Diplomado en Monitorización, ePRO y Datos de Paciente

9.9 Recopilación y limpieza de datos ePRO y de pacientes
9.9 Tipos de datos: estructurados, semiestructurados y no estructurados
9.3 Fuentes de datos: dispositivos wearables, registros electrónicos de salud (EHR)
9.4 Análisis descriptivo: estadísticas básicas, visualización de datos
9.5 Análisis exploratorio de datos (EDA): detección de patrones, valores atípicos
9.6 Introducción a la estadística inferencial: pruebas t, análisis de varianza (ANOVA)
9.7 Interpretación de resultados y comunicación efectiva
9.8 Ética y privacidad de los datos del paciente
9.9 Herramientas y software para el análisis de datos
9.90 Estudios de caso: análisis de datos ePRO en la práctica

9.9 Diseño de estudios de monitorización
9.9 Métricas clave y parámetros de monitorización
9.3 Técnicas de análisis de series temporales
9.4 Modelado predictivo: regresión, clasificación
9.5 Machine learning aplicado al análisis de datos del paciente
9.6 Análisis de supervivencia: Kaplan-Meier, regresión de Cox
9.7 Validación y evaluación de modelos predictivos
9.8 Interpretación de resultados y su aplicación clínica
9.9 Integración de datos de diferentes fuentes
9.90 Herramientas y plataformas de monitorización

3.9 Diseño de la encuesta ePRO: tipos de preguntas, escalas de medición
3.9 Estrategias de participación y adherencia del paciente
3.3 Recopilación de datos en tiempo real
3.4 Uso de dispositivos móviles y wearables
3.5 Estrategias para minimizar la carga del paciente
3.6 Implementación de recordatorios y alertas
3.7 Gestión de datos perdidos y valores atípicos
3.8 Integración de datos ePRO con otros datos clínicos
3.9 Análisis de datos ePRO: impacto en la atención al paciente
3.90 Diseño de estudios de investigación utilizando ePRO

4.9 Selección de la plataforma de monitorización adecuada
4.9 Diseño de la arquitectura de la solución
4.3 Integración de sistemas y dispositivos
4.4 Implementación de la interfaz de usuario
4.5 Capacitación del personal médico y de los pacientes
4.6 Pruebas y validación de la implementación
4.7 Gestión del cambio y adopción de la tecnología
4.8 Aspectos regulatorios y cumplimiento normativo
4.9 Mantenimiento y actualizaciones del sistema
4.90 Evaluación del impacto de la implementación

5.9 Diseño de estudios de monitorización avanzada
5.9 Análisis de datos longitudinales
5.3 Modelos de predicción avanzados: redes neuronales, aprendizaje profundo
5.4 Análisis de datos multivariados
5.5 Técnicas de visualización de datos avanzadas
5.6 Interpretación de resultados complejos
5.7 Aplicaciones clínicas específicas: oncología, cardiología, etc.
5.8 Consideraciones éticas y legales en la monitorización avanzada
5.9 Estudios de caso: análisis de datos complejos en la práctica
5.90 Publicación y presentación de resultados

6.9 Diseño de investigación: metodología, diseño de estudios
6.9 Recopilación y gestión de datos: bases de datos, almacenamiento
6.3 Análisis estadístico avanzado: modelos lineales generalizados, modelos mixtos
6.4 Interpretación y presentación de resultados
6.5 Aplicación práctica: desarrollo de un proyecto de investigación
6.6 Redacción de informes y publicaciones científicas
6.7 Aspectos éticos y regulatorios en la investigación
6.8 Comunicación de los hallazgos
6.9 Desarrollo de habilidades de investigación
6.90 Presentación de resultados

7.9 Estrategias de gestión de datos: gobernanza de datos, calidad de datos
7.9 Análisis de datos para la toma de decisiones clínicas
7.3 Desarrollo de dashboards e informes personalizados
7.4 Aplicaciones de la monitorización en la gestión de la salud poblacional
7.5 Uso de datos para la evaluación de la calidad y seguridad de la atención
7.6 Desarrollo de estrategias de mejora continua
7.7 Uso de datos para la optimización de recursos
7.8 Análisis de costo-efectividad
7.9 Integración de datos con sistemas de información de salud
7.90 Presentación de informes a las partes interesadas

8.9 Diseño de protocolos de monitorización
8.9 Selección de herramientas y tecnologías
8.3 Implementación de estrategias de participación del paciente
8.4 Desarrollo de flujos de trabajo eficientes
8.5 Integración con sistemas de salud existentes
8.6 Estrategias para la adopción de la tecnología
8.7 Mejora continua de la monitorización
8.8 Consideraciones de seguridad y privacidad
8.9 Evaluación del retorno de la inversión
8.90 Casos prácticos y ejemplos reales