Una aplicación móvil de ayuda para estudiantes de epidemiología: evaluación preliminar de EpiApp

Introducción: Las aplicaciones móviles (Apps) están transformando las perspectivas de aprendizaje en entornos de salud. Objetivo: Evaluar la efectividad y usabilidad de EpiApp como herramienta de apoyo en la consulta y resolución de problemas de epidemiología comparada con métodos tradicionales (MT). Materiales y métodos: Se diseñó EpiApp usando una estructura metodológica. Se realizó un estudio experimental controlado y aleatorizado con dos grupos: EpiApp y MT. La fectividad se evaluó con un cuestionario estandarizado y la usabilida con la escala MARS. Resultados: Se aleatorizaron 176 estudiantes: EpiApp (n=88) y MT (n=88). El tiempo de respuesta fue menor para los usuarios de EpiApp (23,99 min [± DE 8,38] vs. 29,16 min [± DE 11,61], p = 0,005). No hubo diferencias en el número de respuestas correctas (p = 0,635), ni en la oportunidad de aprobar el cuestionario (p = 0,054). La usabilidad fue buena (MARS > 4). Discusión: Las Apps móviles tienen un gran potencial para ser útiles en la educación en salud y en la toma de decisiones en epidemiología, así como en la atención médica en general. No obstante, es esencial realizar estudios rigurosos para garantizar que estas aplicaciones sean efectivas, útiles, fáciles de usar y comprender. Conclusiones: EpiApp redujo el tiempo de respuesta en la resolución de problemas de epidemiología sin afectar el número de respuestas correctas. La usabilidad fue buena, aunque hay oportunidad de mejora en diversión, interés, adaptabilidad individual e interactividad. La efectividad y usabilidad de EpiApp requiere ser validada con estudios más rigurosos y en diferentes contextos.

Introduction: Mobile applications (Apps) are transforming learning perspectives in healthcare settings. Objective: To evaluate the effectiveness and usability of EpiApp as a support tool in the consultation and resolution of epidemiology problems, compared to traditional methods (TM). Methodology: EpiApp was designed using a methodological structure. A randomized controlled experimental study was conducted with two groups: EpiApp and TM. A standardized questionnaire and the MARS scale were used to evaluate effectiveness and usability, respectively. Results: A total of 176 students were randomized: EpiApp (n=88) and TM (n=88). Response time was shorter for EpiApp users (23.99 min [±SD 8.38] vs. 29.16 min [±SD 11.61], p=0.005). There were no differences in the number of correct responses (p=0.635) or the opportunity to pass the questionnaire (p=0.054). Usability was good (MARS>4). Discussion: Mobile Apps have great potential to be useful in healthcare education and decision-making in epidemiology, as well as in general medical care. However, it is essential to conduct rigorous studies to ensure that these applications are effective, useful, and easy to use and understand. Conclusions: EpiApp reduced response time in solving epidemiology problems without affecting the number of correct answers. The usability was good, although there is room for improvement in terms of enjoyment, interest, individual adaptability, and interactivity. The effectiveness and usability of EpiApp need to be validated through more rigorous studies in different contexts.

Análisis de la heterogeneidad en revisiones sistemáticas de cardiología publicadas entre 2000-2005 y 2011-2016 / Analysis of heterogeneity in cardiology systematic reviews published be-tween 2000-2005 and 2011-2016 / Análise da heterogeneidade em revisões sistemáticas de cardiologia publicadas entre 2000-2005 e 2011-2016

