Máster en Investigación Médica en el Deporte
Magíster
Online
Descripción
-
Tipología
Magíster
-
Metodología
Online
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Horas lectivas
1500h
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Duración
12 Meses
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Inicio
Fechas disponibles
-
Campus online
Sí
-
Clases virtuales
Sí
La relación entre la ciencia y la tecnología es cada vez más aplicable al mundo del deporte. En este ámbito, los avances han conseguido mejores resultados en las pruebas deportivas, al tiempo que han motivado a los deportistas a superarse.Asimismo, los ensayos científicos en esta área han resuelto problemas propios de la actividad física y deportiva asociados a las ramas biológica y social. Sin embargo, aún queda mucho por descubrir sobre la influencia de los suplementos nutricionales y la
respuesta inmune del individuo mientras realiza ejercicios intensos y prolongados, es decir, sobre el estudio del rendimiento de los atletas. Por ello, el mercado laboral deportivo precisa de estudios exhaustivos que permitan indagar en la investigación
correlacional y experimental en este campo. TECH ofrece un programa 100% online que profundiza, precisamente, en los métodos científicos aplicados a los ensayos, con el fin de instruir hacia el correcto desarrollo investigativo.
Información importante
Documentación
- 18maestria-investigacion-medica-deporte-t.pdf
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
comienzo
comienzo
A tener en cuenta
Objetivos generales
Plantear adecuadamente la pregunta o problema a solucionar
Evaluar el estado del arte del problema mediante búsqueda bibliográfica
Evaluar la viabilidad del potencial proyecto
Objetivos específicos
Módulo 1. El método científico aplicado a la investigación sanitaria. Posicionamiento bibliográfico de la investigación
Familiarizar con el método científico a seguir para llevar a cabo una investigación en salud
Aprender de forma correcta de plantear una pregunta y la metodología a seguir para lograr la mejor respuesta posible
Profundizar en el aprendizaje de búsqueda de métodos bibliográficos
Dominar todos los conceptos de la actividad científica
Módulo 2. Generación de grupos de trabajo: la investigación colaborativa
Aprender a crear grupos de trabajo
Crear nuevos espacios de investigación biomédica
Módulo 3. Generación de proyectos de investigación
Aprender a evaluar la viabilidad del potencial proyecto
Conocer en profundidad los hitos esenciales para la redacción de un proyecto de investigación
Profundizar en los criterios de exclusión/inclusión en proyectos
El Máster Título Propio en Investigación Médica en el Deporte tiene como objetivo principal actualizar los conocimientos de los profesionales de la salud y otros especialistas interesados en el estudio científico. Esta titulación se desarrolla en tan solo 12 meses, para que el alumnado cuente con el dinamismo de un aprendizaje basado en materiales audiovisuales y ejercicios prácticos. De esta manera, el profesional profundizará en la investigación colaborativa, los ensayos clínicos en salud, la estadística y R en investigación sanitaria, además de la difusión de los resultados y sus representaciones gráficas, entre otras muchas cuestiones. Además, TECH ha incorporado herramientas pedagógicas modernas para facilitar su seguimiento y que sea el alumno quien adapte el ritmo de estudio a sus necesidades.
Este Máster Título Propio en Investigación Médica en el Deporte contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado.
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Título: Máster Título Propio en Investigación Médica en el Deporte
N.º Horas Oficiales: 1.500 h.
