La asignatura se estructura en tres bloques: Bloque A, Análisis de datos, formado por los temas 1-6, Bloque B, Revisiones sistemáticas, que consta de los temas 7.1-7.3, y el Bloque C, Meta-análisis, formado por el tema 8. La contribución de cada bloque a la nota final es: Bloque A, 50%; Bloque B, 25%; y Bloque C, 25%.

En el caso de que el alumno no haya sido evaluado en alguno de los tres bloques la calificación final será de "NO PRESENTADO"

No se podrá superar la materia si en alguno de los bloques se ha obtenido una nota menor que 3 (sobre 10). En los demás casos, la calificación final se obtiene sumando las notas ponderadas de los tres bloques.

Los tres bloques son independientes, de manera que la nota de uno de los bloques no afecta a la nota de los otros bloques.

La evaluación de cada uno de los bloques se basará en la realización y entrega de ejercicios y trabajos. Las instrucciones relativas a la realización y entrega de tareas se publicarán en la plataforma moodle.udc.es con anterioridad al inicio de cada bloque. De acuerdo con la "Normativa académica de evaluaciones, de calificaciones y reclamaciones" en su Artículo 14, en la
realización de trabajos, el plagio y la utilización de material no
original, incluído aquel obtenido a través de internet, sin indicación
expresa de su procedencia y, de ser el caso, el permiso de su
autor/a, se considerará
causa de calificación de suspenso (nota numérica, 0) en la actividad.
Todo esto sin perjuício de las responsabilidades disciplinarias a las que
pudiese haber lugar tras el correspondiente procedimiento.

En el caso del alumnado repetidor, no se conservarán las calificaciones de los bloques obtenidas en cursos anteriores.

Convocatoria adelantada:

Los criterios son los
establecidos en las "Normas de avaliación, revisión e reclamación das
cualificacións dos estudos de grao e mestrado universitario", artículo
19.

Matrícula de honor:

Podrán optar a la matrícula de
honor los alumnos cuya media supere el 9. Los profesores de la
materia podrán considerar criterios adicionales en los resultados
obtenidos por los estudiantes en cualquiera de las acciones formativas
programadas en la guía docente.

Resultados de aprendizaje	Competencias del título
Análisis de datos: Introducción a las técnicas estadísticas avanzadas necesarias para el análisis multivariante de datos, que permiten la modelización de relaciones entre variables.	AI1 AI2 AI4	BM1 BM4	CM3 CM6 CM7 CM8
Práctica clínica basada en la evidencia.	AI1 AI3 AI4	BM1 BM3 BM4 BM5 BM6 BM7	CM1 CM2 CM3 CM7
Conocer los principios básicos del metaanálisis.	AI4 AI5	BM2 BM4 BM5	CM1 CM4 CM5 CM6

Tema	Subtema
Tema 1. Relación entre dos variables categóricas	Conceptos básicos. Test chi-cuadrado y McNemar.
Tema 2. Regresión lineal simple	Correlación lineal simple Ajuste de un modelo de regresión lineal simple Bondad de ajuste Diagnosis del modelo
Tema 3. Regresión lineal múltiple	Selección de variables Interacción Multicolinealidad Comparación de modelos
Tema 5. Regresión logística	Introducción Ejemplos Bondad de ajuste Selección del modelo
Tema 4. Análisis de la covarianza	Introducción Ajuste de rectas con distinta pendiente Ajuste de rectas con la misma pendiente
Tema 6. Análisis de superviviencia	Introducción a los datos censurados Función de supervivencia: el estimador de Kaplan-Meier Comparacion de funciones de supervivencia: log-rank test
Tema 7.1. Práctica clínica basada en la evidencia.	Introducción. Implicaciones en la investigación. Jerarquización de la evidencia científica
Tema 7.2. Los documentos de revisión	Revisiones narrativas Revisiones sistemáticas
Tema 7.3. Revisiones sistemáticas. Pautas para su elaboración	Introducción Metodología Resultados Discusión y Conclusiones Elementos adicionales
Tema 8. Metaanálisis	Generalidades. Tamaño del efecto. Modelos estadísticos. Cuantificación de la heterogeneidad. Sesgo de publicación. Metarregresión.

Metodologías / pruebas	Competéncias	Horas presenciales	Horas no presenciales / trabajo autónomo	Horas totales
Análisis de fuentes documentales	A4 A5 B4 B5 C3 C6	20	50	70
Actividades iniciales	B6 B7 C3	12	30	42
Seminario	A1	4	12	16
Aprendizaje colaborativo	B6 B7 C4 C5 C7 C8	4	12	16
Trabajos tutelados	A1 A2 A3 A4 A5 B1 B2 B3 B4 B5 C1 C2 C6	2	4	6

Atención personalizada		0	0	0

(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías	Descripción
Análisis de fuentes documentales	Estudio dirigido a través de material multimedia: clases grabadas, vídeos, presentaciones, documentación complementaria en pdf
Actividades iniciales	Herramentas online de seguimiento y tutorización: foros, debates.
Seminario	Clases presenciales donde se resolverán dudas y ejercicios.
Aprendizaje colaborativo	Evaluación continua mediante alguno de los siguientes métodos: controles escritos, ejercicios entregados, participación en el aula virtual, etc
Trabajos tutelados	Trabajos donde se refleje el dominio teórico-metodológico de la materia. Los trabajos se solicitarán en formato virtual y soporte informático.

