Aurelio Tobias

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Análisis de Series Temporales en Salud Pública


Contenidos del curso

La indicadores de salud se pueden estudiar desde una perspectiva dinámica analizando su evolución a través del tiempo. El curso describe las herramientas necesarias para el y análisis estadístico de series temporales, destacando las predicciones, el establecimiento de relaciones entre series temporales, y la evaluación de intervenciones. Se revisan los conceptos básicos de los modelos de regresión y su aplicación en el diseño de series temporales. El curso se complementa con ejercicios prácticos utilizando el programa estadístico Stata. 

El curso está dirigido a todo el personal relacionado con el ámbito de la investigación en Ciencias de la Salud, Ciencias Sociales y Economía.

Programa

  1. Introducción
  2. Conceptos básicos 
  3. Análisis descriptivo 
  4. Predicción 
  5. Cuantificación de efectos 
  6. Evaluación de intervenciones 
  7. Ejercicios prácticos

Próximo curso

No hay cursos programados.

Cursos ya impartidos

  • Instituto Nacional de Meteorología, Barcelona (1998)
  • Advanced Methods in Epidemiological Time-series, Santorini - Grecia (1998)  
  • Instituto de Salud Carlos III − Plan de Formación Continuada, Madrid (1999)
  • Instituto de Ciencias de la Salud de Castilla la Mancha, Talavera de Reina (2002, 2011)
  • Comunidad de Madrid − Consejería de Sanidad, Madrid (2002)
  • Junta de Castilla y León − Consejería de Sanidad, Ávila (2002)
  • Escuela Nacional de Sanidad, Madrid (2003, 2005)
  • Agencia Laín Entralgo, Madrid (2004) 
  • Institut d’Estudis de la Salut, Barcelona (2004) 
  • Academia Médica Balear, Palma de Mallorca (2005) 
  • Institut Municipal d’Investigació Mèdica, Barcelona (2007) 
  • The Johns Hopkins Fall Institute, Barcelona (2008)
  • Instituto Vasco de Seguridad y Salud Laborales, Bilbao (2009, 2011)
  • Sociedad Española de Farmacéuticos en Atención Primaria, Pamplona (2011)
  • Gobierno del País Vasco − Osakidetza, Vitoria (2011)
  • Agencia Española del Medicamento, Madrid (2012)
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