Boletín 5 - Escuela de Estadística

Boletín Escuela de
Estadística
|1| I ENCUENTRO DE
ESTADÍSTICA EN SALUD.
|5| CELEB RACIÓN DE LOS 35
AÑOS DEL PROGRAMA DE
ESTADÍSTICA. HOMENAJ E A
DOS MAESTROS DE LA
ESTADÍSTICA.
|7| RECORDANDO LOS 35
AÑOS.
I ENCUENTRO DE ESTADÍSTICA EN
SALUD
Entre el 19 y el 21 de Marzo de 2015, La Escuela de
Estadística de la Universidad del Valle realizará el I
ENCUENTRO DE ESTADÍSTICA EN SALUD. Este evento
académico tiene como objetivo la difusión de los desarrollos
metodológicos y aplicaciones de la Estadística a la
investigación en salud y a las diferentes disciplinas del
conocimiento.
Publicación de la Escuela de
Estadística
Nº 5
Enero de 2015
____________________
Consejo de Escuela
Mercedes Andrade Bejarano
Directora Escuela
Roberto Behar
Coordinador Programa de Posgrado
Jaime Mosquera Restrepo
Director Programa Académico de
Estadística
Rafael Klinger Angarita
Representante de los Profesores
Facultad de Ingeniería
Universidad del Valle
2015
La programación del I ENCUENTRO DE ESTADÍSTICA EN
SALUD la conformarán cursillos, conferencias magistrales,
ponencias cortas y una sección de posters. Los cursillos
están orientados sobre las siguientes temáticas:
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




Análisis de Supervivencia
Ensayos Clínicos
Análisis de Datos Espaciales en Salud
Estadística Bayesiana
Indicadores de Calidad de Vida
Modelos Aditivos Generalizados.
Sin embargo, las ponencias cortas y los posters están
abiertos a metodologías y aplicaciones de la Estadística a
cualquier disciplina del conocimiento.
El evento se llevará a cabo en las instalaciones del Centro
Cultural COMFANDI de Cali, Colombia.
CURSILLISTAS Y CURSOS
6. Modelos bivariados: funciones cópula.
Edson Zangiacomi Martínez,
PhD.
7. En todos los casos, se mostrarán ejemplos
reales de investigaciones en áreas de la
salud y se demostrará como estos
métodos logran responder adecuadamente
a los objetivos de los estudios.
Faculdade de Medicina de Ribeirão
Preto, Departamento de Medicina
Social. Universidad de Sao Paulo,
Brasil.
Curso: “ANÁLISIS DE DATOS DE
SUPERVIVENCIA EN INVESTIGACION MÉDICA”
Shrikant Bangdiwala, PhD.
Los datos de supervivencia hacen referencia al
tiempo que transcurre hasta que ocurre un
evento de interés y se caracterizan por la
posibilidad de incluir la presencia de censuras.
En investigación médica, los datos de
supervivéncia son comunmente utilizados
cuando el evento de interés es la muerte de
pacientes después de un tratamiento o la
recaida de la enfermedad. En este curso se
abordarán los siguientes temas:
Department of Biostati stics Gillings
School of Global Public Health,
University of North Carolina at
Chapel Hill, Estados Unidos.
Curso: "AVANCES EN EL DISEÑO,
CONDUCCIÓN Y ANÁLISIS DE ENSAYOS
CLÍNICOS: ESTUDIOS CAMBIANTES
('ADAPTIVE') Y PRAGMÁTICOS"
En el curso se presentarán:
1. Fundamentos de análisis de supervivencia:
tipos de censura, función de sobrevida,
función de riesgo, curva de sobrevida,
método de Kaplan-Meier, pruebas de
hipótesis para comparar curvas de
sobrevida, uso de software STATA y R.
2. Modelo de riesgos proporcionales de Cox.
1. Aspectos de diseño: formatos básicos,
tipos
de
hipótesis,
selección
de
intervenciones, selección de variable de
respuesta, selección de participantes,
tamaño
de
muestra,
proceso
de
aleatorización,
procesos
de
enmascaramiento
3. Modelos paramétricos: modelos basados en
distribuciones de probabilidad usuales
(exponencial, Weibull, lognormal y otras),
modelos con función de riesgo en "forma de
bañera".