Metodologías	Competéncias	Descripción	Calificación
Trabajos tutelados	A1 A2 A3 A4 A5 B1 B2 B3 B4 B5 C1 C2 C6	Trabajos donde se refleje el dominio teórico-metodológico de la materia	50
Aprendizaje colaborativo	B6 B7 C4 C5 C7 C8	Controles escritos, ejercicios entregados, participación en el aula virtual	50

Observaciones evaluación
La asignatura se estructura en tres bloques: Bloque A, Análisis de datos, formado por los temas 1-6, Bloque B, Revisiones sistemáticas, que consta de los temas 7.1-7.3, y el Bloque C, Meta-análisis, formado por el tema 8. La contribución de cada bloque a la nota final es: Bloque A, 50%; Bloque B, 25%; y Bloque C, 25%. En el caso de que el alumno no haya sido evaluado en alguno de los tres bloques la calificación final será de "NO PRESENTADO" No se podrá superar la materia si en alguno de los bloques se ha obtenido una nota menor que 3 (sobre 10). En los demás casos, la calificación final se obtiene sumando las notas ponderadas de los tres bloques. Los tres bloques son independientes, de manera que la nota de uno de los bloques no afecta a la nota de los otros bloques. La evaluación de cada uno de los bloques se basará en la realización y entrega de ejercicios y trabajos. Las instrucciones relativas a la realización y entrega de tareas se publicarán en la plataforma moodle.udc.es con anterioridad al inicio de cada bloque. De acuerdo con la "Normativa académica de evaluaciones, de calificaciones y reclamaciones" en su Artículo 14, en la realización de trabajos, el plagio y la utilización de material no original, incluído aquel obtenido a través de internet, sin indicación expresa de su procedencia y, de ser el caso, el permiso de su autor/a, se considerará causa de calificación de suspenso (nota numérica, 0) en la actividad. Todo esto sin perjuício de las responsabilidades disciplinarias a las que pudiese haber lugar tras el correspondiente procedimiento. En el caso del alumnado repetidor, no se conservarán las calificaciones de los bloques obtenidas en cursos anteriores. Convocatoria adelantada: Los criterios son los establecidos en las "Normas de avaliación, revisión e reclamación das cualificacións dos estudos de grao e mestrado universitario", artículo 19. Matrícula de honor: Podrán optar a la matrícula de honor los alumnos cuya media supere el 9. Los profesores de la materia podrán considerar criterios adicionales en los resultados obtenidos por los estudiantes en cualquiera de las acciones formativas programadas en la guía docente.

Básica
	Temas 1-6 Metodología de la investigación (FISTERRA) http://www.fisterra.com/formacion/metodologia-investigacion/ Material docente de la Unidade de Bioestadística Clínica del Hospital Universitario Ramón y Cajal. http://www.hrc.es/bioest/M_docente.html Artículos de Bioestadística da SEH-LELHA https://www.seh-lelha.org/bioestadistica/ Gerard E. Dallal. The little handbook of statistical practice. http://www.jerrydallal.com/LHSP/LHSP.htm Temas 7.1-7.4 CASPe Herramientas - Critical Appraisal Skills Programme Español Medidas de Asociación e Impacto. http://www.redcaspe.org/que-hacemos/herramientas/ Sobrido Prieto M. La Biblioteca Cochrane plus: guía breve de uso. Santiago de Compostela: Bibliosaude; 2009 disponible en: http://www.sergas.es/Docs/Bibliosaude/GuiaBibliotecaCochranePlus.pdf Casal Acción B, Ríos Neira M, Sobrido Prieto M. Guía de uso de CRD Databases. Plan de Calidad el Sistema Nacional de Salud del Ministerio de Sanidad y Política Social. Axencia de Avaliación de Tecnoloxías Sanitarias deGalicia; 2012. Guías de Recursos deInformación: nº 1. Disponible en: http://www.sergas.es/docs/Avalia-t/guia-uso-CRD.pdf Sobrido Prieto M. Guia de uso de la base de datos Trip. [internet] Santiago de Compostela: Bibliosaude; 2011. Disponible en: http://www.sergas.es/Docs/Bibliosaude/GUIA%20DE%20USO%20TRIPDATABASE.pdf Sitio Web de R: http//www.r-project.org/ Sitio Web de Cochrane Collaboration: http://www.cochrane.org/ Tema 8 Borenstein M, Hedges LV, Higgins JPT, Rothstein HR. (2009). Introduction to Meta-Analysis. Wiley. Pértega S, Pita S. (2005). Revisiones sistemáticas y Metanálisis (II). Cadernos de Atención Primaria 12(3): 166-17. Disponible en el sitio web de Fisterra: http://www.fisterra.com/mbe/investiga/metaanalisis/rsymetaanalisis2.asp
Complementária