Universidad Torcuato Di Tella

Departamento de Matemáticas y Estadística
Métodos Estadísticos para la Evaluación de Efectos Causales
  • MODALIDAD: curso a distancia - Campus virtual UTDT
  • INICIO: 19 de septiembre de 2011 - FINALIZACIÓN: 13 de diciembre de 2011
  • COSTO: 300  dolares estadounidenses o su equivalente en pesos argentinos al cambio del día de la inscripción
FUNDAMENTACIÓN

Un aspecto central de la investigación sobre salud humana es la determinación de los mejores tratamientos para las distintas enfermedades y la identificación de los grupos que más se benefician con cada tratamiento. Asimismo, interesa también la determinación de agentes nocivos o tóxicos. Los resultados que estas investigaciones arrojan no son solo fundamentales en la práctica médica, sino también en la toma de decisiones en salud pública, ya que proveen una guía sobre las intervenciones, pautas de acción o medidas de control para la mejora de la salud de la población.

La inferencia causal es el estudio de metodología estadística adecuada para evaluar la existencia y cuantificar la magnitud de efectos causales de tratamientos, intervenciones, agentes ambientales, medidas de control, pautas de acción o cualquier variable de exposición, sobre la base de información recogida o bien en ensayos clínicos, o bien en estudios observacionales. El ensayo clínico es el diseño por excelencia para evaluar efectos causales, pero en la práctica los ensayos están plagados de dificultades que complican la interpretación de los resultados, entre otros: falta de adherencia al protocolo asignado, pérdida de seguimiento, participación intermitente, etc. Los estudios observacionales son indispensables en casos en que no se puede recurrir a experimentación por razones éticas o prácticas.

El desarrollo de la inferencia causal ha tenido su apogeo en los últimos 15 años. Con frecuencia creciente, las técnicas de inferencia causal se usan en los análisis estadísticos reportados en trabajos publicados en revistas epidemiológicas y médicas de punta internacionales. Resulta entonces importante para el profesional de la salud adquirir conocimientos básicos sobre esta nueva metodología para poder leer críticamente las publicaciones en su área de conocimiento.

En este curso, Ud. aprenderá a evaluar críticamente la evidencia sobre efectos causales arrojada por los datos recogidos ya sea de ensayos clínicos imperfectos o de estudios observacionales. El curso discutirá las posibles fuentes de sesgo y Ud. aprenderá que, si bien ninguna técnica estadística mágica puede resolver los escollos que presentan los estudios no experimentales, existen técnicas estadísticas que permiten extraer toda la evidencia que estos estudios imperfectos proveen sobre los efectos causales de interés.

El curso discutirá las distintas técnicas estadísticas para inferencia causal y la formulación de diagramas causales que facilitan la representación gráfica intuitiva de suposiciones sobre las relaciones causales entre las variables de un sistema y la identificación de las fuentes de sesgo.

Docente a cargo: Dra. Andrea Rotnitzky. Profesora Plenaria, Universidad Torcuato Di Tella y Profesora Adjunta, Department of Biostatistics, Harvard School of Public Health.