Las búsquedas por proximidad de PubMed


Cada base de datos tiene una sintaxis diferente. Conocer esta sintaxis nos va a facilitar la consulta a la base de datos y nos va a permitir recuperar registros más pertinentes.

Por ejemplo, si consultamos MedLine a través de PubMed podremos utilizar etiquetas de campo para decirle dónde queremos que nos busque los términos. Esto también se da en la búsqueda de MedLine a través de OVID o de Embase. Pero cada base de datos se consulta de una forma diferente. Además, no todas las bases de datos ofrecen las mismas opciones de búsqueda.

En el caso de Embase tenemos la opción de utilizar operadores de proximidad (NEAR y NEXT) para indicarle a la base de datos que queremos que dos términos estén juntos o próximos entre sí:

  • NEAR/n busca términos entre el número especificado de palabras (n) entre cada uno de los términos y en cualquier dirección: therapy NEAR/5 sleep busca la palabra therapy separada un máximo de 5 palabras de la palabra sleep (en cualquier orden).
  • NEXT/n igual que NEAR, pero aquí es obligatorio que las palabras se encuentren en el orden indicado: no devuelve lo mismo NEAR que NEXT

En OVID también tenemos un operador de proximidad: adj:

  • adj1: los dos términos juntos, en cualquier orden
  • adj2: los dos términos juntos, en cualquier orden, separados por un máximo de una palabra
  • adj3: los dos términos juntos, en cualquier orden, separados por un máximo de dos palabras

Hasta hoy PubMed era la única base de datos que no ofrecía operadores de proximidad, por lo que la única forma que teníamos era el uso de comillas para buscar una frase concreta: «sleep therapy» o bien buscar para que aparecieran los dos términos, independientemente del orden y del número de palabras que los separasen: sleep AND therapy. El problema de esto es la cantidad de ruido documental (registros no relevantes) que se recuperaban.

Pero esto ha cambiado: a partir de ahora PubMed permite la búsqueda de proximidad.

Esta búsqueda sólo se puede hacer en dos campos: en título y en resumen, y se especifica dentro de los operadores de campo [title] [ti] y [title/abstract] [tiab]. Su funcionamiento es similar al operador de proximidad de OVID, es decir, buscará los términos separados por el número de palabras especificadas, indistintamente del orden de las mismas.

Vamos a escribir [title:~0] cuando buscamos los dos términos seguidos, en cualquier orden:

«rationing healthcare»[title:~0] nos devolverá cosas así:

Si buscamos por «rationing healthcare»[title:~1] recuperaremos cosas así:

Para crear el operador de proximidad se utiliza el símbolo ~, que puedes crear pulsando las teclas Alt+126 en un teclado de PC o Alt+ñ en un teclado de Mac. La sintaxis es: «término término»[operadore de campo:~n] donde puedes cambiar operador de campo por [title] o la forma abreviada [ti] o por [title/abstract] o la forma abreviada [tiab] y donde la n se refiere al número de palabras que habrá entre un término y otro. Si escribimos un 0 PubMed entiende que han de ir juntas. No hay límite en el número de términos que se pueden incluir, aunque lo habitual es que se utilicen sólo dos.

Ten en cuenta que el uso de este operador de proximidad inhibe la búsqueda automática que hace PubMed, por lo que, por ejemplo, no buscará por el descriptor MeSH o las variantes de la palabra. Tampoco permite el uso del operador de truncamiento, así que la búsqueda «sleep disorder*»[title:~2] no funcionará e ignorará el operador de proximidad.

Como siempre, si tenéis cualquier duda sobre la sintaxis de búsqueda en cualquier base de datos, y ahora especialmente sobre este tema, podéis consultar con vuestra bibliotecaria de cabecera. O contactad con Alter Biblio si no contáis con biblioteca propia.

