasificación no supervisada: análisis de conglomerados
2.4.5. Clasificación supervisada: análisis discriminante

2.5. Métodos de regresión para la investigación con R

2.5.1. Modelos lineales generalizados (GLM): regresión de Poisson y binomial negativa
2.5.2. Modelos lineales generalizados (GLM): regresiones logística y binomial
2.5.3. Regresión de Poisson y binomial negativa infladas por ceros
2.5.4. Ajustes locales y modelos aditivos generalizados (GAM)
2.5.5. Modelos mixtos generalizados (GLMM) y generalizados aditivos (GAMM)

2.6. Estadística aplicada a la Investigación Biomédica con R I

2.6.1. Nociones básicas de R. Variables y objetos de R. Manejo de datos. Ficheros. Gráficos
2.6.2. Estadística descriptiva y funciones de probabilidad
2.6.3. Programación y funciones en R
2.6.4. Análisis de tablas de contingencia
2.6.5. Inferencia básica con variables continuas

2.7. Estadística aplicada a la Investigación Biomédica con R II

2.7.1. Análisis de la varianza
2.7.2. Análisis de correlación
2.7.3. Regresión lineal simple
2.7.4. Regresión lineal múltiple
2.7.5. Regresión logística

2.8. Estadística aplicada a la Investigación Biomédica con R III

2.8.1. Variables de confusión e interacciones
2.8.2. Construcción de un modelo de regresión logística
2.8.3. Análisis de supervivencia
2.8.4. Regresión de Cox
2.8.5. Modelos predictivos. Análisis de curvas ROC

2.9. Técnicas estadísticas de Data Mining con R I

2.9.1. Introducción. Data Mining. Aprendizaje supervisado y no supervisado. Modelos predictivos.. Clasificación y regresión
2.9.2. Análisis descriptivo. Preprocesamiento de datos
2.9.3. Análisis de Componentes Principales (PCA)
2.9.4. Análisis Clúster. Métodos jerárquicos. K-means

2.10. Técnicas estadísticas de Data Mining con R II

2.10.1. Medidas de evaluación de modelos. Medidas de capacidad predictiva. Curvas ROC
2.10.2. Técnicas de evaluación de modelos. Validación cruzada. Muestras Bootstrap
2.10.3. Métodos basados en árboles (CART)
2.10.4. Support Vector Machines (SVM)
2.10.5. Random Forest (RF) y redes neuronales (NN)

Módulo 3. Representaciones gráficas de datos en la Investigación Sanitaria y otros análisis avanzados

3.1. Tipos de gráficos
3.2. Análisis de supervivencia
3.3. Curvas ROC
3.4. Análisis multivariante (tipos de regresión múltiple)
3.5. Modelos binarios de regresión
3.6. Análisis de datos masivos
3.7. Métodos para reducción de dimensionalidad
3.8. Comparación de los métodos: PCA, PPCA y KPCA
3.9. T-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
3.10. UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)

¿Buscas un programa innovador, claro y adaptable para ti? Matricúlate y expande tus conocimientos relacionados con la Investigación en Salud de forma radical”