ABSTRACT
Al desarrollar modelos de predicción para su aplicación en la práctica clínica, los profesionales de la salud suelen categorizar las variables clínicas que son de naturaleza continua. En muchas ocasiones estos modelos constituyen la base para la confección de escalas predictivas, a partir de las cuales se estratifica a los pacientes en varias categorías atendiendo al fenómeno estudiado. En estos casos se requiere la determinación de uno o varios puntos de cortes que permitan dividir el recorrido de la variable, variables continuas o puntuaciones de una escala, en dos o más categorías. El presente trabajo tiene como objetivo la automatización de diferentes métodos para dicotomizar variables continuas en modelos de predicción clínica, donde la variable respuesta es dicotómica, y determinar el punto de corte óptimo en la estratificación de pacientes en dos categorías, a partir de escalas de predicción. Para ello se elaboró un software en el lenguaje de programación R, que implementa diferentes métodos para la determinación del punto de corte óptimo, lo cual agiliza el trabajo investigativo de los especialistas de salud en el proceso de elaboración de modelos predictivos y/o escalas de predicción.
When developing predictive models for application in clinical practice, health professionals often categorize clinical variables that are continuous in nature. In many cases, these models are the basis for the development of predictive scales from which patients are stratified into various categories according to the phenomenon under study. In both cases, it is necessary to determine one or more cut-off points that allow dividing the path of the variable, continuous variables, or scores of a scale into two or more categories. The aim of the present work is to automate different existing methods for dichotomizing continuous variables in clinical prediction models where the response variable is dichotomous, as well as to determine the optimal cut-off point for stratifying patients into two categories, based on prediction scales. For this purpose, a software was developed in the R programming language, which implements different existing methods for the determination of the optimal cut-off point, speeding up the research work of health specialists in the process of developing predictive models and/or prediction scales.
ABSTRACT
variáveis que possibilitam esse tipo de discriminação têm sido apontadas como variáveis contínuas (área, densidade, etc.) ou numéricas. O presente estudo teve como objetivo avaliar a discriminabilidade numérica do macaco-prego (Sapajus spp) em tentativas discretas sem treino explícito, tendo como controle as variáveis relacionadas com área ocupada pelo estímulo: área versus número de elementos. Além disso, foi mantida constante a razão entre o número de elementos em cada conjunto e variou-se a distância numérica. Participaram seis macacos-prego machos, com história experimental de treino discriminativo com estímulos bidimensionais apresentados na tela do computador. A sessão experimental era constituída da apresentação de tentativas com dois estímulos (conjuntos de pedaços de comida) para que o animal pudesse emitir a resposta de escolha, sem nenhum treino explícito. As respostas foram analisadas em função da escolha do macaco pelo recipiente com maior ou menor quantidade de estímulos (pedaços de comida). As respostas dos animais mostraram uma tendência para a seleção do par com maior quantidade de pedaços de alimentos, especialmente quando eles tiveram como dicas variáveis contínuas (área) e numéricas. Quando a variável "área" foi mantida constante (Condição B), os animais mostraram respostas próximas da indiferença, com tendência à escolha pelo estímulo com menor quantidade, evidenciando que a área teve um papel importante na discriminação de quantidades. Discutiu-se sobre a importância de investigar as pistas e dicas contínuas que os organismos utilizam para que a discriminabilidade entre quantidades ocorra..
Numerical abilities are documented in the literature in different species. The variables that contribute to this kind of discrimination have been pointed as continuous (area, density, etc.) or numerical. The present study evaluated the capability of capuchin monkeys (Sapajus spp) for numerical discriminations in discrete trials without explicit training, having as control the variables related to the area occupied by the stimulus: area versus amount of elements. Besides that, the ratio between the number of elements in each set was kept unchanged and the numerical distance varied. Six male capuchin monkeys, with experimental history of discrimination training with two-dimensional stimuli presented on computer screen, participated of the study. Experimental sessions consisted of presentation of discrete trials presenting two stimuli (sets of pieces of food) for the animal to choose without any previous explicit training. Responses were analyzed by mean of the subjects' choice of the container with bigger or smaller amount of stimuli (pieces of food). Responses showed a tendency to the selection of the pair with bigger amount of pieces of food, especially when the subjects had as cue continuous (area) and numerical variables. When the variable "area" was controlled (Condition B), the subjects showed responses close to indifference, with tendency to the choice of the stimulus with smaller amount, suggesting that the area had an important role in the discrimination of amounts. We discuss the importance of investigating the continuous cues that the organisms use for discrimination between amounts..
Las habilidades numéricas son registradas en las investigaciones con diferentes especies. Las variables que posibilitan esta discriminación son de dos tipos: las variables continuas (área) o numéricas. El trabajo tiene como objetivo evaluar la discriminación numérica de monos (especieSapajus spp) en tareas discretas sin enseñanza directa. El procedimiento controló las variables que son relacionadas con el área X número de los elementos. La razón fue constante entre el número de los elementos en cada conjunto y con distinta distancia numérica. Los participantes fueran seis monos machos, con historia experimental de la enseñanza discriminativa con estímulos bidimensional presentados en el ordenador. La sesión experimental fue compuesta por la presentación de tareas con dos estímulos (conjuntos de trozo del alimento) para que el animal pudiese contestar cual trozo elegiría, sin enseñanza directa. Las respuestas fueran analizadas de acuerdo con la selección de los estímulos (trozos del alimento). Las respuestas de los animales presentaron una tendencia para la selección del trozo con mayor cuantidad, en especial, cuando tenía las variables continuas (área) y numérica. Cuando la variable área fue controlada (condición B), los animales presentaron respuestas indiferentes, con tendencia a la elección pelo estimulo con menor cuantidad, sugiriendo la función de la área en la discriminación de las cuantidades. Los datos son discutidos en la dirección de la importancia de investigar sobre la discriminación de los organismos..