Anuncio publicitario

Searchathon 2019


Un fin de semana. 32 participantes de 10 comunidades autónomas diferentes, 2 charlas y un taller, 7 mentores, 8 equipos, 1 pregunta de investigación, 4 estrategias de búsqueda, 3 patrocinadores, varios colaboradores:

En este Searchathon que se celebró en La Nave el 16 y 17 de noviembre de 2019, nos juntamos un grupo variopinto de personas para mejorar en nuestros conocimientos de búsquedas bibliográficas en Ciencias de la Salud. Empecé a idear este evento en 2018 junto a mi amiga Karina Guzmán y no fue hasta marzo de este año que empecé a moverme para hacerlo realidad. Tras conseguir la localización y las fechas, y con el asesoramiento de HackathonLovers, empecé a buscar patrocinios. Había 3 opciones de patrocinio, desde una básica (Silver) a una Premium, incluyendo la posibilidad de patrocinar el evento completo. De todas las puertas a las que llamé (más de 20), 3 decidieron participar con el patrocinio Silver: Wolters Kluwer, Wiley y Elsevier. Al mismo tiempo se unieron varios colaboradores: desde María LaMuy que se encargó de la identidad visual: logo, camisetas e ilustraciones de la web; Ideágoras que ayudó con el diseño de la propuesta para patrocinadores y luego la grabación del vídeo que veis al inicio de este post; HackathonLovers con el apoyo logístico, asesoría y los voluntarios que nos acompañaron durante el evento; amigos que difundieron el proyecto entre sus redes (como Conectando Puntos con el «poscas» o HealthCare Creators con la entrevista); amigos personales y familia que me apoyaron, guiaron y estuvieron ahí durante todo el proceso. Y los ponentes/mentores que hicieron posible que la parte intelectual tuviera el nivel que tuvo.

Personalmente fue un reto y un proyecto en el que había puesto mucha ilusión, ganas, tiempo y dinero. Que saliera tan bien fue una gran recompensa. Que los involucrados (patrocinadores, ponentes, participantes, colaboradores y voluntarios) salieran contentos fue mi mayor logro.

¿Y cómo se desarrolló? Una de las primeras cosas que hice fue una web donde incluí la agenda prevista. Aunque el Searchathon comenzó el sábado 16, unas semanas antes ya teníamos montado un grupo en Telegram para hablar entre todos los participantes (desde temas de logística sobre alojamiento en Madrid, transporte, ubicación del evento hasta dudas sobre búsquedas, intercambio de enlaces, avisos informativos, etc.) y una semana antes organizamos dos webinars de la mano de dos de los patrocinadores: uno fue sobre búsquedas en Embase y el otro sobre búsquedas con la herramienta Ovid Search Builder. Además, OVID nos proporcionó unas claves para poder utilizar durante una semana esta herramienta y que los participantes pudieran ir practicando.

El sábado por la mañana lo dedicamos a charlas y talleres. José María Morán, Elena Pastor y Paula Traver serían los encargados de hablar sobre Metodología de la Investigación, Protocolo de búsquedas bibliográficas y el gestor de referencias bibliográficas Mendeley (este taller estuvo patrocinado por Elsevier). Previo al Searchathon yo había organizado los grupos intentando que fueran heterogéneos pero al mismo tiempo nivelados entre sí.

En este Searchathon se apuntaron varias bibliotecarias/documentalistas, casi todas especializadas en Ciencias de la Salud. También teníamos especialistas en medicina, en enfermería, en terapia ocupacional, en dietética y nutrición, en medical writing, en biología, en farmacia… también teníamos profesores de universidad, estudiantes e incluso un informático. Como veis, diferentes perfiles y diferentes niveles de conocimiento en búsquedas bibliográficas. Con los grupos ya formados y tras la comida les pasamos la pregunta de investigación que había preparado Concha Campos. Los participantes disponían de acceso a una carpeta compartida donde les habíamos dejado las presentaciones de José María Morán, Elena Pastor, Paula Traver, un documento creado por Marisa Maquedano con filtros metodológicos para diferentes bases de datos, varias infografías creadas por Iván H. Peco y las plantillas de resolución de las búsquedas bibliográficas.

