Junta de Comunidades de Castilla - La Mancha
Solicitud de Matrícula Pasaporte Formativo
Si tiene alguna duda o problema relacionado con este curso puede ponerse en contacto con el servicio de formación de G.A.I. de Alcázar de San Juan:

 Teléfono: 926 58 08 67
 Email: pmarotoa@sescam.jccm.es

Cursos con matrícula abierta
Curso:CURSO DE NETWORK META-ANALISIS (1ª edición)
Gerencia:G.A.I. de Alcázar de San Juan
Fechas:28 - 28 de Octubre de 2021
Modalidad:Presencial
Nº de horas:8.0
Horario:10:00 - 20:15 // FECHA DE CELEBRACIÓN: 28/10/2021 // HORARIO: 10:00 -14:15 y 16:00 - 20:15
Lugar: Sala Formación de Anatomía Patológica del Hospital de Alcázar de San Juan (Alcázar de San Juan)
Fecha de fin de inscripción:19 de Octubre de 2021
Dirigido a:Licenciados sanitarios, Diplomados sanitarios
Requisitos: Que sea trabajador de la Gerencia de Atención Integrada de Alcázar de San Juan.
Mayor adecuación del curso al puesto de trabajo que desempeña el candidato (categoría y especialidad del candidato).
Menor formación del candidato en la materia (otros cursos realizados sobre el mismo tema).
Tipo de contrato del candidato, dando preferencia a los de larga duración.
Pertenencia a las diferentes Comisiones Clínicas del centro.
Una vez agotados los criterios anteriores, si quedan plazas disponibles se adjudicarán por sorteo.
Mínimo exigido de permanencia (horas y porcentaje) para obtener el certificado con créditos: 100% (8 horas)

Docentes:PONENTES: Iván Cavero Redondo y Celia Álvarez Bueno
Objetivos:Dar a conocer a los profesionales sanitarios el método de análisis estadístico del Network Meta-análisis (meta-análisis en Red) para el desarrollo de investigaciones centradas en las Revisión Sistemáticas con Meta-Análisis.

1.- Introducir los fundamentos básicos de la Revisión Sistemática y Meta-análisis.

2.- Establecer los límites del meta-análisis univariante y multivariante.

3.- Identificar los principales usos de las comparaciones indirectas y del Meta-análisis en Red

4.- Entender loS análisis asociados al Meta-análisis en Red (SUCRA, análisis de sensibilidad, heterogeneidad e inconsistencia)

5.- Presentar de forma adecuada los resultados de un Meta-análisis en Red

6.- Conocer las principales limitaciones y fortalezas del Meta-análisis en Red.
Metodología:La actividad formativa se realizará en un solo día (en horario de mañana y tarde), el curso tarta de tener una parte teórica y una parte práctica para que el alumno sea capaz no solo de interpretar un NMA sino que también sea capaz de realizarlo, por eso en ambas sesiones se incorpora una parte práctica de cómo recoger los datos en una base para posteriormente realizar un NMA como la realización de un NMA con ejemplos reales propuestos por los ponentes.
Justificación:Este curso muestra inicialmente de manera introductoria el proceso de revisión sistemática, pero sobretodo hace hincapié en la realización, interpretación y comprensión de un meta-análisis en red (NMA). El diseño de revisiones sistemáticas con meta-análisis es un diseño cada vez más utilizado y que aporta los mayores niveles de evidencia, lamentablemente los meta-análisis ¿clásicos¿ tiene ciertas limitaciones al no poder realizar comparaciones indirectas entre intervenciones y el meta-análisis en red en parte palia estas limitaciones.

Existe una necesidad tanto en los profesionales como en las instituciones de generar respuestas con altos niveles de evidencia a problemas cotidianos, estas respuestas con estos altos niveles de pueden ser ofrecidas con las revisiones sistemáticas con meta-análisis en red (sobre todo cuando no existen comparaciones directas entre distintas terapias y/o intervenciones), pero para ello, los profesionales han de formarse en este tipo de análisis que son complejos.
Contenidos:Planteamiento de los objetivos del curso
Test de conocimientos previos

Concepto de Revisión Sistemática y meta-analisis

Introducción al meta-análisis
¿ Limitaciones del meta-análisis
¿ Comparaciones directas, indirectas y mixtas

Descanso (15 min)

Introducción al meta-análisis en red (NMA)
¿ Fundamentos NMA
¿ Estructura NMA
¿ Bases de datos y análisis de transitividad.

Práctica 1: Codificación de base de datos para NMA
Meta-análisis en red (NMA)
¿ NMA frecuentista: efectos directos e indirectos.
¿ SUCRA.

Descanso (15 min)

¿ MTA, análisis de sensibilidad y medidas de heterogeneidad e inconsistencia.
¿ Small study effects.
¿ NMA bayesiano
¿ Presentación de Resultados

Práctica 2: Realización de un NMA

Conclusiones y finalización del curso

Test conocimientos adquiridos y Encueta de satisfacción
Observaciones:El personal seleccionado que haya aceptado la realización de una acción formativa, tiene el deber de asistir a la totalidad de las sesiones presenciales.
Porcentaje de asistencia para conseguir el certificado de acreditativo de la acción formativa:
Para la obtención de dicho certificado será necesario:
¿ En cursos de duración igual o mayor a 10 horas un porcentaje mínimo de asistencia del 80%.
¿ En cursos de duración inferior a 10 horas un porcentaje de asistencia del 100%
Cuando la actividad formativa conlleve la realización de una o varias pruebas de evaluación será también necesario la superación de éstas o de los ejercicios establecidos por el tutor.
El incumplimiento sin causa justificada de las siguientes obligaciones, implicará la imposibilidad de ser seleccionado/a para la realización de cualquier acción formativa durante un periodo de 9 meses conforme a la Instrucción de 11-04-2016 de la D.G. RR.HH:
¿1.-Comunicar la renuncia al curso en el plazo de 5 días hábiles desde la notificación de la concesión de la acción formativa solicitada o en el plazo de 2 días hábiles, en el caso de solicitantes que provengan de la lista de espera.
¿2.- En las acciones formativas que se desarrollen bajo la modalidad presencial la asistencia al 50 % de las horas lectivas.
Acreditación:Actividad acreditada por la Comisión de Formación Continuada con 1.8 créditos

Logo de la Comisión de Formación Continuada
ATENCIÓN: Se ha cerrado el periodo de solicitud de matrícula para este curso.
volver

© Copyright Sescam Página Web optimizada para ser vista con una resolución de pantalla de 1024x768 pixeles