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SUMMARY:AMF026/23 Generación de informes reproducibles en estudios biomédicos:  (R-Markdown)
DESCRIPTION:“Cada análisis que realizas con un conjunto de datos deberás rehacerlo de 10-15 veces antes de publicarlo” (Trevor Branch). Y es que seguramente te ha pasado más de una vez que debas corregir una base de datos debido a una errata\, agregar datos nuevos\, revisar los análisis por recomendación de un revisor o porque te ha surgido una duda\, porque deseas corregirlo o reutilizarlo para nuevos datos\, rehacer figuras y tablas para que sean más legibles\, colaborar con colegas en el proceso de análisis\, compartir o publicar tu metodología\, etc.. \nRealizar alguno de estos pasos mediante copy & paste del software estadístico al editor de texto\, puede resultar además de tedioso\, muy peligroso. Por eso es tan importante crear informes dinámicos y reproducibles.  \nEn general\, la generación de informes reproducibles en ciencias de la salud fortalece la confianza en la investigación y mejora la calidad de los resultados. Al hacer que los análisis sean más transparentes\, accesibles y verificables\, se promueve la excelencia científica y se impulsa el avance de la medicina y la atención sanitaria. \nVa dirigido a profesionales del Sistema Aragonés de Salud\, y/o a personal investigador del IIS Aragón que desarrolla investigación dentro de un equipo de investigación\, que precisen el manejo de este tipo de metodología para el desarrollo de su labor investigadora. \n			\n			\n				\n				\n				\n				\n				\n				\n				\n				\n				\n				\n			\n			\n				\n				\n				\n				\n			\n				\n				\n				\n				\n				\n				\n				PREINSCRÍBETE\n			\n			\n				\n				\n				\n				\n				\n				GUÍA DIDÁCTICA
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SUMMARY:APF028/23 Utilización de datos de vida real en la investigación en servicios y políticas sanitarias (Edición 2023)
DESCRIPTION:La colección de datos disponibles sobre las características de poblaciones y pacientes\, sobre su exposición a los servicios de salud o a las políticas sanitarias\, y sobre las consecuencias de dicha exposición\, ha crecido en los últimos años de un modo formidable. \nSu potencial para la investigación en servicios sanitarios y políticas es incuestionable; en su vertiente más reconocible permite analizar la adecuación de uso de tecnologías y servicios\, o analizar el desempeño de los proveedores sanitarios; en su lado más innovador\, analizar las trayectorias clínicas seguidas por los pacientes\, evaluar comparativamente la efectividad y la seguridad de las intervenciones sanitarias en condiciones reales\, o predecir la utilización futura o la probabilidad de un determinado resultado sanitario. Sin embargo\, su utilización en investigación en servicios y políticas sanitarias\, y en la toma de decisiones sanitaria\, es todavía limitada\, en parte por problemas de acceso a los datos\, en parte por las dificultades metodológicas y tecnológicas que impone la utilización de datos masivos y dinámicos. Resueltos los problemas de acceso y capacidad computacional\, la utilización de datos de vida real tendrá otras limitaciones que deben ser conocidas y tratadas por los investigadores; por ejemplo\, siempre deberemos preguntarnos por la veracidad de los datos (datos incompletos\, datos inexistentes\, datos heterogéneos\, datos fraudulentos); las limitaciones propias de un estudio observacional (especialmente\, los riesgos del fenómeno de confusión y los sesgos de selección); y las maldiciones propias del uso de datos masivos (dimensionalidad\, correlaciones espurias o sobreajuste). El curso pretende aportar conocimiento básico sobre las oportunidades que ofrece la utilización de datos masivos de vida real (DVR) en la investigación en servicios y políticas sanitarias\, y por extensión\, en la toma de decisiones. \nActividad formativa en el ámbito de la Investigación y dentro del Plan de Recuperación\, Transformación y Resiliencia – Financiado por la Unión Europea – NextGenerationEU \n			\n			\n				\n				\n				\n				\n				\n				\n				\n				\n				\n				\n			\n			\n				\n				\n				\n				\n			\n				\n				\n				\n				\n				\n				\n				PREINSCRÍBETE\n			\n			\n				\n				\n				\n				\n				\n				GUÍA DIDÁCTICA
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