Matemáticas Aplicadas (plan 2017) 2024-1

Séptimo Semestre, Proyecto I

Tema: Métodos estadísticos para la investigación en VIH/SIDA

Profesora: Dra. Yanink Caro Vega

Ayudante: Act.Valeria Montesinos Chica

Enlace de zoom para el curso:

Objetivo:

Identificar, comprender 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 más comunes y se explicarán conceptos básicos relacionados con la enfermedad de VIH/SIDA, su transmisión, epidemiología y desenlaces de interés. Cada estudiante realizará un proyecto específico, asociado a una pregunta de su interés y/o que le permita aplicar algún método del temario; y presentará sus avances para recibir retroalimentación antes de la entrega final. El proyecto tendrá siete etapas que se describirán por escrito en un reporte: elección del proyecto (pregunta de investigación, justificación, antecedentes), análisis exploratorio de la base de datos, identificación del modelo estadístico, estudio teórico del modelo, estimación, análisis de resultados y conclusiones.

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. Modelos comunes: modelos logísticos, modelos de sobrevida (Kaplan-Meier, modelos de Cox, modelos multi-estados, concepto y solución de estimación de riesgos en competencia).
3. Simulación de datos a partir de resultados de reportes y estudios de investigación.
4. Estudios de cohorte y ensayos clínicos aleatorizados: Conceptos, características y plan de análisis estadístico de cada tipo de estudio.
5. Inferencia Causal: concepto, Gráficas acíclicas dirigidas, contrafactuales, Modelos marginales estructurales.
6. Modelos de Costo efectividad: concepto, árboles de decisión, construcción y evaluación de modelos de costo efectividad.

Pre-requisitos:

Inferencia Estadística.

Manejo de paquetería R y bases de datos.

Horario:

Lunes, miércoles y viernes 11:00-12:00

Evaluación:

Participación, tareas y trabajo en clase 20%

Presentación oral y escrita de avances del proyecto seleccionado en dos ocasiones 30%

Presentación oral y reporte escrito del proyecto terminado 50%

Bibliografía básica:

Collet D. (2003). Modelling Survival Data in Medical Research. Chapman and Hall.

Cox D.R., Oakes D. (1984). Analysis of Survival Data. Chapman and Hall.

Albert (2007). Bayesian computation with R. Springer.

Bernardo, J. M. (1981). Bioestadística: Una Perspectiva Bayesiana. Vicens-Vives.

Erdely Ruiz, A., Gutiérrez Peña E. (2007). Monografía de Estadística Bayesiana. UNAM.

Galecki, A., Burzykowski, T. (2013). Linear mixed-effects models using R. A step-by-step approach. Springer.

Robins J.M., Hernán M.A., Brumback B. (2000). Marginal structural models and causal inference in epidemiology. Epidemiology, 11(5): 550-560.

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.

Drummond MF, Sculpher MJ, Torrance GW, O’Brien BJ, Stoddart GL. Methods for the Economic Evaluation of Health Care Programmes. 3rd edn. Oxford: Oxford University Press; 2005.