Conoce al Grupo de Modelación Bioestadística para la Salud

Integrantes

 

De izquierda a derecha: M. en C. Cruz Vargas de León, M. en C. Juan Castillo Cruz, M. en C. Rosa Lilia Esteban Martinez y M. en C. Carlos Alberto Zuñiga Cruz  

M. en. C. Cruz Vargas de León (Coordinador del Área de Modelación Bioestadística para la Salud). Contacto: leoncruz82@yahoo.com.mx

Licenciatura en Matemáticas en el área de Estadística por la UAGro. Maestría en Ciencias de la Salud por el IPN. Maestría en Ciencias de la Complejidad por la UACM. Especialización en Estadística Aplicada por la UNAM.

Ha recibido las distinciones como ganador del Concurso de Trabajos Libres, en su modalidad de Revisión Bibliográfica de un congreso internacional (CIMECED, 2018), Ponente en el Segundo Encuentro Nacional de Jóvenes Investigadores en Matemáticas (Instituto de Matemáticas, UNAM, 2018), Premio al artículo más citado en “Mathematical Biosciences” (2016, Elsevier), Premio al Mejor Desempeño Académico (2016, IPN), Premio del Estado de Guerrero al Mérito en Ciencia y Tecnología "Guillermo Soberón" (2016) y al Merito Juvenil del Estado de Guerrero (2005). Desde el 2015 es miembro del Sistema Nacional de Investigadores en el Área I: Física, Matemáticas y Ciencias de la Tierra, actualmente nivel 1.

Ha publicados más de 40 artículos científicos, 30 de ellos en revistas de alto impacto e indexadas en JCR. Entre las revistas de su especialidad (biomatemáticas) y en investigación clínica ha publicado en: Pathology & Oncology Research, PloS ONE, Mathematical Medicine and Biology: A journal of the IMA; Mathematical Biosciences; Mathematical Biosciences and Engineering; Journal of Biological Systems; International Journal of Biomathematics; Computational and Mathematical Methods in Medicine. También es árbitro de varias revistas indexadas y de circulación internacional.

Cuentas con más de 690 citas científicas en su trayectoria académica, índice h=14 y índice i10=16, según Google Scholar e índice h=12 según SCOPUS. Score de Researchgate 23.63.

Líneas de investigación: Construcción de índices y escalas en ciencias médicas, Diseño de pruebas diagnósticas, Revisiones sistemáticas y meta-análisis, Diseño y validación de encuestas en salud, Desarrollo de modelos de ecuaciones estructurales, Análisis de supervivencia  y Análisis de datos (enfoque clásico y bayesiano) en diseños complejos en investigación clínica.

Productos de las lineas de investigación:
  • María Delfina Marín-Soto, Cruz Vargas-De-León,  et al. Deseo intenso por alimentos apetecibles: validación y estandarización del Food Craving Questionnaire-Trait en México. Por aparecer en la Gaceta Médica de México, 2019.
  • Miriam Victoria Martín-Manzo, Carlos Lara, Cruz Vargas-De-León, et al. Interaction of Breast Cancer and Insulin Resistance on PD1 and TIM3 Expression in Peripheral Blood CD8 T Cells. Pathology & Oncology Research 2019 Jul;25(3):1233-1243.
  • Raul Peralta, Paola Garcia, Alejandra Valdivia, Arianna Lopez, Teresa Apresa, Dulce M Hernandez, Francisco Gallegos, Isabel Alvarado-Cabrero, Cruz Vargas-De-León, et al.  HPV Could be a Potential Factor of Survival in Laryngeal Cancer: a Preliminary Study in Mexican Patients. Asian Pacific Journal of Cancer Prevention  2018; 19(6): 1711–1716.

M. en C. Juan Castillo Cruz

Actualmente realiza sus estudios de doctorado en ciencias en el área de inmunología en la Escuela Nacional de Ciencias Biológicas del IPN, cursó sus estudios de Maestría en la Escuela Superior de Medicina del IPN y es Cirujano Dentista por la Facultad de Estudios Superiores Zaragoza de la UNAM, además cuenta con diversos cursos de actualización de la especialidad en estadística del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas de la UNAM.

Sus líneas de investigación son: Diseño de pruebas diagnósticas, evaluación de biomarcadores clínicos y evaluación de factores de riesgo.

Actualmente forma parte del grupo de profesores de las Academias de Anestesiología, de la Maestría en Ciencias de la Salud y del Grupo de Modelación en Bioestadística para la Salud; coordina los cursos de actualización en bioestadística de la ESM-IPN y participa como director principal de tesis de alumnos de maestría y de la especialidad en anestesiología. 

