Curso de bioestadística clínica en español para médicos, residentes y estudiantes de medicina.

Del número al análisis.

Aprende a leer, calcular e interpretar los números de un artículo médico: de qué es una variable a cómo se planea un ensayo clínico. Por el Dr. José Ramón Flores Valdés.

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Así llegan los datos.

Una base con cientos de pacientes. Sin método, solo ves puntos.

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Primero los describes.

Qué tipo de variable es, cómo se distribuye, dónde está su centro y cuánto se dispersa. Tu primera Tabla 1.

Módulos 01 a 03
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Después los relacionas.

Riesgos, intervalos de confianza, pruebas y regresión: cuánto cambia un desenlace y con cuánta incertidumbre.

Módulos 04 a 08
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Y lees la evidencia completa.

Supervivencia, ensayos clínicos y forest plots, línea por línea, sin concluir más de lo que los datos permiten.

Módulos 09 a 11
Ilustración con datos simulados

No es un recetario de pruebas. Es entender qué pregunta responde cada número de un artículo, y cuánta incertidumbre trae.

12módulos en orden
189lecturas propias
1,060tarjetas de repaso
Bibliotecael tutor cita las lecturas del curso
Ramón Flores · @ramon.flores.img
[ Quién lo enseña ]Dr. José Ramón Flores Valdés

Autor de BioStat y fundador de Medical Research and Associates. Las lecturas, casos y laboratorios son material original del curso.

@ramon.flores.img

[ Qué vas a aprender ]

12 módulos, en orden.

Del Módulo 0 al 11. Cada uno tiene lecturas y ejercicios; a lo largo de la ruta hay laboratorios, tarjetas de repaso y un caso clínico. Esto es lo que podrás hacer al terminar cada uno.

00

Para qué sirve la estadísticaQué es la estadística y dónde viven los números de un artículo

2 lecturas

Al terminar podrásExplicar para qué le sirve la estadística a un médico y ubicar cada número en un artículo.

  • Qué es la estadística
  • Dónde está cada número
  • Tu primera pregunta
01

El lenguaje de los datosVariables, distribuciones y estadística descriptiva

21 lecturas

Al terminar podrásClasificar tus variables y construir una Tabla 1 que describa a tus pacientes.

  • Media y mediana
  • La curva normal y el puntaje z
  • Tu primera Tabla 1
02

Diseñar una pregunta clínicaPICOT, tipos de estudio y sesgos

9 lecturas

Al terminar podrásRelacionar tu pregunta con el diseño y reconocer por qué una asociación puede engañar.

  • Primero la pregunta: PICOT
  • Confusión (confounding): la tercera variable
  • Aleatorizar, ocultar y cegar
03

Probabilidad y distribucionesDel azar a la distribución muestral

11 lecturas

Al terminar podrásCalcular probabilidades clínicas con las distribuciones binomial, de Poisson y normal, y explicar por qué permiten construir intervalos.

  • Probabilidad condicional
  • Distribución binomial
  • Teorema central del límite
04

Del test al diagnósticoSensibilidad, especificidad y valores predictivos

10 lecturas

Al terminar podrásReconstruir una tabla 2×2 y explicar cómo un resultado cambia una probabilidad previa, sin confundir sensibilidad con VPP.

  • La tabla 2×2 diagnóstica
  • Razón de verosimilitud
  • Curva ROC
05

Cuánto cambia el riesgoRiesgo relativo, diferencia absoluta y NNT

10 lecturas

Al terminar podrásInterpretar el mismo efecto en escalas relativas y absolutas, con un tiempo definido.

  • Riesgo relativo y reducción relativa
  • NNT: traducir una diferencia a personas
  • Razón de momios (odds ratio): otra escala
06

Interpretar la incertidumbreIntervalos, valor p y pruebas

28 lecturas

Al terminar podrásElegir una comparación según pregunta, desenlace y diseño, y comunicar su incertidumbre.

  • Leer un intervalo de confianza
  • p > 0.05 no significa «no hay efecto»
  • ¿Qué prueba uso?
07

Predecir sin sobreajustarRegresión lineal, logística y validación

17 lecturas

Al terminar podrásRelacionar desenlace y modelo, revisar predicción y escribir un plan para tu propio artículo.

  • Regresión lineal simple
  • Regresión logística múltiple
  • Discriminación, calibración y validación
08

ANOVA y ANCOVATres o más grupos y ajuste por la basal

9 lecturas

Al terminar podrásElegir, calcular y leer un ANOVA, sus comparaciones post hoc y un ANCOVA con la basal, como en un ensayo clínico.

  • ANOVA de una vía paso a paso
  • Tukey, Bonferroni y Dunnett
  • ANCOVA en ensayos clínicos
09

Pensar en tiempo y eventosKaplan–Meier, censura, log-rank y Cox

20 lecturas

Al terminar podrásDefinir tiempo y evento, leer Kaplan–Meier y distinguir log-rank de regresión de Cox.

  • Censura: hasta aquí sabemos
  • Razón de riesgos instantáneos (hazard ratio)
  • Riesgos no proporcionales y RMST
10

Ensayos clínicos: fases I a IIIDiseño, tamaño de muestra y reporte

48 lecturas

Al terminar podrásLeer y planear un ensayo clínico de la fase I a la III: diseño, hipótesis, desenlace, aleatorización, multiplicidad e interinos, y reportarlo con CONSORT.

  • Superioridad, no inferioridad y equivalencia
  • Calcular el tamaño de muestra
  • Aleatorización en la práctica
11

Unir la evidenciaForest plot, heterogeneidad y metaanálisis

4 lecturas

Al terminar podrásLeer una síntesis de evidencia sin atribuirle más certeza de la que sus estudios permiten.

  • Forest plot: leer cada línea
  • Heterogeneidad e I²
  • Una secuencia para leer resultados
Laboratorios interactivosCasos clínicos con datos simuladosLecciones de RTutor que cita las lecturas del curso
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  • Ruta completa, del Módulo 0 a R
  • Lecturas, laboratorios y casos clínicos
  • 1,060 tarjetas de repaso
  • Tutor con las lecturas del curso
  • 1 mes de acceso por cada pago
Pago único
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  • Ruta completa, del Módulo 0 a R
  • Lecturas, laboratorios y casos clínicos
  • 1,060 tarjetas de repaso
  • Tutor con las lecturas del curso
  • 24 meses de acceso
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