El último día los participantes, por grupos, expusieron públicamente sus estrategias de búsqueda, contando las razones por las que habían elegido un término u otro y generando un debate interesante entre todos los asistentes. Los participantes, además, durante toda la competición tenían la posibilidad de consultar dudas a los mentores y cuando surgía alguna pregunta interesante la respuesta se hacía pública para todos los grupos, ya que la finalidad última del Searchathon era la formación. Eso sí, al final uno de los grupos fue el ganador de un premio a la búsqueda mejor enfocada y explicada.

En este Searchathon, que fue muy seguido en redes con el hashtag #SearchatonSalud, nos ha permitido aprender no sólo sobre investigación y búsquedas bibliográficas, también sobre trabajo en equipo, organización de eventos, atención a los detalles pequeños y que siempre hay gente interesante a la que conocer. A día de hoy seguimos compartiendo información y enlaces en el grupo de Telegram de los participantes. Si te interesa formar parte de él tendrás que apuntarte a la próxima edición de #SearchatonSalud.

Foto de familia de los participantes, mentores y voluntarios con la camiseta oficial del Search-a-Thon.

Y si quieres que te ayude a montar un Searchathon en tu institución, escríbeme.

http://searchathon.es
http://searchathon.es
http://searchathon.es

A propósito de enseñar a hacer una búsqueda bibliográfica


La semana pasada sustituí a una compañera en la Escuela Universitaria de Enfermería de la Fundación Jiménez Díaz (Madrid) en la asignatura optativa Documentación y Lectura Crítica, de 2º de Enfermería. Sólo iba a dar 4 horas de la asignatura, así que quedé con la profesora titular en que haría una introducción basándome en las primeras unidades. Mi idea era empezar explicando la importancia de ser críticos con la información que nos llega (o nos encontramos), tanto en Internet como en cualquier otro ámbito. También quería explicarles que si se entiende el funcionamiento de una base de datos es más fácil luego utilizarla y extraer la información relevante de ellas. Otro de mis objetivos era que salieran de clase entendiendo para qué servían los tesauros y cómo funcionaban.

Quienes me seguís en Twitter (@bibliovirtual) sabéis que de vez en cuando me salen hilos de conversación donde comento temas relacionados con las bibliotecas médicas o sus profesionales.

Esta mañana me topé con una frase de R.L. Ackoff, de su obra «The Design of Social Research» (1953), que me hubiera gustado mostrarle a mis alumnos de 2º de Enfermería, pero que no llegué a ella antes de las clases, así que la puse en Twitter:

Un problema correctamente planteado está parcialmente resuelto.

A ese tuit le siguió otro porque quería explicar la importancia de comenzar cualquier investigación con una pregunta correctamente planteada. Cuando me quise dar cuenta había creado un hilo. Ha tenido tanto éxito que he decidido añadirlo aquí para quienes no usan Twitter. He usado la herramienta Spooler para convertir el hilo en texto plano. Pensad que cada tuit puede contener un máximo de 280 caracteres. La negrita la he añadido en este post, no se encuentra en Twitter:

Para mis alumnos de 2º de enfermería del otro día, recordad: “Un problema correctamente planteado está parcialmente resuelto” Ackoff, 1953. Un estudio o una investigación ha de comenzar con una pregunta de investigación correctamente planteada. Ha de ser concisa y clara, y se ha de poder descomponer en formato PICO (Patient, Intervention, Comparation, Outcome)

Cada paso se ve facilitado si el anterior se ha realizado bien. Al contrario, si uno de los pasos no está bien planteado o realizado, los siguientes nos llevarán a un resultado no real, erróneo. De ahí la importancia de saber formular bien una pregunta de investigación. El Investigador Principal debería consultar con el Metodólogo. Para mí es una figura clave en una Investigación para, por ejemplo, una revisión sistemática. El equipo de investigadores y metodólogo definirán los apartados de la pregunta PICO y será el Documentalista quien formule la estrategia de búsqueda. Es importante que exista comunicación para no dejar fuera de la estrategia ningún elemento clave.

