Equipo de trabajo
La Unidad de Estadística, Manejo de Datos y Sistemas de Información está integrada por profesionales formados en estadística, salud, sistemas de información y programación, asegurando la calidad de la investigación y los datos, para sostener, de esta manera, el conocimiento basado en la evidencia.
Coordinadora del área
Mabel Berrueta
Coordinadora del Departamento de Investigación en Salud de la Madre y el Niño. Coordinadora de la Unidad de Estadística, Manejo de Datos y Sistemas de Información.
Mabel Berrueta es médica de la Universidad de Buenos Aires (UBA), especialista en Pediatría y Terapia Intensiva Pediátrica y magíster en Efectividad Clínica de la Facultad de Medicina de la UBA como becaria del Programa de Capacitación en Investigación en Salud Materno Infantil (CISMI) de la Escuela de Salud Pública y Medicina Tropical de la Universidad de Tulane, Luisiana, Estados Unidos y financiado por el Centro Internacional Fogarty de los Institutos Nacionales de Salud (NIH) de Estados Unidos. Fue becaria doctoral en el programa Argentine Doctoral Training in Implementation Research (ADTIRL), financiado por Fogarty en la Escuela de Salud Pública y Medicina Tropical de la Universidad de Tulane. Es miembro de la Sociedad Argentina de Pediatría (SAP).
Actualmente, se desempeña como coordinadora e investigadora del Departamento de Investigación en Salud de la Madre y el Niño y de la Unidad de Estadística, Manejo de Datos y Sistemas de Información del Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria (IECS).
Su área de investigación se focaliza en salud materna, sexual y reproductiva, y salud y derecho de las mujeres incluyendo principalmente estudios epidemiológicos, ensayos clínicos e investigación en implementación en Latinoamérica, África y Asia.
Trabaja diseñando, implementando y supervisando planes de manejo de datos basados en las Buenas Prácticas Clínicas (BPC) en investigación clínica para asegurar datos de alta calidad en proyectos de salud global.
Tiene amplia experiencia en el diseño, implementación y evaluación de intervenciones complejas en salud para lograr cambios de comportamiento en proveedores de salud, personas gestantes y su descendencia. Algunos de sus proyectos tuvieron como fin aumentar el uso de corticoides perinatales, mejorar la detección y tratamiento de sífilis materna durante el periodo prenatal y promover la cesación tabáquica temprana entre embarazadas fumadoras. Durante la pandemia por SARsCOV2 trabajo con grupos internacionales abogando a la recomendación temprana de la vacunación en personas gestantes y proveyendo síntesis de la mejor evidencia para la toma de decisiones.
Sus proyectos han sido financiados por la Organización Mundial de la Salud (OMS), la Fundación Bill y Melinda Gates, los Institutos Nacionales de Salud (NIH) de Estados Unidos (NIH) e IDRC, entre otros.
También es codirectora de los cursos de Ensayos Clínicos e Investigación en Implementación que son parte de la Maestría en Efectividad Clínica de IECS, y es autora y coautora de numerosas publicaciones significativas en el campo de la salud materna.
Equipo de trabajo
Luz Gibbons
Investigadora de planta.
Luz Gibbons es licenciada en Estadística de la Escuela de Estadística de la Universidad Nacional de Rosario (UNR), galardonada con diploma de honor. Se graduó como máster en Bioestadística en la Universidad de Tulane, Nueva Orleans, Estados Unidos.
Actualmente, se desempeña como bioestadística, data manager e investigadora en la Unidad de Estadística, Manejo de Datos y Sistemas de Información del Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria (IECS). Su principal área de experiencia es el diseño, la conducción y el análisis estadístico de ensayos clínicos aleatorizados, principalmente por conglomerados (clusters).
