Actuaría (plan 2015) 2021-2

Optativas, Seminario de Estadística I

Objetivo:

Identificar y aplicar métodos estadísticos apropiados para responder preguntas relacionadas con la medición de desenlaces clínicos y de atención de personas viviendo con VIH/SIDA.

Plan:

Al inicio del curso se repasarán los modelos estadísticos básicos y se explicarán conceptos básicos relacionados con la enfermedad de VIH/SIDA, su transmisión, epidemiología y desenlaces de interés. Cada alumno realizará un proyecto específico, asociado a las preguntas de interés y/o el temario. El proyecto tendrá siete etapas que se describirán por escrito en un reporte con el que se evaluará el curso: elección del proyecto, análisis exploratorio de la base de datos, identificación del modelo estadístico, estudio teórico del modelo, estimación, análisis de resultados y conclusiones. Los estudiantes realizarán exposiciones y entregas escritas de los avances de su proyecto, para recibir guía y retroalimentación continua, de manera que al final del curso presenten un proyecto terminado. Adicionalmente se programarán tareas y talleres relacionados a los temas presentados por el profesor para que los estudiantes afiancen los conceptos y su aplicación.

Temario:

1. Acercamiento al VIH: Conceptos básicos, ejemplos de estudios existentes, necesidad de la vinculación de temas estadísticos, matemáticos y actuariales a la solución de problemas en el área.
2. Análisis descriptivo de bases de datos: limpieza, selección y análisis de frecuencias, proporciones y pruebas básicas de descripción de variables continuas y categóricas.
3. Modelos logísticos: descripción, supuestos, aplicación e interpretación.
4. Modelos de Sobrevida: modelos de Cox, modelos de riesgos en competencia, sub distribución de riesgos.
5. Imputación: identificar información perdida, supuestos para aplicar imputación y técnicas de imputación múltiple.
6. Ponderación inversa: necesidad, construcción y aplicación de probabilidades de ponderación inversa en la comparación de grupos con características diferentes.
7. Modelos multiestados: necesidad, supuestos y aplicación.
8. Modelos marginales estructurales: concepto de contrafactual, supuestos, métodos de aplicación.
9. Modelos de costo-efectividad: concepto, árboles de decisión, construcción de modelos de costo-efectividad.
10. Simulación de datos: selección de parámetros y datos existentes apropiados para el problema en cuestión, métodos de simulación.
11. Análisis de ensayos clínicos aleatorizados: características, tamaño de muestra, definición de desenlaces, análisis de resultados y manejo de desviaciones de los protocolos.

Preguntas para posibles proyectos específicos:

Los estudiantes pueden proponer algún tema de investigación de su interés o pueden guiarse por variaciones de preguntas específicas relacionadas a las presentadas en la primera clase. Por ejemplo:

¿Cuál es el nivel de comorbilidad (qué enfermedades, con qué frecuencia, nivel de control de las mismas) de los pacientes con VIH/SIDA de la clínica de Inmunoinfectología del Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán (INCMNSZ)?

1. ¿Cuál sería la costo-efectividad de tener un programa para buscar pacientes perdidos al seguimiento?
2. ¿Cuál sería la costo-efectividad de un programa de atención primaria básica a pacientes con VIH?
3. ¿Cómo impacta la disponibilidad geográfica de recursos económicos y de salud en la incidencia de muertes por VIH/SIDA en México?
4. ¿Cuál sería el potencial efecto de un programa de modificación en el estilo de vida: ejercicio, dieta, programas para dejar de fumar?, ¿en la prevención de enfermedad cardiovascular en personas viviendo con VIH?
5. ¿Cuáles son los patrones de hospitalización de los pacientes con VIH/SIDA, (diagnósticos de ingreso, egreso, características o momento de la enfermedad: tiempo con VIH, CD4, status de tratamiento y supresión) que se atienden en la clínica de Inmunoinfectología del INCMNSZ?

Pre-requisitos:

• Inferencia Estadística.

• Manejo de paquetería R y bases de datos.

Primera reunión Zoom:

https://us02web.zoom.us/j/82390667306?pwd=QklhcDVPd01nQ3YvbTk5WUlMMFNaQT09

ID de reunión: 823 9066 7306

Código de acceso: 608115

Bibliografía básica:

1. Beyersmann J., Schumacher M., Allignol A. (2012). Competing Risks and Multistate Models with R. Springer. Series: Use R!
2. Collet D. (2003). Modelling Survival Data in Medical Research. Chapman and Hall.
3. Cox D.R., Oakes D. (1984). Analysis of Survival Data. Chapman and Hall.
4. Gold M.R., Siegel J.E., Russell L.B., Weinstein M.C. (1996). Cost-effectiveness in Health and Medicine. Oxford University Press.
5. Imai K., Ratkovic M. (2015). Robust estimation of inverse probability weights for marginal structural models. Journal of the American Statistical Association, 110(511): 1013-1023.
6. Little R.J.A., Rubin D.B. (2019). Statistical Analysis with Missing Data. Wiley, 3rd edition.
7. Robins J.M., Hernán M.A., Brumback B. (2000). Marginal structural models and causal inference in epidemiology. Epidemiology, 11(5): 550-560.
8. Wassertheil-Smoller S, Kim MY. Statistical analysis of clinical trials. Semin Nucl Med. 2010 Sep;40(5):357-63. doi: 10.1053/j.semnuclmed.2010.04.001. PubMed PMID: 20674595.