El reconocido profesor Dr. Shrikant Bangdiwala, profesor titular en Investigación del departamento de Bioestadística de Gillings School of Global Public Health de University of North Carolina (UNC) at Chapel Hill, Estados Unidos, impartirá este curso invitado por la Escuela de Salud Pública.
“El Dr. Bangdiwala, miembro electo del International Statistical Institute, tiene amplia experiencia en el diseño, la realización y el análisis de los estudios epidemiológicos observacionales y experimentales, abarcando temas como insuficiencia cardíaca congestiva, factores de riesgo cardiovascular, enfermedad funcional intestinal, prevención del cáncer y trauma”, asegura la doctora Paulina Pino, coordinadora académica del programa e integrante del programa de Epidemiología.
La académica destaca que el profesor invitado por la ESP ha participado en más de 35 proyectos como investigador principal o co-investigador y cuenta con más de 200 publicaciones. “Toda esa experiencia la canaliza a sus numerosos estudiantes en cursos regulares en la UNC e instituciones académicas en Suecia, India, Sudáfrica, Alemania, Colombia, Brasil, Argentina, Puerto Rico, Costa Rica, Holanda, Estonia, Qatar y Tailandia. El Dr. Bangdiwala es profesor visitante regular de nuestra Escuela de Salud Pública, con dos cursos anuales, así como asesora y dirige tesis de estudiantes del Programa de Doctorado en Salud Pública”, indica.
Es así que dos días a la semana, desde el 9 de octubre al 9 de noviembre del presente, se impartirá “Datos multinivel – Diseño de estudios y métodos de análisis”, el cual está orientado a dar soluciones analíticas a los problemas generados por datos correlacionados, ya sea porque provienen de estructuras en niveles diferentes o porque el diseño considera varias mediciones repetidas en el tiempo.
Esto ocurre, por ejemplo, cuando se estudia a individuos "anidados" en conjuntos mayores (moléculas, células, sistemas; escolares, colegios, comunas; consultorios, municipios, regiones; hojas, ramas, árboles, bosques); o cuando se repite la medición en los mismos individuos (peso, estatura, colesterolemia), en varias ocasiones en un período de seguimiento. En tales casos los modelos de regresión multinivel (o jerárquico) es el tipo de análisis que permite manejar adecuadamente la no independencia y, al mismo tiempo, conocer el papel de cada nivel, aprovechando adecuadamente la riqueza de información de tales estudios.
La Dra. Pino explica que los requisitos para postular al programa incluyen tener conocimientos de Epidemiología y Bioestadística de nivel intermedio, con conocimientos sobre modelos estadísticos de análisis y manejo de STATA.
Culminado el curso, los alumnos podrán identificar las estructuras jerárquicas de investigaciones típicas de su área y reconocer preguntas de investigación multinivel; tomar decisiones respecto al diseño de estudios con datos multinivel y respecto al tipo de análisis requerido con datos multinivel; efectuar análisis multinivel mediante STATA en distintas situaciones; e interpretar adecuadamente los resultados obtenidos en su análisis multinivel.
La académica destaca que: “Hay pocos programas de doctorado que ofrezcan uno de estas características, particularmente porque pone énfasis en problemas de salud. Está dirigido a quienes están capacitados en análisis de datos o pertenecen a un programa de magíster o doctorado, que tengan conocimientos en Epidemiología y Bioestadística”.
Respecto a los aspectos por los cuales los alumnos muestran más interés durante el curso, la profesora afirma que “para su trabajo en investigación, en sus proyectos de tesis”. Por ejemplo, para saber cuál es la importancia del nivel socioeconómico comunal como determinante de una enfermedad o problema de salud, considerando también el nivel socioeconómico de la familia o del individuo. Es un curso de postgrado avanzado “que también sería muy útil para estudiantes de Biología y Ciencias Sociales”.
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Sandra Vargas B.