Diagnostic accuracy of uroflowmetry parameters to predict infravesical obstruction / Exactitud diagnóstica de los parámetros de la flujometría para predecir la obstrucción infravesical

Objective: to evaluate the performance statistics of average flow (Qave), voiding time (Vtime), and time to maximum flow (TQmax), in addition to maximum flow (Qmax), for diagnosis of infravesical obstruction. Methods: we reviewed urodynamic studies performed in men > 40 years. Obstruction was considered a grade 3-6 in the Schäfer nomogram. Sensitivity, specificity, positive likelihood ratio (LR+), negative likelihood ratio (LR-), and the receiver operator characteristic (ROC) curve were calculated for the different components of free uroflowmetry. Results: we analyzed 432 studies. Patients with obstruction had lower values of Qmax and Qave, and higher values of Vtime and TQmax. Considering different thresholds, Qmax had sensitivity, specificity, LR + and LR- values of 12-83%, 50-97%, 1.7-4.46 and 0.32-0.9, respectively; Qave had sensitivity, specificity, LR + and LR- values of 65-95%, 21-66%, 1.22-1.94 and 0.19-0.53, respectively; Vtime had sensitivity, specificity, LR + and LR- values of 49-85%, 26-67%, 1.15-1.54, and 0.57-0.74, respectively; TQmax had a sensitivity, specificity, LR + and LR- of 36-81%, 22-72%, 1.04-1.33 and 0.85-0.87, respectively. The areas under the ROC curves for Qmax, Qave, Vtime and TQmax were 0.75 (95% CI = 0.71-0.79, p < 0.001), 0.71 (95% CI = 0.66-0.75, p < 0.001), 0.62 (95% CI = 0.57-0.67, p < 0.001) and 0.55 (95% CI = 0.5-0.6, p = 0.03), respectively. Conclusions: Qave, Vtime, and TQmax showed a statistically significant discriminatory capacity to predict infravesical obstruction, and therefore they have clinical value as a complement to the information provided by Qmax.

Objetivo: evaluar las estadísticas de desempeño del flujo promedio (Qave), el tiempo de evacuación (Vtime) y el tiempo hasta el flujo máximo (TQmax), además del flujo máximo (Qmax), para el diagnóstico de obstrucción infravesical. Métodos: revisamos urodinamias realizadas en hombres > 40 años. La obstrucción se consideró un grado 3-6 en el nomograma de Schäfer. Se calcularon la sensibilidad, la especificidad, la razón de verosimilitud positiva (LR +), la razón de verosimilitud negativa (LR-) y la curva característica operativa del receptor (ROC) para los diferentes componentes de la flujometría libre. Resultados: analizamos 443 estudios. Los pacientes con obstrucción tenían valores más bajos de Qmax y Qave, y valores más altos de Vtime y TQmax. Considerando diferentes umbrales, el Qmax tuvo valores de sensibilidad, especificidad, LR + y LR- de 12-83%, 50-97%, 1.7-4.46 y 0.32-0.9, respectivamente; Qave tuvo valores de sensibilidad, especificidad, LR + y LR- de 65-95%, 21-66%, 1.22-1.94 y 0.19-0.53, respectivamente; Vtime tuvo valores de sensibilidad, especificidad, LR + y LR- de 49-85%, 26-67%, 1.15-1.54 y 0.57-0.74, respectivamente; TQmax tuvo una sensibilidad, especificidad, LR + y LR- de 36-81%, 22-72%, 1.04-1.33 y 0.85-0.87, respectivamente. Las áreas bajo las curvas ROC para Qmax, Qave, Vtime y TQmax fueron 0,75 (95% CI = 0.71-0.79, p < 0,001), 0.71 (95% CI = 0.66-0.75, p < 0,001), 0.62 (95% CI = 0.57-0.67, p < 0,001) y 0.55 (95% CI = 0.5-0.6, p = 0.03), respectivamente. Conclusiones: Qave, Vtime y TQmax mostraron una capacidad discriminatoria estadísticamente significativa para predecir la obstrucción infravesical, por lo que tienen valor clínico como complemento de la información proporcionada por el Qmax.

