Evaluación de intervenciones: estudios cuasi-experimentales
VolverInformación General
| Programa | XX Escuela Internacional de Verano 2019 |
|---|---|
| Año | 2019 |
| Semestre | Primero |
| Nombre | Evaluación de intervenciones: estudios cuasi-experimentales |
| Nombre Convenio Marco | |
| Equipo coordinador | Encargado: Olivia Horna Campos Coordinador: Olivia Horna Campos Administrativo: Janet Recabarren Valdés |
| Equipo docente |
|
| Académicos Externos |
|
| Unidad académica | Programa de Epidemiología |
| Versión | 1 |
| Modalidad | Presencial |
| Tipo de Curso | |
| Créditos 30 | 0 |
| Horas del Programa |
Horas directas (sincrónicas y asincrónicas): 20 Horas indirectas: 10 |
| Codigo SENCE | 1581416 |
| Días y Horarios | 14:00 a 18:00 horas |
| Lugar | Sala de Seminario 2 |
| Cupo alumnos mínimo | 6 |
| Cupo alumnos máximo | 28 |
| Competencias y Habilidades necesarias para la Asignatura (Pre-requisitos) |
Conocimientos intermedios de epidemiología y estadística y en el uso del paquete estadístico Stata |
| Arancel | $ |
| Duración (semanas) | 1 |
| Fecha Inicio | 07/01/2019 |
| Fecha Término | 11/01/2019 |
Características del Curso
Área Temática
Fundamentos
La evaluación de intervenciones es un elemento clave para informar la toma de decisiones (por ejemplo, reformular/modificar, ampliar o suprimir un programa) y la correcta asignación de recursos. La evaluación de políticas y programas a través de estudios aleatorizados es muchas veces impracticable, sea por razones políticas, éticas o presupuestarias. La búsqueda de metodologías que permitan estimar el efecto causal de una intervención/exposición, ha sido parte central de la epidemiología moderna, así como del desarrollo metodológico de otras disciplinas.
En este curso revisaremos los elementos conceptuales y metodológicos elementales para la evaluación de programas y políticas mediante diseños cuasi-experimentales. La aplicación de estos métodos contribuye al objetivo de conocer el impacto de las intervenciones, y avanzar hacia el diseño e implementación los programas y políticas basados en evidencia.
Objetivo General
Conocer y aplicar los principales métodos cuasi-experimentales en la evaluación de programas y políticas
Objetivos Específicos
- 1. Conocer los fundamentos básicos de la inferencia causal en epidemiologia e investigación social, y su aplicación en estudios observacionales.
- 2. Identificar los principales diseños cuasi-experimentales para la evaluación de programas y políticas, así como las principales ventajas y limitaciones de cada uno.
- 3. Conocer y aplicar en el paquete estadístico Stata las principales técnicas analíticas asociadas a cada diseño de estudio.
Metodología
Las clases tendrán un componente teórico en el cual se revisarán los principales conceptos, características y aplicaciones de los diseños y métodos cuasi-experimentales, y un componente práctico, en el cual se trabajará en la aplicación de estos métodos a problemas de estudio reales (entregados por los profesores), utilizando bases de datos y códigos en Stata proporcionados especialmente para esos propósitos.
Formas de Evaluación
- Este curso es evaluado
- Otra forma de evaluación: Los estudiantes que requieren evaluación para el reconocimiento de créditos se inscribirán al inicio del curso.
Calendario
| Sesión | Fecha | Hora | Docentes | Contenidos | Modalidad | Actividad |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 07 enero 2019 | 14:00 - 18:00 | Jay Kaufman Álvaro Castillo |
Inferencia causal: principales avances y conceptos. Diseño experimental aleatorizado para la evaluación de programas. | Clase Presencial | ||
| 07 enero 2019 | 14:00 - 18:00 | Jay Kaufman Álvaro Castillo |
Clase Presencial | |||
| 08 enero 2019 | 14:00 - 18:00 | Propensity score matching y ponderación por el inverso de la probabilidad de ser tratado: aplicaciones a la evaluación de intervenciones. | Clase Presencial | |||
| 08 enero 2019 | 14:00 - 18:00 | Clase Presencial | ||||
| 09 enero 2019 | 14:00 - 18:00 | Diferencia en diferencia a través de modelos de efectos fijos: alcances y limitaciones | Clase Presencial | |||
| 09 enero 2019 | 14:00 - 18:00 | Clase Presencial | ||||
| 10 enero 2019 | 14:00 - 18:00 | Variables instrumentales y regresión discontinua. | Clase Presencial | |||
| 10 enero 2019 | 14:00 - 18:00 | Clase Presencial | ||||
| 11 enero 2019 | 14:00 - 18:00 | Estimación de efectos a través de series de tiempo interrumpidas y el método de control sintético. | Clase Presencial | |||
| 11 enero 2019 | 14:00 - 18:00 | Clase Presencial |
Bibliografía
| Tipo lectura | Tipo contenido | Referencia | Archivos |
|---|---|---|---|
| Básica/Obligatoria | Artículo | 1. Greenland S, Pearl J, Robins JM. Causal diagrams for epidemiologic research. Epidemiology. 1999;10(1):37-48. |
Causal diagrams...Greenland Pearl Robins Epidemiology99.pdf |
| Recomendada/Complementaria | Artículo | 2. Schisterman EF, Cole SR, Platt RW. Overadjustment bias and unnecessary adjustment in epidemiologic studies. Epidemiology. 2009;20(4):488-495. |
Schisterman et al. 2009 Overadjustment.pdf MSM_Robins et al. 2000.pdf |
| Recomendada/Complementaria | Artículo | 3. Robins JM, Hernan MA, Brumback B. Marginal structural models and causal inference in epidemiology. Epidemiology. 2000;11(5):550-560. |
MSM_Robins et al. 2000.pdf |
| Recomendada/Complementaria | Artículo | 4. Whitcomb BW, Perkins NJ, Albert PS, Schisterman EF. Treatment of batch in the detection, calibration, and quantification of immunoassays in large-scale epidemiologic studies. Epidemiology. 2010;21 Suppl 4:S44-50. |
Whitcomb et al. 2010 Calibration.pdf |
Recursos de Plataforma
Tutores/Dinamizadores
|