Algunos proyectos en los que está involucrada son: “Tratamiento corto con Benznidazol para reducir la carga parasitaria en mujeres en edad reproductiva infectadas por T. cruzi: un ensayo clínico aleatorizado de no inferioridad”, “Implementación de la Guía de Atención al Parto de la OMS para optimizar reducir el uso de la cesárea en hospitales de la India” y “Análisis estadístico del resultado del nacimiento, el sexo del recién nacido, la edad gestacional, el peso al nacer y, si está disponible, la mortalidad neonatal, infantil y de menores de 5 años para la Colaboración para la Medición de Recién Nacidos Vulnerables de varios países”, entre otros.
Durante la pandemia por COVID-19, trabajó en investigaciones como “Evaluación de la eficacia de la administración de plasma convaleciente de COVID-19 en la disminución de la progresión a la enfermedad grave de adultos mayores con síntomas leves debido al SARSCOV2” e “Impacto de la vacuna de nanopartículas contra el VRS F durante el embarazo en la carga de intervenciones médicas para la sintomatología del tracto respiratorio y las sibilancias recurrentes en niños de hasta 36 meses de edad. Seguimiento de un ensayo controlado aleatorio”.
Laura Gutierrez
Investigadora de planta.
Laura Gutierrez es licenciada en Estadística, graduada con honores en la Escuela de Estadística de la Universidad Nacional de Rosario (UNR) y se encuentra realizando la maestría en Estadística Aplicada en la Escuela de Estadística de la UNR.
En la actualidad, se desempeña como estadística y data manager en la Unidad de Estadística, Manejo de Datos y Sistemas de Información del IECS. También es investigadora del Centro de Excelencia en Salud Cardiovascular para América del Sur (CESCAS) del Departamento de Investigación en Enfermedades Crónicas del IECS y coordina las actividades de manejo de datos y análisis estadístico del departamento.
Sus principales áreas de experiencia son el análisis estadístico de estudios epidemiológicos poblacionales y ensayos clínicos, y la utilización de los sistemas REDCap y OpenClinica para el diseño y manejo de datos de estudios clínicos y epidemiológicos. Algunos proyectos en los que trabaja actualmente son: los estudios de cohorte CESCAS I, y PRISA, “PRIMECare: Prevención de la enfermedad cardiovascular utilizando estrategias basadas en salud móvil (mHealth), sistema de soporte electrónico para la toma de decisiones y agentes sanitarios“ (en conjunto con la Escuela de Salud Pública de Harvard TH Chan, financiado por Instituto Nacional de Salud de Estados Unidos), “Enfoque integral para fortalecer la prevención y el cuidado de la diabetes en población vulnerable dentro del Sistema Público de Salud en Argentina” (financiado por World Diabetes Federation), “Asistencia técnica para la fase 1 de un estudio regional sobre los cuidadores adultos mayores en América Latina y el Caribe” (financiado por el Banco Interamericano de Desarrollo (BID).
Es docente de la Maestría en Efectividad Clínica de la Facultad de Medicina de la Universidad de Buenos Aires (UBA).
Trabajó como analista estadístico senior en The Nielsen Company, con experiencia en diseño de muestreo y encuestas, control de calidad de datos y análisis estadístico. Fue docente de Bioestadística y Metodología de la Investigación en la UNR y realizó una pasantía en el Área de Investigación en Salud de la Secretaría de Salud Pública de la Municipalidad de Rosario.
Franco Scarafia
Estadístico.
Franco Scarafia es licenciado en Estadística, egresado de la Universidad Nacional de Rosario (UNR).
Actualmente, se desempeña como estadístico y data manager en la Unidad de Estadística, Manejo de Datos y Sistemas de Información del Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria (IECS).
Trabajó en el área de estadística de ECLA – Ensayos Clínicos Latinoamérica.
Rocío Rodríguez
Data Manager e Investigadora.
Rocío Rodríguez es licenciada en Psicología, egresada de la Universidad de Buenos Aires (UBA) y actualmente cursa la Maestría en Efectividad Clínica y Sanitaria en la misma institución.
Actualmente, se desempeña como data manager e investigadora en la Unidad de Estadística, Manejo de Datos y Sistemas de Información del Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria (IECS).