El primer paso es identificar todos los conceptos de cada apartado PICO. Después, una vez identificada la base o bases de datos donde se va a buscar, se traducirán esos conceptos al lenguaje específico del tesauro correspondiente. Por ejemplo, en PubMed y MedLine se usa MeSH. En Embase se utiliza Emtree. Es importante saberlo porque esto implica que no puedes “copiar y pegar” una estrategia hecha en PubMed para hacerla igual en Embase. La pregunta y los términos son los mismos, los descriptores del tesauro no lo son.

Los operadores booleanos son iguales: AND, OR, NOT. Pero en algunas bases de datos se toma por defecto el AND entre los términos, aunque no se especifique. Es importante emplear 5min en leer cómo se usa la base de datos que vamos a usar.

Como regla general, vamos a ir haciendo búsquedas simples con cada término de la pregunta PICO. Cada apartado puede estar formado por más de un término, del cual vamos a necesitar su descriptor (si lo tiene) y sus sinónimos, que uniremos con OR. ¿Que por qué usaremos los sinónimos? Porque hay algunos artículos que aún no están indexados con descriptores, con el tesauro. Por ejemplo, en PubMed son documentalistas quienes indexan y otorgan MeSH a los artículos. No todos los artículos que incluye PubMed tienen MeSH, los más recientes de algunas revistas tardan en disponer de descriptores y la única forma de recuperarlos en una búsqueda es a través de palabras clave.

Como os decía: para cada elemento de la pregunta PICO buscamos por separado descriptor y sinónimos. Vamos construyendo primero la estrategia de búsqueda para la P. Cuando la tenemos, pasamos a la I siguiendo los mismos pasos. Es importante ir viendo los resultados de cada búsqueda para detectar posibles errores. Puede que hayamos equivocado un operador booleano o uno de los sinónimos nos esté devolviendo demasiado ruido. Es importante ir ajustando cada búsqueda simple. Cada elemento de la pregunta PICO se unirá con AND. La mayor parte de las veces sólo haremos la búsqueda de PIC, incluso sólo la PI. Depende de la pregunta de investigación. La O será determinada por los expertos que hagan la lectura crítica.

Pensad que hacer la estrategia de búsqueda a partir de la pregunta de investigación es un trabajo en equipo y puede llevar unas 20 horas de trabajo especializado. Entended la importancia de contar con un bibliotecario o documentalista experto en Ciencias de la Salud. Y de contar con un Metodólogo y un Bioestadístico. Esto no quita para que cada miembro del equipo entienda un poco del trabajo del resto, pero es bueno que cada uno se pueda centrar en lo suyo.

Los resultados de la búsqueda se trasladarán a un gestor de referencias, mejor uno que permita el trabajo colaborativo, para que los expertos puedan hacer la lectura crítica de los artículos recuperados. Es importante que la fase de búsqueda no haya dejado fuera ningún artículo. Y es importante la fase de lectura crítica porque será la que determine las conclusiones finales.

Escuela Universitaria Enfermería - FJD

 

Más enlaces interesantes:

Enlace al hilo de Twitter:

María bibliovirtual en Twitter -hilo-
María bibliovirtual en Twitter -hilo-
María bibliovirtual en Twitter -hilo-

 

 

DataSearch – nuevo metabuscador de Elsevier


 

DataSearchGracias a Julio Alonso Arévalo me entero de la existencia de DataSearch, un metabuscador que permite localizar los datos de investigación publicados en papers.

Los datos que apoyan las investigaciones se han de mostrar de manera clara, normalmente en forma de gráficos, figuras y tablas, para facilitar que puedan ser leídos y comprendidos, reutilizados y comparados. Muchas veces, los artículos científicos vienen acompañados de las tablas y figuras como material complementario, para facilitar su estudio a los investigadores interesados. ¿Cuántas veces no has pensado que sería buena idea acceder directamente a estos datos de diferentes papers para poder comparar mejor?

