BARC – Bioestadística Avanzada para la Investigación Clínica

El Máster en Bioestadística Avanzada para la Investigación Clínica proporciona formación en:

Módulo 1: ESTIMACIÓN DE DATOS FALTANTES

Conservación de la aleatorización inicial en el análisis es importante para prevenir sesgos y proporcionar una base sólida para las pruebas estadísticas.

Módulo 2: ANÁLISIS BAYESIANOS PARA  ENSAYOS CON FARMACOS Y DISPOSITIVOS

Los diseños experimentales bayesianos pueden incorporar datos históricos o información de la literatura publicada, con lo que se ahorra tiempo y gastos, minimizando el número de sujetos expuestos a un tratamiento inferior. También pueden adaptarse a cambios inesperados en el protocolo y permiten al investigador explorar la plausibilidad de varios resultados posibles antes de que los pacientes se inscriban en el estudio.

Módulo 3: NETWORK METAANÁLISIS

Cuando surge la necesidad de comparar tres o más tratamientos destinados a la misma indicación clínica, el network metaanálisis ofrece la importante ventaja de resumir todas las pruebas disponibles en un único análisis, lo que permite interpretar mejor situaciones de comparaciones múltiples, muy frecuentes en los últimos años.

Módulo 4: ENSAYOS BASKET, UMBRELA Y DE PLATAFORMAS

Los ensayos Basket, Umbrela y de Plataformas son diseños innovadores que permiten explorar múltiples hipótesis, como la eficacia de un tratamiento target en múltiples enfermedades (ensayos Basket) o de diferentes terapias target en una población estratificada en subgrupos en función de los biomarcadores (ensayos Umbrela), o que permiten investigar múltiples tratamientos simultáneamente con la posibilidad de añadir/eliminar  intervenciones de estudio (ensayos de plataforma). Se trata de diseños que presentan mayor eficacia y enfoque ético para evaluarla. Sin embargo, a pesar de sus muchas ventajas, estos diseños aún no son generalmente utilizados. En este curso se examinarán los métodos estadísticos más apropiados para el diseño y el análisis de estos innovadores ensayos.

Módulo 5: MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA EL ANÁLISIS DE RESULTADOS COMPLEJOS

Los resultados complejos, como los criterios de valoración compuestos (endpoint), patient-reported outcome , los resultados funcionales y la calidad de vida relacionada con la salud, requieren métodos estadísticos avanzados debido a su naturaleza multidimensional. En este curso, los participantes aprenderán a utilizar los métodos estadísticos más apropiados para manejar datos multivariantes, incorporar medidas longitudinales o repetidas y obtener inferencias habituales a partir de análisis de resultados complejos.