Skip to content

You are here: Home / XV Summer School 2022 / Courses / Ténicas Estadísticas para Meta-análisis con R

Ténicas Estadísticas para Meta-análisis con R

Date:

June 27 to July 1. MORNING: 9 to 12h

Classroom:

Not defined yet

Instructor

Aurelio Tobías.

Aurelio Tobías es Investigador Científico del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) en el Instituto de Diagnóstico Ambiental y Estudios del Agua (IDAEA) en Barcelona y Profesor Visitante en la Escuela de Medicina Tropical y Salud Global de la Universidad de Nagasaki en Japón. 

Su actividad investigadora se centra en la epidemiología ambiental, estudiando los efectos sobre la salud de exposiciones ambientales y cambio climático, con especial interés en los métodos estadísticos aplicados en estudios de salud ambiental, en particular, la aplicación de regresión de series temporales y métodos estadísticos para meta-análisis.

Actualmente imparte docencia en cursos de postgrado en estadística y epidemiología en la Escuela de Medicina Tropical y Salud Global de la Universidad de Nagasaki y en el Programa Educativo Europeo en Epidemiología.

Language

Spanish

Description

El metaanálisis es un conjunto de herramientas estadísticas para sintetizar los resultados procedentes de una colección de estudios independientes sobre un mismo tema. Su principal campo de aplicación es en las Ciencias de la Salud, aunque actualmente se está extendiendo a otros campos, como las Ciencias Sociales y la Economía. Las principales técnicas incluyen modelos estadísticos para combinar resultados (efectos fijos y aleatorios), cuantificación de su variabilidad (análisis de la heterogeneidad), e identificación de diferencias entre estudios (metaanálisis por subgrupos y metaregresión).

Course goals

Introducir las principales técnicas estadísticas para la integración de información secundaria de en forma de resultados publicados estudios independientes sobre un mismo tema.

Course contents

1. Introducción

  • Resumiendo la literatura científica
  • Campos de aplicación

2. ¿Qué resultados podemos combinar?

  • Medidas de frecuencia
  • Medidas de asociación
  • Medidas directas y ajustadas

3. ¿Cómo combinar resultados?

  • Modelos de efectos fijos y aleatorios
  • Meta-análisis multivariante
  • Meta-analisis en red

4. Análisis de la heterogeneidad

  • Medidas de heterogeneidad
  • Metaanálisis de subgrupos
  • Metaregresión

5. Meta-análisis en R

  • Librerías metafor y meta
  • Librerías mvmeta y mixmeta
  • Librería netmeta

 

Prerequisites

Es aconsejable, aunque no imprescindible, que participantes tengan conocimiento básico de R o experiencia en el uso de cualquier otro programa estadístico.

Targeted at

Estudiantes de grados y máster en estadística, epidemiología, salud pública, ciencias sociales y economía de la salud, estudiantes de programas de doctorado y personal de investigación en ciencias de la salud, ciencias sociales y economía.

Evaluation

Resolución de casos prácticos durante el desarrollo del curso.

Software requirements

R y R-studio