Somos la Academia Fibonacci, tu puerta de entrada al aprendizaje móvil de alta calidad. Estamos dedicados a proporcionar una experiencia de aprendizaje excepcional en la palma de tu mano.
Nuestros cursos están diseñados para adaptarse a tu ajetreado estilo de vida y brindarte la flexibilidad que necesitas. Ya sea que desees mejorar tus habilidades profesionales, explorar nuevos pasatiempos o alcanzar tus objetivos académicos, estamos aquí para apoyarte en cada paso del camino.
Bloque 1
1. Realización de Análisis de Datos
Introducción a la Estadística.
Frecuencias absolutas y relativas.
Variables estadísticas continuas.
Representaciones gráficas.
Media, mediana y moda.
BLOQUE-1. Estadística y probabilidad
Tema-1 Realización de análisis estadísticos:
− Extracción de una muestra.
− Tablas de distribución de datos cualitativos. Gráfico de barras. Tablas de doble
entrada.
− Distribuciones de frecuencias: Agrupación de datos. Distribuciones acumuladas.
Histograma. Polígono de frecuentas. Curva acumulativa.
− Medidas de posición central y variabilidad.
− Diagrama de cajas.
− Herramientas informáticas para el tratamiento estadístico de datos clínicos.
Tema-2 Cálculo de los valores de probabilidad:
− Distribuciones de variables continuas
− Distribución Normal. Propiedades de la curva normal. Distribución normal
tipificada. Valores típicos y desviación típica.
− Cálculo de probabilidad. Límites 2 σ.
BLOQUE-2 Sistemas de información sanitarios.
Tema-3 Construcción de un sistema de información sanitario
− Los sistemas de información sanitarios.
− Descripción de los elementos de un sistema de información clínico-asistencial.
Aplicaciones específicas para el registro y explotación de datos clínico-asistenciales.
− Control de calidad de los datos sanitarios.
− Aspectos legales de los sistemas de información.
Tema-4 Manejo de la estructura, utilidades y validaciones del conjunto mínimo básico de datos:
− Definición. Composición y características del CMBD.
− Comité Técnico del CMBD del Consejo Interterritorial.
− Requisitos básicos del CMBD. Calidad del CMBD.
− Usos y aplicaciones del CMBD.
− Explotación y validaciones.
− Envíos del CMBD. Periodicidad. Destinatarios.
Tema-5 Identificación de los sistemas de clasificación de pacientes.
− Origen. Medicare y Medicaid.
− Fundamentos, características y necesidad de los sistemas de clasificación de
pacientes.
− Información necesaria para su elaboración.
− Modelos de clasificación de pacientes: All Patient Diagnosis Relation Groups.
− Estructura, jerarquía y algoritmos de clasificación. APGRD con información atípica ó
inválida
− El concepto de case-mix o casuística hospitalaria. Peso de los GRDs.
− Aplicación de los sistemas de clasificación de pacientes en la gestión sanitaria.
Producto hospitalario.
BLOQUE-3 Calidad.
Tema-6 Calidad de la asistencia sanitaria.
− Historia y definición de la calidad en los servicios sanitarios. Necesidad de evaluar la
calidad.
− Gestión por procesos.
− Medición de la calidad. Indicadores.
− Índices, tasas, cuadros de mando.
− La seguridad del paciente.
− Modelos de gestión de calidad total.
− Acreditación y certificación.
− La investigación como garantía de calidad asistencial. Búsquedas bibliográficas en
bases de datos sanitarios. Uso de la evidencia científica.
La seguridad de datos en documentación sanitaria es fundamental para proteger la información médica sensible. Se logra a través de medidas como la encriptación de datos, el establecimiento de políticas de acceso basadas en roles, la implementación de firewalls y sistemas de detección de intrusiones, además de programas de capacitación continua para el personal sobre medidas de seguridad y privacidad. La actualización regular de sistemas y la monitorización constante son cruciales para prevenir accesos no autorizados y amenazas cibernéticas.
La explotación de datos sanitarios implica utilizar la información recopilada para identificar patrones, tendencias y áreas de mejora en la atención médica. Estos datos pueden ser empleados en la planificación de recursos, la optimización de procesos clínicos, la identificación de poblaciones de riesgo y la formulación de estrategias preventivas y terapéuticas más efectivas.
El manejo de datos sanitarios conlleva responsabilidades éticas y legales importantes. Se deben respetar las normativas de privacidad y protección de datos, como la Ley de Protección de Datos o normativas regionales como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR). Garantizar la confidencialidad y privacidad de los pacientes es crucial, asegurando que solo aquellos autorizados tengan acceso a la información médica.
En el campo de la documentación sanitaria, existen diversas estrategias para validar datos. Estas incluyen la verificación de datos duplicados o inconsistentes, la validación cruzada con fuentes confiables para confirmar la coherencia y exactitud de la información, la detección de errores sistemáticos y la aplicación de controles de calidad en la captura y almacenamiento de datos.
Validar los datos en documentación sanitaria es esencial para asegurar la integridad, precisión y confiabilidad de la información médica. En entornos de salud, la toma de decisiones clínicas y administrativas depende en gran medida de la exactitud de los datos. Datos incorrectos o no validados pueden llevar a diagnósticos erróneos, tratamientos inapropiados y dificultades en la planificación y gestión de recursos sanitarios.
Cursos de ESTADÍSTICA
La asignatura de "Estadística Aplicada al Sector Turístico" en la Universidad de Granada (UGR) ofrece a los estudiantes una sólida base en estadística con un enfoque específico en su aplicación en la industria turística. Los estudiantes adquieren habilidades para recopilar, analizar y presentar datos relevantes para la toma de decisiones en el sector turístico, lo que incluye comprender patrones de demanda, evaluar la eficacia de estrategias de marketing y optimizar la gestión de recursos en destinos turísticos. Esta asignatura proporciona a los estudiantes las herramientas necesarias para abordar desafíos estadísticos específicos de la industria turística y contribuir al desarrollo y éxito de este sector vital.
La asignatura de Estadística y Tratamiento de Datos en la Universidad de Huelva (UHU) está diseñada para proporcionar a los estudiantes una comprensión sólida de los métodos estadísticos y su aplicación en el análisis de datos. El curso abarca desde conceptos fundamentales como la recopilación y organización de datos, hasta técnicas avanzadas de inferencia estadística y modelado. Los estudiantes aprenden a utilizar software estadístico especializado para analizar y visualizar datos, facilitando la toma de decisiones basada en evidencia. Además, se enfatiza la interpretación correcta de resultados estadísticos y su comunicación efectiva, preparando a los estudiantes para enfrentar desafíos en diversos campos profesionales donde el manejo de datos es esencial.
La asignatura de Estadística en el Grado de Informática de la Universidad de Sevilla proporciona a los estudiantes las herramientas necesarias para manejar y analizar datos, centrándose en conceptos como probabilidad, distribuciones de probabilidad, inferencia estadística, regresión y análisis de datos. A través de clases teóricas y prácticas, los estudiantes aprenden a utilizar software estadístico y aplican técnicas estadísticas a problemas reales en informática, como data science y machine learning. La asignatura es crucial para desarrollar habilidades en la toma de decisiones informadas y en la mejora de la calidad del software mediante análisis estadístico.