Frequentist and Bayesian Hypothesis Testing: An Intuitive Guide for Urologists and Clinicians / Pruebas de hipótesis frecuentista y bayesiana: Una Guía intuitiva para urólogos y clínicos

Given the limitations of frequentist method for null hypothesis significance testing, different authors recommend alternatives such as Bayesian inference. A poor understanding of both statistical frameworks is common among clinicians. The present is a gentle narrative review of the frequentist and Bayesian methods intended for physicians not familiar with mathematics. The frequentist p-value is the probability of finding a value equal to or higher than that observed in a study, assuming that the null hypothesis (H0) is true. The H0 is rejected or not based on a p threshold of 0.05, and this dichotomous approach does not express the probability that the alternative hypothesis (H1) is true. The Bayesian method calculates the probability of H1 and H0 considering prior odds and the Bayes factor (Bf). Prior odds are the researcher's belief about the probability of H1, and the Bf quantifies how consistent the data is concerning H1 and H0. The Bayesian prediction is not dichotomous but is expressed in continuous scales of the Bf and of the posterior odds. The JASP software enables the performance of both frequentist and Bayesian analyses in a friendly and intuitive way, and its application is displayed at the end of the paper. In conclusion, the frequentist method expresses how consistent the data is with H0 in terms of p-values, with no consideration of the probability of H1. The Bayesian model is a more comprehensive prediction because it quantifies in continuous scales the evidence for H1 versus H0 in terms of the Bf and the

Dadas las limitaciones del método de significancia frecuentista basado en la hipótesis nula, diferentes autores recomiendan alternativas como la inferencia bayesiana. Es común entre los médicos una comprensión deficiente de ambos marcos estadísticos. Esta es una revisión narrativa amigable de los métodos frecuentista y bayesiano dirigida quienes no están familiarizados con las matemáticas. El valor de p frecuentista es la probabilidad de encontrar un valor igual o superior al observado en un estudio, asumiendo que la hipótesis nula (H0) es cierta. La H0 se rechaza o no con base en un umbral p de 0.05, y este enfoque dicotómico no expresa la probabilidad de que la hipótesis alternativa (H1) sea verdadera. El método bayesiano calcula la probabilidad de H1 y H0 considerando las probabilidades a priori y el factor de Bayes (fB). Las probabilidades a priori son la creencia del investigador sobre la probabilidad de H1, y el fB cuantifica cuán consistentes son los datos con respecto a H1 y H0. La predicción bayesiana no es dicotómica, sino que se expresa en escalas continuas del fB y de las probabilidades a posteriori. El programa JASP permite realizar análisis frecuentista y bayesiano de una forma simple e intuitiva, y su aplicación se muestra al final del documento. En conclusión, el método frecuentista expresa cuán consistentes son los datos con H0 en términos de valores p, sin considerar la probabilidad de H1. El modelo bayesiano es una predicción más completa porque cuantifica en escalas continuas la evidencia de H1 versus H0 en términos del fB y de las probabilidades a posteriori.

El papel mediador de la capacitación docente en el manejo de la violencia escolar sobre el bienestar social de profesores / The mediating role of teacher training in the management of school violence on social welfare of teachers

La violencia escolar afecta negativamente, y el bienestar social escolar positivamente, la salud mental de los estudiantes y de sus profesores. En este estudio se analizó el efecto mediador de la necesidad de contar con capacitación en violencia escolar y de la magnitud de violencia escolar, en 397 profesores de escuelas básicas, sobre la asociación entre la frecuencia percibida de maltrato entre estudiantes y la coherencia social con que observan su contexto escolar. El modelo de mediación resultó significativo y mejoró el poder predictivo de la frecuencia de conductas de maltrato entre estudiantes sobre la coherencia social de la escuela. Sin embargo, es solo la percepción que los profesores tienen sobre su necesidad de capacitación en violencia escolar la variable que actúa como mediadora. Se discuten estos hallazgos en relación a la necesidad de fortalecer y mejorar los programas de capacitación y formación inicial y continua de los docentes.

Students' and teachers' mental health is negatively affected by school violence, and positively affected by teachers' social wellbeing in school. We analyzed the mediating effect of teachers' perceived need to receive training in school violence prevention, as well as teachers' perceived magnitude of violence in their schools, on the negative association between the frequency of student maltreatment and teachers' perception of social coherence in their school. 397 elementary school teachers participated in this study. The mediating model theorized proved significant and improved the predictive power of the frequency of student maltreatment on teachers' social coherence in school. However, only teachers' perceptions of the need to receive teacher training on school violence had a mediating effect. Findings are discussed in terms of the need to strengthen and improve teacher training programs in school violence and school wellbeing, both for in-service as well as for teachers in formation.