DataSearch es un metabuscador que te permite realizar una búsqueda sobre un tema y te devolverá toda la información publicada por Elsevier, para que puedas visualizar tablas, gráficos y figuras, ofreciéndote además enlace a la fuente primaria. Recuerda, si no es un artículo gratuito, open access o al que tengas acceso por suscripción, sólo verás el resumen, pero siempre podrás pedírselo a tu bibliotecario de cabecera (es una de nuestras -tantas- tareas).

Os dejo el ejemplo que he usado yo: «anti-tnf» and rheumatoid arthritis:

DataSearch

 

Más información:

https://datasearch.elsevier.com/#/
https://datasearch.elsevier.com/#/
https://datasearch.elsevier.com/#/

 

¿Dónde envío mi artículo para publicarlo?


Estudiar e investigar para escribir un artículo científico lleva tiempo y esfuerzo. Además, queremos que esa dedicación y los resultados que hemos obtenido y plasmado en el artículo sean visibles para la comunidad científica. Así que el siguiente paso es publicar el trabajo. Seleccionar la revista donde queremos publicar o donde pensamos que podrían aceptarlo no es fácil. A veces prima el idioma, o la visibilidad de la revista, o la especialización de la misma, o si hace revisión por pares, o si es open access, o si tarda mucho en aceptar y publicar los artículos (¡ay, la obsolescencia, qué pronto llega!). Hay muchos factores que podrían tenerse en cuenta para enviar nuestro artículo a una revista o a otra. Para ayudarnos a tomar esta decisión podemos utilizar Journal Selector de Cofactor.

Journal Selector

Se trata de una selección limitada de revistas seleccionadas por Cofactor.

The tool currently contains a limited number of journals. They are biased towards biology and medicine; towards journals with a broad subject scope; and towards open access journals, particularly ‘megajournals’ (journals that accept all sound research without judging its importance).

Se puede hacer una selección de criterios separados en 5 categorías diferentes:

  • Subject
  • Peer review
  • Open Access
  • Speed
  • Other

Tenéis más información y posibilidad de probar la herramienta aquí:

http://cofactorscience.com/journal-selector
http://cofactorscience.com/journal-selector
http://cofactorscience.com/journal-selector

 

Medicamentalia


Medicamentalia

Hoy me topaba en twitter con este proyecto. Medicamentalia es un proyecto de investigación periodística de Civio sobre el acceso a los medicamentos en el mundo. En el apartado equipo y metodología podréis ver quiénes han participado en el proyecto y la metodología que siguieron.

El proyecto se basa en cuatro puntos:

  • Precios: se comparan y analizan las diferencias entre 60 países de 14 medicamentos distintos. Por ejemplo, nos dicen que «conocer esas diferencias es imprescindible para desarrollar políticas basadas en la evidencia (Indonesia, Líbano, Nigeria y Tayikistán ya lo han hecho) y ofrecer datos y argumentos a gobiernos y organizaciones en sus negociaciones con las farmacéuticas»
  • Patentes: aquí nos explican el sistema de patentes y se exponen las dificultades que encierra saber a ciencia cierta cuánto cuesta crear un fármaco. Este apartado finaliza con la exposición de algunas alternativas a las patentes de fármacos.
  • Falsificaciones: «Según la OMS, el alto precio de los medicamentos es una de las principales razones para este tráfico ilegal de falsificaciones». El problema ya no es que existan estas falsificaciones, el problema es detectar los medicamentos falsos y parar su comercio.
  • Licencia obligatoria: «es un mecanismo que fuerza a una empresa a ceder su monopolio para que otros puedan fabricar el producto, en este caso un fármaco, a cambio de un porcentaje sobre el precio final de venta.»

