Estudios de pruebas médicas Resultados del aprendizaje:
➔ Comprender la definici¼n de los estudios de pruebas mÝdicas y c¼mo estos difieren de los ensayos o estudios de intervenci¼n terapÝutica a la hora de evaluar la causalidad ➔ Explicar cómo seleccionar sujetos para un estudio de una prueba médica ➔ Comprender cómo medir la reproducibilidad de una prueba, incluido el uso de kappa y el coeficiente de variación ➔ Definir métricas clave para usar en estudios que evalúen la precisión de una prueba de diagnóstico, incluyendo la sensibilidad, especificidad, valor predictivo, curvas Roc y cocientes de probabilidad ➔ Comprender cómo diseñar estudios de reglas de predicción clínica, así como las limitaciones y desafíos asociados con este diseño Mejorar la inferencia causal Resultados del aprendizaje: ➔ Describir las relaciones de causa-efecto y enumerar las cuatro explicaciones contrarias ➔ Identificar formas de minimizar el azar ➔ Debatir sobre el sesgo e identificar formas de evitarlo ➔ Identificar formas de reducir las probabilidades de confusión ➔ Ofrecer varias sugerencias o estrategias para incorporar diseños observacionales oportunistas ➔ Explicar cómo la inferencia causal puede mejorar con la evidencia positiva. Los métodos: adecuar los diseños del estudio a las preguntas de investigación Resultados del aprendizaje: ➔ ¿Por qué la sección de métodos es la parte más importante? ➔ ¿Cómo informar sobre los métodos de estudio de manera precisa y completa? ➔ ¿Cómo informar sobre los métodos para minimizar el sesgo y la confusión? ➔ ¿Cómo usar las pautas de presentación de informes para diferentes tipos de estudio? Sujetos y variables Resultados del aprendizaje: ➔ Definir la muestra y la poblaci¼n, y describir c¼mo estas sirven de informaci¼n para toda la investigaci¼n cl−nica
➔ Identificar los criterios para una población objetivo ➔ Comparar y contrastar los enfoques de muestreo ➔ Describir varias estrategias para reclutar una muestra de sujetos
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