Avalado por la NBA
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Opiniones
Materias
- Estadística
- Proyectos
- Modelos
- Metodología
- Salud
- Deporte
- Actividad física
- Investigación
- Médica
Profesores
Eduardo López-Collazo
Director del área de Respuesta Inmune y Enfermedades Infecciosas
Temario
Módulo 1. El método científico aplicado a la investigación sanitaria. Posicionamiento bibliográfico de la investigación
1.1. Definición de la pregunta o el problema a resolver
1.2. Posicionamiento bibliográfico de la pregunta o problema a resolver
1.2.1. La búsqueda de información
1.2.1.1. Estrategias y palabras claves
1.2.2. El pubmed y otros repositorios de artículos científicos
1.3. Tratamiento de fuentes bibliográficas
1.4. Tratamiento de fuentes documentales
1.5. Búsqueda avanzada de bibliografía
1.6. Generación de bases de referencias para uso múltiple
1.7. Gestores de bibliografía
1.8. Extracción de metadatos en búsquedas bibliográficas
1.9. Definición de la metodología científica a seguir
1.9.1. Selección de las herramientas necesarias
1.9.2. Diseño de controles positivos y negativos en una investigación
1.10. Los proyectos traslacionales y los ensayos clínicos: similitudes y diferencias
Módulo 2. Generación de grupos de trabajo: la investigación colaborativa
2.1. Definición de grupos de trabajo
2.2. Formación de equipos multidisciplinares
2.3. Distribución optima de responsabilidades
2.4. Liderazgo
2.5. Control de consecución de actividades
2.6. Los equipos de investigación hospitalaria
2.6.1. Investigación clínica
2.6.2. Investigación básica
2.6.3. Investigación traslacional
2.7. Creación de redes colaborativas para la investigación en salud
2.8. Nuevos espacios para la investigación en salud
2.8.1. Redes temáticas
2.9. Centros de investigación biomédicas en red
2.10. Los biobancos de muestras: investigación colaborativa internacional
Módulo 3. Generación de proyectos de investigación
3.1. Estructura general de un proyecto
3.2. Presentación de antecedentes y datos preliminares
3.3. Definición de la hipótesis
3.4. Definición de objetivos generales y específicos
3.5. Definición del tipo de muestra, número y variables a medir
3.6. Establecimiento de la metodología científica
3.7. Criterios de exclusión/inclusión en proyectos con muestras humanas
3.8. Establecimiento del equipo específico: balance y expertise
3.9. Expectativas: un elemento importante que olvidamos
3.10. Generación del presupuesto: un ajuste fino entre las necesidades y la realidad de la convocatoria
3.11. Aspectos éticos
Módulo 4. El ensayo clínico en la investigación en salud
4.1. Tipos de ensayos clínicos (EC)
4.1.1. Ensayos clínicos promovidos por la industria farmacéuticas
4.1.2. Ensayos clínicos independientes
4.1.3. Reposición de fármacos
4.2. Fases de los EC
4.3. Principales figuras que intervienen en los EC5
4.4. Generación de protocolos
4.4.1. Aleatorización y enmascaramiento
4.4.2. Estudios de no inferioridad
4.5. Aspectos éticos
4.6. Hoja de información al paciente
4.7. Consentimiento informado
4.8. Criterios de buenas prácticas clínicas
4.9. Comité de Ética de Investigación con Medicamentos
4.10. Búsqueda de financiación para ensayos clínicos
4.10.1. Pública. Principales agencias españolas, europeas, latinoamericanas y estadounidenses
4.10.2. Privada. Principales farmacéuticas
Módulo 5. Financiación de proyectos
5.1. Búsqueda de oportunidades de financiación
5.2. ¿Cómo ajustar un proyecto al formato de una convocatoria?