Sin duda, este proyecto es muy interesante y nos aporta datos claros para debatir con conocimiento. Si tenéis 10 min. no dejéis de entrar a consultarlo, pero contad con que terminaréis leyendo todo y vais a necesitar más tiempo:

http://medicamentalia.org/
http://medicamentalia.org/
http://medicamentalia.org/

REec: Registro Español de Ensayos Clínicos


REecLa Declaración de Helsinki, un manifiesto similar al de los Derechos humanos pero dirigido a las investigaciones médicas en humanos, establece que “Se debe registrar cada ensayo clínico en una base de datos de acceso público antes de reclutar el primer sujeto”.

El registro español de estudios clínicos (REec) proporciona información a pacientes y profesionales de la salud sobre investigaciones clínicas permitidas en España para informarles sobre los estudios que se están realizando en relación a su enfermedad o con uno o varios medicamentos determinados. El REec contiene información de investigaciones con medicamentos de uso humano. Se registran todos los ensayos clínicos autorizados en España desde enero de 2013, todos los estudios observacionales autorizados y otros estudios registrables con carácter voluntario que al menos tengan dictamen favorable de un Comité de ética de la Investigación. Podéis consultar el manual en pdf.

¿Para qué sirve el Registro?

· Para garantizar que las decisiones relacionada con la salud y cuidados médicos se toman con la garantía o aval de datos científicos públicos y por tanto, reconocidos.

· Para garantizar que se ponen a disposición de la sociedad datos y resultados tanto positivos como negativos de investigaciones

· Para que los sujetos participantes en dichas investigaciones tengan información previa de calidad

· Para evitar estudios repetitivos o no aceptables, especialmente en niños, ancianos y otras poblaciones vulnerables, potencialmente desfavorecidas o con dificultades para poder tomar una decisión por sí mismos

· Detectar aspectos científicos poco investigados y facilitar cubrir esas carencias

· Facilitar la participación en investigaciones recién autorizadas o en marcha para poder así alcanzar resultados fiables

Gracias a Carlos González Guitan por avisarnos de la existencia de este registro español.

A nivel europeo existe el Registro Europeo de Ensayos Clínicos, del que os hablé en 2011. También es interesante que consultéis la información sobre The All Results Journal.

Consulta el REec:

https://reec.aemps.es/reec/
https://reec.aemps.es/reec/
https://reec.aemps.es/reec/

Pubmed Commons


Estamos en una época que gira en torno a lo «social». Las redes sociales han pasado a formar parte de las herramientas de trabajo del día a día, no siendo sólo un espacio lúdico. Hay redes sociales que reúnen a enfermos que comparten experiencias sobre sus dolencias, tratamientos, vivencias… Hay redes sociales de expertos que comparten conocimiento y datos. Y ahora PubMed inicia un proyecto piloto que gira en este sentido: Pubmed Commons.

PubMed Commons is a system that enables researchers to share their opinions about scientific publications. Researchers can comment on any publication indexed by PubMed, and read the comments of others. PubMed Commons is a forum for open and constructive criticism and discussion of scientific issues. It will thrive with high quality interchange from the scientific community. PubMed Commons is currently in a closed pilot testing phase, which means that only invited participants can add and view comments in PubMed.

Los expertos podrán añadir comentarios a los artículos que estén leyendo y crear así conversación entre otros expertos o investigadores. Estos expertos, para poder comentar, han de estar identificados con su nombre real, no se admiten identidades ficticias o bajo pseudónimos. Se pide a los expertos que apoyen sus comentarios con citas y referencias. No está permitido compartir información de trabajos de otros colegas aún no publicados. No se permite tampoco el uso de lenguaje racista, machista, ofensivo, comentarios de índole política o con publicidad encubierta. El límite de los comentarios es de 8.000 caracteres. Todos los comentarios se licencian bajo Creative Commons Attribution 3.0.

adding comments in Pubmed Commons (@bibliovirtual)

 

En este proyecto, aún piloto y cerrado para unos cuantos betatesters, los investigadores podrán hacer comentarios sobre los artículos indexados en PubMed, pudiendo crear una conversación/debate en torno a la información publicada en el artículo. ¿Qué puede traer ésto? Se me ocurren varios comentarios:

