2012 June : Biostatnet

An article written by the 8 Main Researchers of Biostatnet entitled BioStatNet: an interdisciplinary Biostatistics network has been published in the “Boletín de Estadística e Investigación Operativa de la Sociedad de Estadística e Investigación Operativa”
An article written by the 8 Main Researchers of Biostatnet entitled BioStatNet: an interdisciplinary Biostatistics network has been published in the "Boletín de Estadística e Investigación Operativa de la Sociedad de Estadística e Investigación Operativa". A soft copy can be found here.
5º Encuentro de Bioestadísticos en la Complutense (EBC 2012): Las curvas ROC en estudios clínicos de diagnóstico. Extensión al ámbito de supervivencia.
5º Encuentro de Bioestadísticos en la Complutense (EBC 2012) Las curvas ROC en estudios clínicos de diagnóstico. Extensión al ámbito de la supervivencia.Escuela Universitaria de Estadística Universidad Complutense de Madrid Avda. Puerta de Hierro s/n, 28040 Madrid Presentación Esta iniciativa surge de la necesidad expresada por muchos bioestadísticos, para profundizar en técnicas estadísticas más avanzadas aplicadas en el ámbito de las ciencias de la salud, así como fomentar la relación entre los diferentes grupos de investigadores y profesionales. Objetivos Profundizar en los aspectos metodológicos fundamentales en la utilización de las curvas ROC. Extender su utilización en estudios clínicos en el ámbito de la supervivencia Mostrar sus aplicaciones e interpretar los resultados en la investigación médica. Dirigido a El encuentro está especialmente dirigido a estadísticos que actualmente desempeñan su labor profesional en las distintas CRO’s, en Hospitales, en la industria farmacéutica, así como aquellos investigadores y docentes centrados en el ámbito de la bioestadística. Programa Jueves, 21 de junio (Sala Juan Béjar) 09:15-09:45 Recepción de participantes. Acreditación y entrega de la documentación. 09:45-10:00 Acto de inauguración. Apertura a cargo de: Dª. Carmen Nieto Zayas (Directora de la Escuela Universitaria de Estadística) y D. José Luis Valencia Delfa (Director del Departamento de Estadística e Investigación Operativa III) 10:00-11:30 Las curvas ROC. Test diagnósticos. Medidas de eficacia de los tests diagnósticos. La curva “Receiver Operating Characteristic” (ROC). Técnicas de estimación e inferencia de las curvas ROC. Comparación de curvas ROC 11:30-12:00 Pausa-café 12:00-14:00 Selección de puntos de corte óptimos en los tests diagnósticos. Presentación del Software disponible. Casos prácticos. 14:00-15:30 Comida 15:30-17:00 Curvas ROC y supervivencia Introducción al análisis de supervivencia. Terminología y estructura de los datos. Datos censurados. Métodos de estimación Kaplan-Meier y modelo de Cox. 17:00-17:30 Pausa-Café 17:30-19:00 Extensión de los conceptos de la metodología ROC incorporando la dimensión del tiempo y el efecto de covariables. Métodos de estimación. Presentación del software disponible. Casos Prácticos. 19:00 Clausura Inscripción Debido al aforo limitado, las inscripciones se realizaran por riguroso orden de petición. El plazo de inscripción comienza el 7 de mayo y finaliza el 8 de junio de 2012, sin perjuicio de que una vez cubierto el número de plazas, éste pueda quedar cerrado antes de dicha fecha. Cuota de inscripción •     Cuota reducida: Pagos realizados hasta el 31 mayo: 95 € •     Cuota normal: Pagos realizados del 1 al 8 de junio: 120 € La cuota de inscripción incluye: •     La asistencia al seminario. •     El material del seminario. •     Certificación y diploma de asistencia. •     Asistencia a todos los eventos del programa social. Más información en la web del encuentro. Comité organizador •     David Calle Fernández. AAIPharma. •     Emilia Condés Moreno. Hospital de Móstoles. •     Pepa García de Polavieja. Lilly. •     Pedro Girón Daviña. UCM. •     Igor Martín Rodriguez. Chiltern. •     Carmen Nieto Zayas. UCM. •     Carmen Pardo Llorente. UCM. •     Teresa Pérez Pérez. UCM. •     Jesús Villoria Morillo. Medicxact. Comité coordinador •     Pedro Girón Daviña. •     Carmen Nieto Zayas. •     Teresa Pérez Pérez. Secretaría Secretaría: Sonia Cáceres, FGUCM Fundación General de la U.C.M. C/ Donoso Cortés 65, 5ª , 28015-Madrid. Teléfonos de información: +34 91 394 65 11Más información: enlace
Curso: "BFG12 Bioinformatics and Functional Genomics using R and Bioconductor"
Course date: 18th-20th.June.2012Instituto Gulbenkian de CienciaApartado 14, 2781-901 OeirasLisboa, PortugalThis is a practical course on Bioinformatics applied to analysis of Gene expression and Genomic data using mainly R and Bioconductor tools and algorithms. The course will focus in the use of robust methods to analyse microarray datasets, mainly from Affymetrix platform and from clinical-biomedical studies, integrating several strategies to achieve an optimum construction and analyses of gene expression profiles. The Course will be mostly practical using computers and prepared protocols.IMPORTANT DATES for the Course– Deadline for applications:EARLY:  8th. June.2012NORMAL: 11th. June.2012Further information: http://gtpb.igc.gulbenkian.pt/bicourses/BFG12/