 

Dr. en C. Fermin Acosta Magallanes


Licenciado en Física y Matemáticas en la ESFM, IPN. Cursó la maestría  y doctorado en el CINVESTAV  con especialidad en Varias Variables Complejas. Ha cursado diferentes diplomados como Minería de datos, Econometría y más recientemente la especialidad en Estadística en el IIMAS, UNAM. Docente  de UPIITA, IPN actualmente colabora en el posgrado de  Física educativa en CICATA Legaria. 

Interesado en aplicaciones de Estadística en las líneas de interés que desarrolla  la Maestría en Ciencias de la Salud con Orientación en Modelación Bioestadística para la Salud como son construcción de índices y escalas, diseño y validación de encuestas en salud, desarrollo de ecuaciones estructurales y análisis de datos.

 

 M. en C. Carlos Alberto Zuñiga Cruz


 M. en C. José Alejandro Zavala Landín

 

 

Líneas de Investigación:

·   Construcción de índices y escalas en ciencias médicas

La línea de investigación en construcción de índices y escalas diseña instrumentos que se encargan de medir los componentes clínicos de un paciente en específico que son de gran relevancia para el médico, o bien, hacer accesible alguna cuantificación de manera sencilla y de bajo costo.

·   Diseño de pruebas diagnósticas

El diseño de pruebas diagnósticas en ciencias de la salud permite la elaboración de modelos estadísticos con enfoque diagnóstico y pronóstico a través del estudio de características clínicas, parámetros bioquímicos, biomarcadores o características histopatológicas que tienen como objetivo generar herramientas aplicables en la práctica clínica. 

·   Revisiones sistemáticas y meta-análisis

La línea de investigación de Revisiones Sistemáticas y Meta-análisis permite evaluar la calidad metodológica y resumir los datos de una colección de estudios (Riesgo relativo, Cociente de momios, diferencias de medias, correlaciones, entre otras medidas), esto último, haciendo uso de una colección de técnicas estadísticas tanto clásicas como bayesianas.

·   Evaluación de factores de riesgo

Como parte del estudio del proceso salud enfermedad un tema de gran interés es determinar los factores de riesgo o protección que participan en el desarrollo de enfermedades en los seres humanos, es así que la búsqueda de estas características a través de modelos estadísticos pertinentes permiten discriminar aquellas variables con influyen en la presencia de alguna patología.    

·   Diseño y validación de encuestas en salud

La línea de investigación en el diseño y validación de encuestas en salud tiene como objetivo construir las variables latentes o factores que conforman un cuestionario y la validación del mismo, y, también, conocer qué criterios de calidad deben reunir aquellos cuestionarios o escalas ya existentes y que podrían utilizar los investigadores en salud en sus estudios.

·   Desarrollo de modelos de ecuaciones estructurales

Los modelos de ecuaciones estructurales (Structural Equation Modeling, SEM) permite al investigador evaluar las muy complejas interrelaciones de dependencia de un proceso biológico o social. También, los modelos SEM, admiten combinar y confrontar el conocimiento a priori e hipótesis con datos empíricos. Las ecuaciones estructurales es un conjunto de técnicas que combina tanto la regresión múltiple como el análisis factorial.

·   Evaluación económica en tecnologías en salud

La línea de investigación en evaluación en tecnologías en salud es la técnica que ayuda en el análisis de decisión. La línea de investigación prepara a los estudiantes para carreras de investigación o desarrollo en el sector público o privado que requieren del uso de métodos de simulación aplicados en problemas de la salud. Por ejemplo, análisis de costo-efectividad de tecnologías biomédicas y productos farmacéuticos.

·   Análisis de supervivencia 

La línea de investigación en análisis de supervivencia tiene como objetivo el análisis del conjunto de datos donde la variable de resultado es el tiempo hasta la ocurrencia de un evento de interés. Los eventos de interés se definen con base en el resultado de interés los cuales pueden ser la muerte, la aparición de una enfermedad o incluso cualquier otro desenlace. La línea prepara a los estudiantes en generar evidencia en el análisis de supervivencia utilizando métodos paramétricos y no paramétricos.

·  Análisis de datos (enfoque clásico y bayesiano) en diseños complejos en investigación clínica 

Comúnmente los diseños en experimentos o en investigación clínica rápidamente rebasan las técnicas estadísticas estándares para analizar de manera apropiada los datos, y finalmente llegar a una conclusión de diferencias o de asociación. El propósito de esta línea de investigación es implementar las técnicas estadísticas para diseños complejos, ya sean con métodos clásicos o bayesianos, que analicen de una manera integral los datos, y que frecuentemente estas técnicas no son accesibles en paquetes estadísticos populares.