Sus principales áreas de experiencia son la gestión de bases de datos y monitoreo, coordinación de equipos, programación básica en R. Ha participado de diversos estudios como “Detección de síntomas de depresión y trastornos afectivos durante el período perinatal en dos maternidades de Argentina”, “Estudio de fase 1/2/3, controlado con placebo, aleatorizado, con enmascaramiento para el observador, de búsqueda de dosis para evaluar la seguridad, tolerabilidad, inmunogenia y eficacia de posibles vacunas de ARN del SARS-COV-2 frente a la COVID-19 en adultos sanos”, “The PediQUEST-Response Case Study” y “Implementing the WHO Labour Care Guide to reduce the use of Caesarean section in four hospitals in India: a pragmatic, stepped wedge, cluster randomized pilot trial”, entre otros.
Juan José Quispe
Data Manager.
Juan José Quispe es licenciado en Psicología, egresado de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (en Lima, Perú) y actualmente se encuentra realizando una maestría en Bioestadística en la misma casa de estudios.
Se desempeña como data manager en la Unidad de Estadística, Manejo de Datos y Sistemas de Información del Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria (IECS).
Ha participado en proyectos en respuesta a la pandemia del COVID-19, basados en el triaje y monitoreo de pacientes graves a distancia. También se desempeñó como administrador de la plataforma REDCap de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, aplicando evaluaciones transversales y longitudinales a nivel nacional en colaboración con el Instituto Nacional de Salud y el Ministerio de Salud del Perú. Además colaboró con en el diseño de la «Encuesta Nacional de Salud Mental» del Instituto Nacional de Salud Mental «Honorio Delgado – Hideyo Noguchi».
Candela Stella
Data Manager.
Candela Stella es Técnica Superior en Ceremonial y Protocolo, y actualmente se encuentra ampliando esta formación al grado de licenciatura en la Universidad San Pablo de Tucumán.
Desde 2014 se desempeña como data manager en la Unidad de Estadística, Manejo de Datos y Sistemas de Información del Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria (IECS). Sus principales áreas de experiencia son: coordinación de equipos de trabajo, manejo y administración de bases de datos virtuales, recepción e ingreso virtual de formularios recibidos, verificación y corrección de errores de llenado de formularios, confección de planillas de inconsistencias y errores de carga (queries/discrepancias), confección de reportes de seguimiento, corrección en la plataforma de errores de carga, confección de plantillas para la plataforma REDCap. Confección de SOP (Standard Operating Procedure) de cada tarea, digitalización de formularios, armado de tablets y capacitaciones para carga de datos móvil, capacitación de recolectores de datos en campo, uso de R para armado de reportes, armado de instructivos en soporte papel y video dependiendo el estudio y monitoreo de ensayos clínicos.
Ha participado de diversos estudios tales como: “Tratamiento corto con Benznidazol para reducir la carga parasitaria en mujeres en edad reproductiva infectadas por T. cruzi: un ensayo clínico aleatorizado de no inferioridad”, “Estudio de fase 1/2/3, controlado con placebo, aleatorizado, con enmascaramiento para el observador, de búsqueda de dosis para evaluar la seguridad, tolerabilidad, inmunogenia y eficacia de posibles vacunas de ARN del SARS-COV-2 frente a la COVID-19 en adultos sanos”, “Proyecto de implementación para incrementar la cobertura del tamizaje poblacional de cáncer colorrectal en el sistema público de salud en Argentina: una estrategia multicomponente en población vulnerable”, “Infección por virus ZIKA en mujeres embarazadas en Honduras (Estudio ZIPH)”, entre otros.
Álvaro Ciganda
Soporte IT y Data Manager.
Álvaro Ciganda es licenciado en Informática, egresado en el Instituto Universitario Autónomo del Sur de Montevideo, Uruguay.
Desde 2013 se desempeña como soporte IT y data manager en la Unidad de Estadística, Manejo de Datos y Sistemas de Información del Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria (IECS).