Seminario:"Algunas recomendaciones para el buen uso del Propensity Score en investigaciones bio-sanitarias"
CICLO DE SEMINARIOS/ MINTEGI SORTA:APLICACIONES ESTADÍSTICAS EN CIENCIAS BIOSANITARIAS Y EXPERIMENTALES/ APLIKAZIO ESTATISTIKOAK, BIO-OSASUN ZIENTZIETAN ETA ZIENTZIA ESPERIMENTALETANTITULO: Algunas recomendaciones para el buen uso del Propensity Score en investigaciones bio-sanitarias/ Bio-Osasun Zientzietako ikerketetan, Propensity Score-ren erabilpen egokiari begirako hainbat gomendio. Lorea Martinez-Indart, Unidad de Epidemiología Clínica-CAIBER Hospital Universitario Cruces.Arantza Urkaregi, Dpto. de Matemática Aplicada, Estadística e I.O. de la UPV/EHU.Fecha/Data: 14 de Junio/ Ekainaren 14aLugar/lekua: Aula 1.10 ikasgela (Edificio E)Hora/ordua: 12:00Resumen: El tipo de estudio más adecuado para analizar el efecto de un tratamiento es larealización de un ensayo clínico que, en muchas ocasiones, no es posible, por lo que sesuele utilizar la información procedente de estudios observacionales. Sin embargo, elrealizar inferencias sobre el efecto del tratamiento en base a estudiosobservacionales plantea el problema de la existencia de otros factores desconocidosó medidos de forma inadecuada que puedan influir en los resultados observados(confusión). Un método cada vez más utilizado para reducir esa confusión se basa enel Propensity Score (PS), que es la probabilidad condicionada de recibir untratamiento en función de una serie de factores. Para un PS fijado, se consigue quelas diferentes características individuales estén homogéneamente distribuidas entretratados y no tratados, de forma que se reconstruye un hipotético mecanismoaleatorio de asignación del tratamiento. Sin embargo, conseguir este balanceo no esuna cuestión automática, sino que depende de las covariables introducidas en elcálculo del PS, del solapamiento de la distribución del PS en tratados y no tratados,…En el seminario pretendemos dar una serie de pautas de actuación para garantizarque el balanceo se consigue y poder aplicar el PS de manera adecuada en otrastécnicas como matching, estratificación o modelización de cara a estudiar el efectode un tratamiento.
Curso on-line de introducción a R (24h)
El Curso on-line de introducción a R (24h) se impartirá del 4 al 18 de junio del 2012.Profesorado:Mariona Roige - Universitat de Girona.Natàlia Adell - Unitat d'Assessorament Estadístic, Universitat de Girona      Miembro del nodo Catalunya - SEA, BIOSTATNETDirigido a: todas aquellas personas interesadas en conocer el funcionamento de R.Más información: enlace
Curso: "Modelos Mixtos utilizando R"
Con el objetivo de explicar o predecir un fenómeno cuantificable es habitual emplear modelos estadísticos. Los modelos mixtos son una generalización del modelo lineal de regresión clásico, contemplando la posible existencia de observaciones correlacionadas o con variabilidad heterogénea, vinculadas a la presencia de factores aleatorios. La nomenclatura modelos mixtos se refiere precisamente al hecho de que el análisis debe lidiar con efectos fijos y aleatorios simultáneamente. Esta situación ocurre por ejemplo en estudios con medidas repetidas en los mismos sujetos, o cuando hay niveles experimentales anidados generando subréplicas. El modelo mixto proporciona un entorno óptimo para responder a las cuestiones de un estudio con diseño experimental complejo: modelizando simultáneamente el valor esperado de la respuesta y su variabilidad. A pesar de ser una técnica relativamente reciente, se encuentra ya implementada en la mayoría del software estadístico, en particular en el programa R, un programa libre y de una difusión importante dentro de los ámbitos de investigación aplicada. De ahí que surja la necesidad de la organización de la actividad de formación “Curso de Introducción a los Modelos Mixtos con el programa R”, dado que los Modelos Mixtos no suelen tener cabida en los planes de estudio reglados y sin embargo son muy utilizados y necesarios en la Bioestadística, cumpliéndose así además uno de los principales objetivos de la Red Nacional de Bioestadística BIOSTATNET que consiste en la formación en los grandes modelos estadísticos más utilizados en la Bioestadística y en la promoción de la investigación transversal y de calidad. ORGANIZACIÓN La organización de la actividad de formación “Curso de Diseño de Experimentos en Biomedicina con R” es llevada a cabo desde el GRID[ECMB], grupo perteneciente al Nodo Galicia de la Red Nacional de Bioestadística e involucra también al Nodo Catalunya-SEA de BIOSTATNET.Comité Científico: Carmen Mª Cadarso Suárez – USC Comité Organizador: Coordinación: Vicente Lustres Pérez - USC Isabel Martínez Silva - USC Webmáster: Altea Lorenzo Arribas - USC CONTENIDOS Los contenidos del curso de formación versarán desde una introducción a los modelos de regresión básicos (modelos lineales y modelos lineales generalizados) con R (a modo de repaso) para luego ir generalizando dichos modelos a los modelos mixtos tratando las diferentes clases de modelos para la especificación de los efectos aleatorios y los modelos para la estructura de covarianzas. Los contenidos del curso se dividen así en cuatro apartados y el programa del mismo es el siguiente: A. Introducción a los modelos de regresión, repaso del uso de R A.1. Modelos de regresión A.2. Análisis de la Varianza A.3. Modelos lineales Generales B. Modelos de efectos aleatorios B.1. Modelos con subréplicas B.2. Modelos con bloques aleatorizados B.3. Modelos jerárquicos multinivel B.4. Modelos Split-Plot B.5. Modelos con pendientes aleatorias C. Modelos para la estructura de covarianzas C.1. Modelo varianzas heterogéneas C.2. Modelos para medidas repetidas C.3. Modelos para datos longitudinales C.4. Modelos para datos espaciales D. Ilustración a Modelos mixtos para datos no normales D.1. Modelos lineales generalizados D.2. GEE D.3. Modelos lineales generalizados mixtos D.4. Modelos no-lineales mixtos HORARIO El curso se impartirá del 4 al 7 de Junio de 2012 en Santiago de Compostela - USC, en sesiones de mañana y tarde, constituyendo un total de 24 horas.   CUADRO DE PROFESORADO Llorenç Badiella (Servei d’Estadística, Univ. Autónoma de Barcelona). Josep Anton Sánchez (Dept. Estadística i Investigació Operativa, Univ. Politécnica de Catalunya). ASISTENTES/PARTICIPANTES (A QUIENES VA DIRIGIDO) El curso está dirigido tanto a estadísticos profesionales o académicos con un nivel más técnico que deseen profundizar en las aplicaciones de la técnica de los modelos mixtos como a investigadores y profesionales de ámbitos diversos que requieren una formación introductoria a los modelos mixtos, desde una perspectiva totalmente aplicada, basada en ejemplos prácticos. Entre estos ámbitos, se pueden destacar, en particular, los siguientes: Medicina Profesionales procedentes de las Unidades de investigación clínica y epidemiológica de Centros Hospitalarios. Biología Profesionales de las Consejerías del Mar y Medio Ambiente, así como de otros organismos como el IEO (Instituto Español de Oceanografía) y diversos centros del CSIC. Institutos de Estadística Profesionales de los diversos Institutos de Estadística como el nacional (INE) y los autonómicos. Matemáticas y Económicas Licenciados en Matemáticas y Económicas con formación avanzada en regresión. Consultorías Profesionales de consultorías medioambientales, de estadística,… Ámbito Universitario El curso es de interés para investigadores de distintos departamentos universitarios de Matemáticas (como el de Estadística), Medicina (por ejemplo, Salud Pública) y de Biología (por ejemplo, Genética, Zoología Animal, etc.), así como de distintos Institutos y Centros de Investigación adscritos (por ejemplo, Institutos de Acuicultura). Para aquellas personas sin conocimientos de R, se recomienda cursar "Bioestatística básica con R" que se impartirá en febrero de 2012 en Santiago de Compostela. PREINSCRIPCIÓN Para preinscribirse, rellene el siguiente formulario. Plazo de preinscripción del 1 de enero de 2012 al 4 de abril de 2012. El número de plazas está limitado, inicialmente, a 20 alumnos. INSCRIPCIÓN Una vez transcurrido el plazo de preinscripción los organizadores del curso comunicarán a los alumnos seleccionados la confirmación de plaza para la asistencia al curso y las instrucciones a seguir para el proceso de inscripción y el pago de las tasas, ya que además de tener en cuenta el límite de plazas, debido a las particulares características del curso, diseñado no sólo para el entorno universitario, sino para la expansión y aplicación de la investigación, se realizará una selección previa de los asistentes con la finalidad de tratar de lograr, al menos, el 35% de asistentes de ámbitos externos a la Universidad y a la disciplina matemática. La cuota de inscripción será de 400 euros. A lo largo del proceso de preinscripción iremos informando acerca de la concesión de las diversas ayudas que estamos tramitando para cofinanciar la matrícula. Nota: Imprescindible ordenador personal. Se facilitarán las indicaciones para la descarga de los programas y paquetes necesarios para la realización de las prácticas del curso. CONTACTO Para cualquier duda, sugerencia o consulta puede ponerse en contacto: Dirección Postal: Unidad de Bioestadística Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Facultad de Medicina-Universidad de Santiago de Compostela 15782 – Santiago de Compostela e-mail de contacto: gridecmb@gmail.com  (Asunto: Curso Modelos Mixtos)