Evaluación de impacto en salud: técnicas de inferencia causal con aplicaciones en salud
La evaluación del impacto de intervenciones, programas o políticas públicas en salud a partir de métodos cuantitativos, permite determinar sus efectos potenciales sobre la salud de la población, este curso provee una aproximación teórico- práctica a la inferencia causal y diferentes metodologías para evaluar el impacto en salud a partir de datos observacionales.
A lo largo de ocho semanas, el estudiante aprenderá como se define un efecto causal, los supuestos que es necesario cumplir a partir de los datos, y la forma práctica de implementar algunos métodos estadísticos de inferencia causal. En el curso se estudiarán los siguientes métodos: diferencias en diferencia, regresión discontinua, variables instrumentales y emparejamiento.
El curso tendrá una aplicación práctica y busca desarrollar competencias para la implementación de estas técnicas y el análisis de los resultados, con el objetivo de responder preguntas en salud, utilizando el software R.
Addressed to
Profesionales del área de la salud, economistas, epidemiólogos, salubristas, profesionales en ciencias sociales, tomadores de decisiones interesados en aprender a evaluar el impacto de intervenciones o políticas públicas en salud a partir de datos observacionales.
Goals
Al finalizar el curso el estudiante estará en la capacidad de
- Definir efecto causal a partir de desenlaces potenciales.
- Describir la diferencia entre asociación y causalidad.
- Implementar metodologías de inferencia causal (emparejamiento, variables instrumentales, diferencias en diferencias, regresión discontinua).
- Expresar supuestos a partir de gráficos causales.
- Identificar cuales supuestos son necesarios para cada tipo de método estadístico.
- Realizar análisis de inferencia causal de cada una de estas metodologías utilizando el software R.
Methodology
El curso se realizará en modalidad virtual sincrónica. En cada semana se tendrán clases teóricas y talleres prácticos utilizando datos reales y simulados con el software R.
Durante las diferentes semanas se tendrán clases magistrales, seguidas por discusiones y trabajo en grupos. Adicionalmente, se realizarán ejercicios prácticos utilizando datos reales y simulados. El curso contará con estudios de caso y desarrollan las actividades prácticas.
Content
1. Efecto causal:
1.1 Definición de efecto causal.
1.2 Experimentos aleatorizados (sesgo de selección).
1.3 Endogeneidad.
1.4 Estudios observacionales.
1.5 Representación gráfica de efectos causales.
2. Taller introductorio a R.
3. Índices de propensión.
4. Variables instrumentales.
5. Regresión discontinua.
Professors
Conditions
Eventualmente la Universidad puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar sus profesores o cancelar el programa. En este caso el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continua que se ofrezca en ese momento, asumiendo la diferencia si la hubiere.
La apertura y desarrollo del programa estará sujeto al número de inscritos. El Departamento/Facultad (Unidad académica que ofrece el curso) de la Universidad de los Andes se reserva el derecho de admisión dependiendo del perfil académico de los aspirantes.