Utiliza los lenguajes de programación como R, PHP y Java Script, entre otros. Su experiencia en desarrollo web y bases de datos contribuyen a su participación en equipos multidisciplinarios para la confección de formularios y procesos de recolección de datos, la implementación de software de ingreso de datos (OpenClinica y REDCap) y sitios web para reportar avance de los proyectos, y el mantenimiento, consolidación y reportes de bases de datos.
Milagros Oberti De Luca
Data Manager.
Milagros Oberti es licenciada en Psicología, egresada de la Universidad Favaloro.
Desde 2022, se desempeña como data manager en la Unidad de Estadística, Manejo de Datos y Sistemas de Información del Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria (IECS).
Ha trabajado en distintas investigaciones sobre drogodependencia, estimulación cognitiva, Covid-19, entre otras.
Pablo Solares
Programador y Soporte IT.
Pablo Solares es licenciado en Sistemas, egresado de la Universidad Argentina John F. Kennedy.
Desde 2022 se desempeña como programador y soporte IT en la Unidad de Estadística, Manejo de Datos y Sistemas de Información del Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria (IECS).
Utiliza los lenguajes de programación MySQL, PHP y Java Script, entre otros. Su amplia experiencia en desarrollo web contribuyen a su participación en grupos de trabajo de alto rendimiento en conjunto con un excelente clima laboral.
Noelia Castellana
Estadística.
Noelia Castellana es licenciada en Estadística, egresada de la Universidad Nacional de Rosario (UNR) y especialista en Data Mining de la Universidad de Buenos Aires (UBA)
Desde 2022 se desempeña como estadística en la Unidad de Estadística, Manejo de Datos y Sistemas de Información del Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria (IECS). También es docente en las materias Análisis de Regresión y Análisis de Datos Longitudinales de la Licenciatura en Estadística (UNR).
Ha trabajado como analista y consultora para diversas instituciones, desarrollando su experiencia en diseño y análisis de estudios clínicos, meta-análisis y análisis de grandes bases de datos.
Rocío Rodriguez Scarso
Data Manager.
Rocío Rodriguez Scarso es bioingeniera por la Universidad de Mendoza y máster en Ingeniería Médica realizado en la Universidad Politécnica de Madrid.
Se desempeña como data manager en la Unidad de Estadística, Manejo de Datos y Sistemas de Información del Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria (IECS).
Ha trabajado como analista para diversas instituciones, y tiene conocimiento de Python, R, Matlab, SQL, R shiny y Power BI.
Emilse Vitar
Profesional asistente CONICET.
Emilse Vitar es licenciada en Estadística, egresada de la Universidad Nacional de Rosario (UNR).
En 2023 se incorporó como miembro de la Carrera de Personal y Técnico de Apoyo del CONICET a través del Centro de Investigaciones en Epidemiología y Salud Pública (CIESP). Se desempeña como profesional asistente en la Unidad de Estadística, Manejo de Datos y Sistemas de Información del Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria (IECS).
Posee experiencia en informes y análisis, Estadística Multivariante, Modelización Estadística, Análisis de Datos y planificación estratégica.
Asistente
María Harmitton Oliveto
Asistente.
María Harmitton Oliveto es licenciada y profesora en Letras, egresada de la Universidad de Buenos Aires (UBA) y actualmente cursa la Maestría en Análisis del Discurso.
Desde 2019 se desempeña como asistente en el Departamento de Investigación en Salud de la Madre y el Niño y, recientemente, se ha incorporado a la asistencia de la Unidad de Estadística, Manejo de Datos y Sistemas de Información del Instituto de Efectividad Clínica y Sanitaria (IECS). Se dedica al soporte de estudios clínicos y observacionales en el área regulatoria, control de publicaciones y aplicaciones de los departamentos, edición y corrección de documentos y presentaciones, entre otras tareas.
Ha trabajado en distintas corporaciones desempeñando tareas de administración y de comunicación empresarial, ampliando su expertise en esta área. Se encuentra en constante formación para agregar valor a sus tareas y continuar creciendo en el área de gestión de proyectos.
