2014 October : Biostatnet

QUEEN ELIZABETH HOSPITAL BIRMINGHAM
Summary of Skills, Experience and Qualifications • Medical statistician, computer scientist or health informatician / Clinician with considerable expertise in statistical modelling. • Skilled in data linkage and survival analysis methods. • Experience in clinical or basic research in relation to cardiovascular and/or kidney disease, renal access or peripheral arterial disease is preferable. • Applicants should have a PhD or at least 4 years research experience. Candidates with more than 10 years research experience will not be eligible for this position. • The researcher would be a Marie Curie Fellow funded by a grant under the European FP7 programme. As a requirement of the grant this position is open only to researchers who have not been resident or having their main activity in the UK for more than 12 months in the last 3 years before recruitment. Summary of Job Purpose & Principal Duties A fixed term one year postdoctoral research fellowship is available in an international collaborative European project entitled ReDVA: Development of hemodynamic solutions in Renal Dialysis Venous Access Failure (http://www.redva.eu). ReDVA is a joint research programme capitalising on the knowledge and expertise of the partners through exchanges of researchers and transfers of knowledge between research centres at the University of Dundee (project coordinator), Queen Elizabeth Hospital Birmingham, University of Limerick, and two companies Guerbet SA and the SME Vascular Flow Technologies Ltd. The aim of the project is to overcome the scientific and technical barriers to the understanding, development and adoption of technologies to combat the significant clinical problem of the failure of renal dialysis venous access. The research for this fellowship will be undertaken at the Queen Elizabeth Hospital Birmingham (QEHB), United Kingdom. The successful applicant will be working within the informatics team at QEHB to extract data from established local databases and electronic patient records, and link these local data with records from the national Health Episode Statistics database. The linked dataset will be used to develop multistate models to predict survival of renal access. Data linkage and model development will be done in collaboration with the Health e-Research Centre (www.herc.ac.uk) in Manchester. The project would give the fellow excellent links into a European network with an opportunity to develop further studies into a high volume, high importance clinical disease area for which a strong evidence-base is currently lacking. For further information please contact Dr Nick Inston ( Nicholas.Inston2@uhb.nhs.uk ; Consultant surgeon, Renal Surgery and Transplantation, Queen Elizabeth Hospital Birmingham) or Dr Niels Peek ( niels.peek@manchester.ac.uk ; Reader in Health Informatics, Health e-Research Centre, University of Manchester).
MedicReS 4th World Congress on Good Medical Research
"GOOD MEDICAL RESEARCH" is the title of the 4th World Congress presented by MedicReS, to take place October 16-18, 2014 in New York City, New York.  MedicReS is a scientific, post graduate, international medical education program aiming to support medical research, with concentrations in Evidence-Based Medicine and Medical Decision Making tools, especially Biostatistics. The aim of the conference is to discuss methodological, ethical, biostatistical, economic, and legal concerns in medical research, with regard to international standards. The three themes of the congress are "Good Biostatistical Practice," "Good Publication Practice," and "Good Bioethical Practice."We are proud that this congress is presented in the USA for the first time. Medical researchers, authors, editors, reviewers, health care professionals, and other research personnel are invited to submit an abstract for oral presentation or poster format.  All the up-to-date details about the congress can be found on our web-site https://www.medicres.org/gmr-congress-2014.html
Segunda Jornada sobre Estadística y BIG DATA
La explosión del uso de las TIC ha permitido en los últimos años la aparición de grandes conjuntos de datos, enormes a una escala hasta ahora inimaginable. Big Data (o datos masivos) ha abierto una puerta nueva al mundo fascinante de los datos y de su análisis. La disponibilidad de recursos informáticos y de algoritmos muy eficientes nos permiten afrontar uno de los retos tecnológicos y científicos más avanzados: obtener información ordenada y sistemática de estos grandes almacenes de datos y describir, explicar y predecir buena parte de nuestro comportamiento y de todos aquellos fenómenos que nos rodean.Con la ayuda de los datos podemos avanzar más rápidamente en todo tipo de ámbitos de investigación y también en muchos sectores de la economía, de la empresa y de los negocios. Gracias a la estadística es posible obtener valor de los datos: valor económico y también valor en términos de conocimiento y de bienestar. El éxito de la primera Jornada sobre Big Data de la Sociedad Catalana de Estadística nos impulsa a organizar una segunda Jornada, esta vez orientada a la biología, la física y la comunicación periodística. Queremos pensar qué partes de la estadística convencional son útiles en un mundo Big Data, y también cuáles de las partes que están actualmente desarrolladas en la estadística teórica son aplicables a los problemas Big Data. Recíprocamente, ¿qué partes de la estadística convencional pierden sentido en un contexto Big Data? ¿Hay que desarrollar nuevos métodos y nuevas teorías? Big Data presenta nuevos retos y nuevas oportunidades a la estadística. Ven a conocerlas!Más info: http://www.socestadistica.org/
Métodos cuantitativos para la investigación científica
La ciencia se distingue de otras formas de conocimiento, en virtud de sus propias reglas, que dan legitimidad a los principios teóricos que se están construyendo en diferentes áreas del conocimiento. Estas reglas se derivan de una serie de afirmaciones sobre la especificidad de los conocimientos científicos e implican aspectos tales como la naturaleza empírica de la información cuando se trata de ellos, la sistematicidad de los procedimientos, la objetividad de la relación que hace la investigación con el mundo que les rodea, la posibilidad auto-corrección de la constante del conocimiento científico y el carácter público y la ética de la actuación de la persona del investigador en todas las etapas del proceso. A pesar de la existencia de ese consenso, puede suceder que un let investigador novato deslumbrado por la cantidad de preguntas cuya respuesta está todavía tratando de mantener abierta, llegando incluso a delinear caminos de búsqueda que no son empíricamente factible. En la búsqueda de credibilidad y corroboráveis ​​por otras soluciones a los problemas de los investigadores científicos, también es común que no demuestra viable como diferentes alternativas metodológicas, que actualmente residen obstáculo en la toma de la decisión sobre el camino a seguir. Estas y otras preguntas pueden conducir a la elección de un camino complejo, el desarrollo del proceso de la investigación científica en sí, cuando lo ideal es que sea simple, organizado y creíble, sometidos a evaluación externa crítico y capaz de ser replicado por otros investigadores en el campo . Destinatarios El curso está pensado principalmente para estudiantes de pregrado o postgrado, que deseen profundizar sus conocimientos sobre metodología de la investigación científica y el análisis de datos utilizando el software SPSS. Factores de diferenciación Este curso tiene como objetivo consolidarse como un recurso valioso para la toma de decisiones científica para todos aquellos que deseen desarrollar proyectos de investigación naturaleza cuantitativa, diferente en su alcance, utilizando el software SPSS para el análisis de datos estadísticos. Para la organización del curso, siguiendo la lógica deductiva que subyace a la vista nomotético de la realidad, quedan cubiertas todas las etapas clave de un proceso de construcción de conocimiento empírico, desde la formulación de problemas científicos relevantes y apropiadas para la interpretación contextual de la toma de datos reales con el fin de intervenir y necesariamente la mejora de la calidad de vida de los individuos y las sociedades en las que se integran. El valor añadido de esta formación es su método de enseñanza totalmente a distancia, permitiendo a los participantes una visión general de cómo hacer la investigación, pueden ser muy útiles especialmente para aquellas personas que van a estar luchando con algunas dudas sobre si en el diseño o la realización de proyectos de investigación cuantitativa.Más información acerca del curso: http://www.ed.uc.pt/educ/curso?id=68