  • Por un lado, daría más visibilidad a los artículos. Si yo consigo publicar un artículo y hay un grupo de expertos comentando sobre él («que hablen de ti, aunque sea malo») tendrá más impacto y se citará después en otras publicaciones.
  • Obligará a los autores a crear un buen resumen del artículo, ya que si no es un artículo gratuito o los expertos no tienen acceso a él, sólo podrán basar sus comentarios en lo que vean, y lo que se muestra en PubMed es el resumen.
  • La mayoría de los artículos que se publican y que luego se indizan en PubMed han sido revisados por pares, lo que otorga un punto más de calidad. ¿No se creará controversia al recibir una posterior «revisión por pares» una vez publicado?
  • La información que se genere en estos comentarios puede ser de utilidad y, tal vez, algún autor quiera desarrollar un artículo recogiendo esta información. ¿Tendremos que crear una nueva forma de citación para estos comentarios de forma que sea fácilmente consultable?
  • ¿Qué criterio será el que se utilice para elegir un artículo sobre otro para su comentario en PubMed Commons?

Es vuestro turno de opinar. Hagamos un «Commons» y dejad vuestra opinión e idas en los comentarios de este post.

Más información (para ver cómo invitar a un autor a comentar o cómo unirse a la iniciativa):

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmedcommons/
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmedcommons/
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmedcommons/

Estadística para investigadores


Esta semana da comienzo el curso «Estadística para investigadores«, MOOC de la Universidad de Salamanca, que pretende ayudar a todos aquellos que tienen que enfrentarse a la estadística en sus proyectos de investigación. Los docentes de este curso son Mª Purificación Vicente Galindo y Purificación Galindo Villardón, del Departamento de Estadística de la Universidad de Salamanca.

Qué, Cuándo, cómo, para qué, a quién

Si alguna vez has tenido problemas con la estadística, este curso está hecho para ti. Es ideal para investigadores y alumnos que se encuentran cursando trabajos fin de grado, trabajos fin de máster o realizando la tesis y que quieren realizar un análisis cuantitativo en sus estudios.

Está dirigido a todo el mundo que tenga inquietudes en la interpretación de datos estadísticos. Además, es ideal para para recordar y actualizar los conocimientos que ya tiene sobre estadística básica, proporcionando un buena base para su investigación, de una manera muy sencilla de comprender.

Es un curso muy intuitivo, en el que se hace énfasis en la utilidad que le proporciona al alumno de cualquiera de las disciplinas del conocimiento, ya sean para estudios en ciencias sociales o ciencias de la salud. En estadística para investigadores ponemos de manifiesto las ventajas y las limitaciones de cada una de las técnicas.

Este curso estará disponible con acceso gratuito en el mes de Noviembre de 2013 (próximamente pondremos el enlace). Tendrá una duración de 6 semanas y para seguirlo no necesitas conocimientos previos de estadística.

¿Cuánto vale hacer el curso?

Siguiendo la filosofía MOOC, hacer el curso es gratis. Toda la persona que se matricule podrá realizar el curso sin ningún coste previo. Una vez terminado el curso, y si se han superado las pruebas establecidas, tendrás la opción de acreditar los conocimientos con un “certificado de superación” por 40€.

Estructura del curso

Consta de 6 módulos relacionados entre sí, en los que se tratará lo siguiente:

Modulo 1: Estadística Descriptiva: Tablas estadísticas y Tratamiento gráfico
Se presentarán algunos conceptos y definiciones básicas, necesarios para la comprensión del resto de los Módulos y la forma de sintetizar la información en forma de tablas y gráficos estadísticos

Modulo 2Estadística Descriptiva: Medidas de Síntesis
En el  Módulo 2  se  presentan las medidas de síntesis más utilizadas en las publicaciones científicas:  Media, Desviación típica y Error estándar, Mediana y Recorrido Intercuartílico. Box-Plot

Módulo 3Análisis de la relación entre dos variables cuantitativas: Correlación y Regresión
Se analiza si dos variables cuantitativas están relacionadas utilizando el coeficiente de Correlación de Pearson y se busca el Modelo de Regresión que mejor se ajusta.