2. Aspectos de conducción: sistemas de
control de uniformidad, sistemas de control
de calidad, sistemas de entrada y manejo
de los datos, buenas prácticas clínicas
(GCP)
4. Métodos bayesianos en análisis de
supervivencia:
motivación,
modelos
basados en distribuciones con más de dos
parámetros, uso de software OpenBUGS.
3. Aspectos de análisis: concepto de
intención de tratar, grupos a analizar,
análisis primario, análisis secundarios;
ajuste por covariables basales, análisis
interino y terminación anticipada
5. Modelos con fracción de cura: situaciones
reales en que un subgrupo de los individuos
es "inmune" al evento de interés, modelos
de mezcla y no mezcla, estimación de la
fracción de cura.
4. Aspectos de divulgación: guías CONSORT
-2-
5. Aspectos pragmáticos: guía PRECIS,
diseños que se adaptan con información
acumulada.
técnicas para la construcción de mapas
temáticos (cloropléticos) y se calculan índices
y coeficientes de asociación espacial entre las
áreas. Esto es lo que se conoce en la literatura
de análisis espacial de datos de salud como
diseasemapping.
Ramon Giraldo Henao, PhD.
Posteriormente se construyen modelos de
relación entre las respuestas y los factores de
riesgo. Si la respuesta es normal se emplean
modelos
de
regresión
autoregresivos
simultáneos (SAR) y condicionales (CAR). En
estudios médicos es frecuente trabajar con
variables respuesta de conteo (número de
eventos por área). En estos casos se usan
modelos de regresión binomial y Poisson
usando efectos mixtos para tener en cuenta la
dependencia espacial.
Departamento
de
Estadí sti ca,
Universidad Nacional de Colombia,
Sede Bogotá, Colombia.
Curso: “ANÁLISIS DE DATOS ESPACIALES EN
SALUD”
La estadística espacial se encarga del
estudio
de
realizaciones
de
procesos
estocásticos indexados espacialmente. Es en
general aceptado que ésta se divide en tres
grandes sub-áreas: geoestadística, patrones
puntuales y datos regionales (lattices). En el
último caso las variables de interés son
medidas en agregaciones espaciales (países,
departamentos,
municipios,
distritos,
localidades, barrios, hospitales, sectores, etc).
En cada una de dichas unidades geográficas
pueden medirse, entre otras, variables socioeconómicas, delitos o tasas de mortalidad y
morbilidad.
En el curso se hace una revisión de los métodos
estadísticos empleados en el estudio de datos
espaciales en salud. Se describen sus
fundamentos teóricos y prácticos y se muestra su
implementación computacional a través del análisis
de datos reales. En general los datos de
epidemiología
espacial
corresponden
a
agregaciones espaciales y por ende deben
emplearse técnicas de modelación apropiadas para
este contexto. No obstante, en algunos casos
particulares
los
métodos
propios
de la
geoestadística y de los patrones puntuales pueden
ser adaptados a esta situación. En el curso se hace
una discusión al respecto.
El análisis estadístico de datos espaciales en
salud (epidemiología espacial) concierne con la
situación práctica en la que en las unidades
arriba mencionadas se miden variables
epidemiológicas (variables respuesta) y se
establece su relación con variables ambientales,
socio-económicas e incluso culturales (variables
predictoras, explicatorias). Se busca determinar
el patrón de distribución de la enfermedad, su
evolución y cuáles son los factores de riesgo
que impulsan su desarrollo.
Jose Rafael Tovar Cuevas,
PhD.
Escuela de Estadística, Universidad
del Valle, Cali, Colombia
Curso: “APLICACIONES DE INFERENCIA
BAYESIANA EN CIENCIAS DE LA SALUD ”
En una primera fase de un estudio espacial de
datos de salud se lleva a cabo un análisis
exploratorio que permite describir y visualizar
los datos, de tal forma que se puedan resaltar
las características de distribución de la
enfermedad en el espacio. Se emplean diversas
Con el cursillo de aplicaciones de inferencia
bayesiana en ciencias de la salud, se busca
hacer una breve introducción a la filosofía y
forma
de
comprender
los
problemas
relacionados con el procesamiento de datos y
-3-
obtención de información acerca de variables e
indicadores utilizados por los profesionales de
las ciencias de la salud en sus investigaciones.
