Título : |
Metodología de la investigación, bioestadística y bioinformática en ciencias médicas y de la salud |
Tipo de documento: |
texto impreso |
Autores: |
José Antonio García García ; Juan Carlos López Alvarenga ; Fiacro Jiménez Ponce ; Ylián Ramirez Tapia |
Mención de edición: |
segunda edición |
Editorial: |
México : McGraw-Hill Interamericana |
Fecha de publicación: |
2014 |
Número de páginas: |
447 páginas |
Il.: |
ilustraciones |
Dimensiones: |
23 centímetros |
ISBN/ISSN/DL: |
978-607-15-1138-6 |
Nota general: |
Incluye Glosario |
Idioma : |
Español (spa) |
Clasificación: |
001.42 G23 |
Nota de contenido: |
Estudio de la causalidad y su aplicación en investigación clínica. Taxonomía de la investigación. Elaboración del protocolo de investigación. Clasificación de los diseños de investigación. Taxonomía de las variables. Hipótesis. Enfoque práctico de los elementos necesarios para la estimación del tamaño de la muestra. Introducción a las técnicas de muestreo y su aplicación en el área de la salud. Diseño de estudios transversales. Diseño de estudios de cohorte. El ensayo clínico. Revisiones sistemáticas y meta-análisis. Prueba diagnóstica. Clinimetría. El sesgo en la investigación: ¿Historia de terror?. Investigación en farmacología clínica. Investigación de translación: del laboratorio al paciente y viceversa. ¿Cómo investigar propiedades físicas en el cuerpo humano?. Desarrollo y validación de cuestionarios. Cómo escribir un artículo científico. Financiamiento y estructura presupuestal para los proyectos de investigación. Investigación científica en seres humanos. Consideraciones desde la bioética. Buenas prácticas clínicas y reglamentación de la investigación clínica en seres humanos. Búsqueda y recuperación de información científica. Contraste o comprobación de una hipótesis. Elaboración de bases de datos. Transformación estadística de los datos. Estadística descriptiva. Tablas de contingencia. Prueba t de student. Análisis de las varianza y análisis post hoc. Análisis de la covarianza (Ancova). Correlaciones y regresiones (líneas y logística). Análisis de supervivencia. Análisis multivariado y exploración inicial de los datos. Análisis de componentes principales de factores latentes y de conglomerados. Análisis de datos en el contexto de estudios genómicos. |
Link: |
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