Módulo 4Análisis de la relación entre dos variables cualitativas: Test Chi cuadrado
Se estudian las tablas de contingencia, se interpretan los porcentajes y se aplica el test Chi cuadrado para estudiar la posible asociación entre ambas variables.

Módulo 5Análisis de la relación entre dos variables una cualitativa y otra cuantitativa: t de Student
Se estudia la relación entre una variable cuantitativa y una cualitativa,  comparando la tendencia central en media.

Módulo 6Test no paramétricos: U de Mann-Whitney y Test de Wilcoxon
Se estudia la relación entre ambas variables,  comparando la tendencia central en mediana.

¿Qué aprenderá?

Al finalizar el curso el alumno será capaz de comprender y aplicar  los términos estadísticos que aparecen más frecuentemente en las publicaciones científicas. Además será capaz de interpretar las salidas de cualquier paquete o programa estadístico correspondientes a estos contenidos.

 

Más información e inscripción:

https://www.miriadax.net/web/10186641
https://www.miriadax.net/web/10186641
https://www.miriadax.net/web/10186641

 

 

 

Movember, bigotes por la salud masculina


Iniciativas para concienciar y recaudar fondos para la investigación hay muchos y variados. Supongo que la más conocida es la campaña para concienciar y luchar contra el cáncer de mama en la que nos ponemos un lacito rosa.

Hoy os voy a presentar una campaña que ya lleva varios años teniendo lugar, a nivel mundial, durante el mes de noviembre: MOVEMBER.

Captura de pantalla 2013-10-27 a la(s) 21.16.33Movember es un movimiento internacional que surgió en Australia en 2003 y que pretende concienciar sobre la salud masculina, especialmente para enfermedades que afectan a los hombres como el cáncer de próstata y el testicular. Un diagnóstico y una detección precoz puede ser la diferencia entre la vida y la muerte. Y ésto es lo que pretende Movember. ¿Cómo? Con bigotes.

Es muy fácil. Con un sistema de gamificación puedes recaudar dinero para la investigación dejándote crecer el bigote durante el mes de noviembre y recibiendo donaciones por ello. Los hombres que quieran participar han de registrarse en Movember y, el 1 de noviembre, afeitarse el rostro completamente. Ellos son los Mo Bros. A lo largo del mes lo único que dejarán crecer será el bigote, afeitando siempre la barba y la perilla. Pero hacer esto a solas no tiene gracia. Lo divertido es crear un equipo y competir. Los participantes tienen su propia página donde pueden ir subiendo fotos con la evolución de sus bigotes para generar donativos. ¿Y las mujeres? También pueden participar, aunque no sea dejándose bigote, claro, pero pueden difundir el proyecto, apoyar a los Mo Bros y apuntarse igual que los hombres. Ellas son las Mo Sista.

Para gestionar este dinero recaudado, Movember ha creado el Movember Global Action Plan (GAP), cuyo objetivo principal es acelerar los resultados a través de la colaboración mundial en la investigación sobre el cáncer de próstata. En el caso de España, los fondos recaudados  se destinarán a la investigación realizada en Europa como parte del Global Action Plan y sus beneficiarios en España (laboratorios, centros de investigación, becas, etc).

Mo Sista - bibliovirtual
Por cierto, yo participo este año como Mo Sista en el equipo de Tecnilógica. Te animo, lo primero, a que participes en el Movember de este año dejándote bigote, pero si no quieres dejarte bigote, siempre puedes hacer un donativo a mi perfil al perfil de mi equipo a cualquiera de los participantes cuyo bigote creas que es el más atractivo, divertido, ingenioso, triste, poblado, despejado, cuidado, salvaje, con bucles, caído, moreno, pelirrojo, rubio, de colores…

Lee toda la información:

http://es.movember.com/
http://es.movember.com/
http://es.movember.com/