Se propone hacer una exposición de las
estrategias metodológicas desarrolladas desde
el paradigma bayesiano de la estadística, el cual
se soporta en el enfoque subjetivo de la
probabilidad para obtener los resultados de
estudios desarrollados dentro de las diferentes
áreas de las ciencias de la salud, haciendo un
contraste con las metodologías usadas hasta la
fecha
definidas
dentro
del
paradigma
frecuentista de la estadística.
conjunto pueden existir tanto variables
cuantitativas como cualitativas y aparece el
problema de cómo deberían ser agregadas en
la construcción del indicador multidimensional.
En este cursillo se presentará la técnica del
análisis de componentes principales lineal y no
lineal o cualitativo útiles en la construcción de
indicadores multidimensionales de condiciones
de vida, cuando las variables utilizadas son de
tipo cuantitativo y cuando incluyen tanto
variables cuantitativas como cualitativas. Se
presenta una aplicación a la construcción de
un indicador de condiciones de vida para los
hogares de la ciudad de Medellín.
Elkin Castaño Vélez, MSc.
Escuela de Estadí sti ca, Facultad de
Ciencias,
Universidad Nacional de
Colombia Sede Medellín, Colombia.
Departamento de Economía, Facultad
de Ciencias Económicas, Universidad
de Antioquia, Colombia.
Javier Olaya Ochoa, PhD.
Escuela de Estadística, Universidad
del Valle, Cali, Colombia
Curso: “CONSTRUCCIÓN DE INDICADORES DE
CALIDAD DE VIDA”
Curso: “INTRODUCCIÓN A LOS MODELOS
ADITIVOS GENERALIZADOS”
Desde los trabajos de Townsend (1979) y Sen
(1993), se ha reconocido que otros aspectos de
la
vida
humana,
no
necesariamente
relacionados con el ingreso, impactan en la
calidad de vida de las personas. Estos incluyen
el acceso a los bienes públicos, la salud, la
educación, las condiciones de la vivienda, la
satisfacción por la vida, el medio ambiente, etc.
Este nuevo enfoque ha conducido al interés por
la construcción de medidas de calidad de vida
multidimensionales. Sin embargo, a pesar de las
ventajas conceptuales
de las
medidas
multidimensionales para caracterizar la calidad
de vida, su construcción tiene problemas,
principalmente
los relacionados con la
multidimensionalidad y el uso de variables nomonetarias. Este último implica que las
variables seleccionadas para medir la privación
experimentada por los individuos, generalmente
tienen diferentes niveles de medición: en ese
Se presentan las ideas básicas de los Modelos
Aditivos Generalizados (GAM), iniciando desde
sus semejanzas con el Modelo Lineal General
(LM) y avanzando hacia su uso en el marco de
los Modelos Lineales Generalizados (GLM),
desde la perspectiva de los Modelos de
Regresión No Paramétrica (MRNP). En los
MRNP se requiere del uso de herramientas de
suavización, por lo que se dedica un espacio
para presentar las técnicas de suavización
más comunes en los GAM, especialmente la
suavización LOESS y la suavización spline.
Finalmente se ilustrará el uso de los GAM con
algunas aplicaciones basadas en el Proyecto R
para la Computación Estadística.
-4-
CONFERENCISTAS
El evento contará
conferencistas:









con
los
El Comité científico dará respuesta en Febrero
14 de 2015.
siguientes
Las ponencias completas se recepcionarán
hasta Febrero 21 de 2015.