5.2.1. Claves para alcanzar el éxito
5.2.2. Posicionamiento, preparación y escritura
5.3. Convocatorias públicas. Principales agencias europeas y americanas
5.4. Convocatorias específicas europeas
5.4.1. Proyectos Horizonte 2020
5.4.2. Movilidad de recursos humanos
5.4.3. Programa Madame Curie
5.5. Convocatorias de colaboración intercontinentales: oportunidades de interacción internacional
5.6. Convocatorias de colaboración con Estados Unidos
5.7. Estrategia de participación en proyectos internacionales
5.7.1. Cómo definir una estrategia de participación en consorcios internacionales
5.7.2. Estructuras de soporte y ayuda
5.8. Los Lobbies científicos internacionales
5.8.1. Acceso y Networking
5.9. Convocatorias privadas
5.9.1. Fundaciones y organizaciones financiadoras de investigación en salud en Europa y América
5.9.2. Convocatorias de financiación privada de organizaciones estadounidenses
5.10. La fidelización de una fuente de financiación: claves para un apoyo económico duradero
Módulo 6. Estadística y R en investigación sanitaria
6.1. Bioestadística
6.1.1. Introducción al método científico
6.1.2. Población y muestra. Medidas muestrales de centralización
6.1.3. Distribuciones discretas y distribuciones continuas
6.1.4. Esquema general de la inferencia estadística. Inferencia sobre una media de una población normal. Inferencia sobre una media de una población general
6.1.5. Introducción a la inferencia no paramétrica
6.2. Introducción a R
6.2.1. Características básicas del programa
6.2.2. Principales tipos de objetos
6.2.3. Ejemplos sencillos de simulación e inferencia estadística
6.2.4. Gráficos
6.2.5. Introducción a la programación en R
6.3. Métodos de regresión con R
6.3.1. Modelos de regresión
6.3.2. Selección de variables
6.3.3. Diagnóstico del modelo
6.3.4. Tratamiento de datos atípicos
6.3.5. Análisis de regresiones
6.4. Análisis multivariante con R
6.4.1. Descripción de datos multivariantes
6.4.2. Distribuciones multivariantes
6.4.3. Reducción de la dimensión
6.4.4. Clasificación no supervisada: análisis de conglomerados
6.4.5. Clasificación supervisada: análisis discriminante
6.5. Métodos de regresión para la investigación con R
6.5.1. Modelos lineales generalizados (GLM): regresión de Poisson y binomial negativa
6.5.2. Modelos lineales generalizados (GLM): regresiones logística y binomial
6.5.3. Regresión de Poisson y binomial negativa infladas por ceros
6.5.4. Ajustes locales y modelos aditivos generalizados (GAM)
6.5.5. Modelos mixtos generalizados (GLMM) y generalizados aditivos (GAMM)
6.6. Estadística aplicada a la investigación biomédica con R I
6.6.1. Nociones básicas de R. Variables y objetos de R. Manejo de datos. Ficheros. Gráficos
6.6.2. Estadística descriptiva y funciones de probabilidad
6.6.3. Programación y funciones en R
6.6.4. Análisis de tablas de contingencia
6.6.5. Inferencia básica con variables continuas
6.7. Estadística aplicada a la investigación biomédica con R II
6.7.1. Análisis de la varianza
6.7.2. Análisis de correlación
6.7.3. Regresión lineal simple
6.7.4. Regresión lineal múltiple
6.7.5. Regresión logística
6.8. Estadística aplicada a la investigación biomédica con R III
6.8.1. Variables de confusión e interacciones
6.8.2. Construcción de un modelo de regresión logística
6.8.3. Análisis de supervivencia
6.8.4. Regresión de Cox
6.8.5. Modelos predictivos. Análisis de curvas ROC
6.9. Técnicas estadísticas de Data Mining con R I
6.9.1. Introducción. Data Mining. Aprendizaje supervisado y no supervisado. Modelos predictivos. Clasificación y regresión
6.9.2. Análisis descriptivo. Pre-procesamiento de datos
6.9.3. Análisis de componentes principales (PCA)
6.9.4. Análisis de componentes principales (PCA)
6.9.5. Análisis Clúster. Métodos jerárquicos. K-means
6.10. Técnicas estadísticas de Data Mining con R II
6.10.1. Medidas de evaluación de modelos. Medidas de capacidad predictiva. Curvas ROC
6.10.2. Técnicas de evaluación de modelos. Validación cruzada. Muestras Bootstrap
6.10.3. Métodos basados en árboles (CART)
6.10.4. Support Vector Machines (SVM)
6.10.5. Random Forest (RF) y Redes neuronales (NN)
Máster en Investigación Médica en el Deporte