INVESTIGACIÓN

LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN

Desarrollo de nuevas metodologías estadísticas flexibles

Curvas ROC de diagnóstico clínico. Selección de puntos de corte óptimos.

Las curvas ROC (Receiver Operating Characteristics), así como la selección de puntos de corte óptimos y la combinación óptima de marcadores, son imprescindibles en el ámbito de la medicina, con una gran utilidad en estudios de diagnosis, prognosis y/o clasificación a través de tests diagnósticos.

Análisis de supervivencia. Modelos multiestado. Riesgos competitivos. Modelización conjunta (Joint Modelling) de datos longitudinales y de supervivencia.

Las técnicas de análisis de supervivencia permiten describir y cuantificar el tiempo hasta un evento de interés, como puede ser la aparición de cierta enfermedad o el fallecimiento. En ocasiones, además del evento de interés, también resulta de interés el estudio de estados intermedios (Modelos Multiestado) o se tienen varios eventos que compiten entre sí (Riesgos Competitivos). Además, es habitual en la práctica clínica la medición de un determinado biomarcador en sucesivas visitas de un paciente, de modo que se obtienen medidas repetidas del mismo a lo largo del tiempo (datos longituinales) que permiten estudiar cómo la evolución del paciente a lo largo del tiempo condiciona el tiempo de desarrollo de una enfermedad o muerte del paciente y para lo que es precisa la modelización conjunta de estos datos con los de superviviencia.

Análisis de datos funcionales

En los últimos años estamos asistiendo a un cambio tecnológico derivado de la introducción de nuevos equipos de medición capaces de proporcionar grandes cantidades de información de forma rápida y precisa. Debido a esto, los datos funcionales (medidas tomadas a un individuo durante un intervalo continuo de tiempo) están empezando a ganar importancia en el ámbito de las ciencias de la Salud y Medioambientales.

Estadística espacio-temporal (incluyendo disease mapping).

Búsqueda de factores con influencia en la aparición de morbimortalidad teniendo en cuenta los efectos espaciales en el que se aúnan técnicas de regresión flexible con efectos aleatorios, incluyendo los espaciales y temporales, e incluso modelos de supervivencia.

Modelos de predicción clínica.

Estos modelos se han vuelto imprescindibles en medicina, ya que combinan ciertas características de los pacientes para tratar de predecir un diagnóstico o un pronóstico de forma individualizada, permitiendo al facultativo actuar en consecuencia a los resultados obtenidos. Dentro de este grupo de modelos se pueden encontrar, entre otras, las metodologías estadística anteriormente descritas.

Desarrollo y adaptación de metodologías estadísticas en Biomedicina, incluyendo la medicina personalizada

Oftalmología. Biomecánica corneal en enfermedades ectásicas de la córnea. Abordaje quirúrgico del Queratocono. Biometría ocular y cálculo de lentes intraoculares. Microimplantes en cirugía del glaucoma.

Neumología. Enfermedades de la pleura. Asma. Cáncer de pulmón

Cirugía. Infección post-quirúrgica. Patología tumoral.

Dermatopatología y Dermatología clínica. Micología Médica.

Odontología. Enfermedad periodontal. Cáncer oral. Asimetría dental fluctuante en el síndrome de Down.

Neurociencia. Análisis de neuroimagen en enfermedades neurodegenerativas.

Enfermedades crónicas prevalentes relacionadas con los hábitos de vida. Obesidad, diabetes y enfermedad cardiovascular.