Neal Alexander, PhD., London School of
Hygiene & Tropical Medicine, Londres,
Inglaterra
Shrikant Bangdiwala, PhD., Universidad de
Carolina del Norte, Estados Unidos
Edson
Zangiacomi
Martínez,
PhD.,
Universidad de Sao Paulo, Brasil
José William Martínez, PhD., Universidad
Tecnológica de Pereira, Colombia
Ramón Giraldo Henao, PhD., Universidad
Nacional de Colombia, Bogotá, Colombia
José
Rafael
Tovar
Cuevas,
PhD.,
Universidad del Valle, Cali, Colombia
Javier Olaya Ochoa, PhD., Universidad del
Valle, Cali, Colombia
Mercedes Andrade Bejarano , PhD.,
Universidad del Valle, Cali, Colombia
Lyda
Elena
Osorio
Amaya,
PhD.,
Universidad del Valle, Cali, Colombia
INSCRIPCIONES:
Las inscripciones ordinarias para el evento se
pueden realizar entre Noviembre 4 de 2014 y
Febrero 21 de 2015 en el correo:
[email protected].
Para realizar la inscripción debe adjuntar un
scanner del recibo de consignación.
MAYOR INFORMACIÓN:
[email protected]
http://escuelaestadistica.univalle.edu.co
Teléfonos: 3212196 | 3212138 Ext. 116 ó 105
FECHAS ENVÍO DE PONENCIAS
Escuela de Estadística, Facultad de Ingeniería
Universidad del Valle, Sede Meléndez
La recepción de resúmenes de ponencias se
llevará a cabo entre el 4 de Noviembre de 2014
y el 7 de Febrero de 2015.
CELEBRACIÓN DE LOS 35 AÑOS
DEL PROGRAMA DE ESTADÍSTICA
HOMENAJE A DOS MAESTROS DE LA ESTADÍSTICA
-5-
El pasado 21 de Noviembre, la comunidad de
profesores, estudiantes, egresados y directivos
del Programa Académico de Estadística
celebramos la efeméride de los 35 años del
Programa Académico de Estadística.
La
celebración se llevó a cabo a través de un
evento académico, en el cual reconocidos
profesores e investigadores de Estadística a
nivel
nacional e
internacional dictaron
conferencias sobre diferentes tópicos.
sido la base estructural de las otras reformas
curriculares que ha tenido el Programa. Su
magistral docencia con sentido social, unida a la
aplicación de la Estadística a la solución de
problemas reales, lo convirtieron en un maestro
por excelencia de varias generaciones de
Estadísticos, egresados de la Universidad del
Valle. El reconocimiento otorgado al Profesor
Francisco Quiroga dice:
“A un maestro, formador de Estadísticos con
sensibilidad social, artífice de la base estructural
del currículo de Estadística y baluarte de su
desarrollo en la Universidad del Valle”
En el marco de la XI Semana de la Ingeniería y
del
VII
Simposio
de
Investigaciones,
organizados por la Facultad de Ingeniería, el
pasado 18 de Noviembre y de la celebración de
los 35 años del Programa de Estadística, se
rindió un sentido homenaje a dos baluartes de la
Estadística en la Universidad del Valle: los
profesores Daniel Arbeláez Rojas y Francisco
Antonio Quiroga Zea.
Nos dio mucha alegría su presencia en el evento y
además para que las nuevas generaciones tuvieran
la oportunidad de conocer los precursores de la
Estadística en nuestra Región.
Para ellos nuestro
admiración y gratitud.
El Profesor Daniel Arbeláez
Rojas, quien se vinculó a la
Universidad del Valle en el año
1972, fue el creador y fundador
del Programa Académico de
Estadística, en el año 1979. Su magistral
docencia, libre pensamiento y sentido crítico
han contribuido y contribuirán al desarrollo de la
Estadística a nivel regional y nacional. El
reconocimiento otorgado al Profesor Daniel
Arbeláez dice:
“A un maestro, pensador, forjador de hombres
críticos, fundador y primer Director del Programa
de Estadística de la Universidad del Valle”
El Profesor Francisco Antonio
Quiroga Zea, se vinculó a la
Universidad del Valle, en el
año1979; en el año 1980 realizó
la primera reforma curricular del
Programa Académico de Estadística, la cual ha
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sentimiento
de
respeto,
RECORDANDO LOS 35 AÑOS
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