Introducción: la cardiología es una de las especialidades médicas que cuenta con más revisiones sistemáticas y metanálisis. Estudiar la metodología de las revisiones y anali­zar su heterogeneidad estadística es fundamental para garantizar su validez científica. Objetivo: describir la comparación de medidas de asociación, modelos estadísticos y grado de heterogeneidad en metanálisis de revisiones sistemáticas de intervenciones farmacológicas en cardiología, publicadas entre 2000-2005 y 2011-2016. Metodología: estudio analítico basado en la descripción y comparación de métodos estadísticos de revisiones sistemáticas de intervenciones farmacológicas en cardiología, publicadas en la biblioteca Cochrane. Para las variables cualitativas se estimaron frecuen­cias absolutas y relativas, mientras que para las cuantitativas se determinaron medias y desviaciones estándar, o medianas y rangos intercuartílicos, según su distribución. Para establecer la diferencia de medias se realizó la prueba t de Student y para la diferencia de proporciones el Chi cuadrado. Resultados: se incluyeron 54 revisiones sistemáticas, con un total de 1053 metanálisis, 6 revisiones con 240 metanálisis entre 2000-2005 y 48 revisiones con 813 metanálisis entre 2011-2016. La mayoría de metanálisis utilizaron el tratamiento estándar como grupo de comparación (56.6%), midieron desenlaces cualitativos nominales (86.3%), determinaron riesgos relativos (63.3%) y aplicaron modelos de efectos fijos (57.8%). En 2011-2016 se encontró una media del Índice de Higgins 17.5 menor que en 2000-2005 (p<0.05). Conclusión: se evidenció una disminución de la heterogeneidad estadística y un aumento en la implementación de modelos de efectos aleatorios, lo que da cuenta de una mayor rigurosidad a la hora de demostrar resultados verdaderamente significativos.

Introduction: cardiology is one of the medical specialties with the most systematic reviews and meta-analyses. Studying the methodology of the reviews and analyzing their statistical heterogeneity is essential to guarantee their scientific validity. Objective: to describe the comparison of association measures, statistical models and degree of heterogeneity in meta-analyses of systematic reviews of pharmacological interventions in cardiology, published between 2000-2005 and 2011-2016. Methodology: analytical study based on the description and comparison of statistical methods of systematic reviews of pharmacological interventions in cardiology, published in the Cochrane library. For the qualitative variables, absolute and relative frequencies were estimated, while for the quantitative ones, means and standard deviations, or medians and interquartile ranges, were determined, depending on their distribution. The Student's t test was used to establish the difference in means and the Chi square for the difference in proportions. Results: 54 systematic reviews were included, with a total of 1.053 meta-analyses, 6 reviews with 240 meta-analyses between 2000-2005, and 48 reviews with 813 meta-analyses between 2011-2016. Most meta-analyses used standard treatment as the comparison group (56.6%), measured nominal qualitative outcomes (86.3%), determined relative risks (63.3%), and applied fixed-effect models (57.8%). In the 2011-2016 period, an average of the Higgins Index was found to be 17.5 lower than in the 2000-2005 (p<0.05). Conclusion: there was evidence of a decrease in statistical heterogeneity and an increase in the implementation of random effects models, which accounts for greater rigor when it comes to demonstrating truly significant results.

Introdução: a cardiologia é uma das especialidades médicas com mais revisões sistemáticas e metanálises. Estudar a metodologia das revisões e analisar sua heterogeneidade estatística é essencial para garantir sua validade científica. Objetivo: descrever a comparação de medidas de associação, modelos estatísticos e grau de heterogeneidade em metanálises de revisões sistemáticas de intervenções farmacológicas em cardiologia, publicadas entre 2000-2005 e 2011-2016. Metodologia: estudo analítico baseado na descrição e comparação de métodos estatísticos de revisões sistemáticas de intervenções farmacológicas em cardiologia, publicadas na biblioteca Cochrane. Para as variáveis qualitativas foram estimadas frequências absolutas e relativas, enquanto para as quantitativas foram determinadas médias e desvios padrão, ou medianas e intervalos interquartis, dependendo de sua distribuição. O teste t de Student foi utilizado para estabelecer a diferença de médias e o qui-quadrado para a diferença de proporções. Resultados: foram incluídas 54 revisões sistemáticas, com um total de 1053 meta-análises, 6 revisões com 240 meta-análises entre 2000-2005 e 48 revisões com 813 meta-análises entre 2011-2016. A maioria das metanálises usou tratamento padrão como grupo de comparação (56.6%), mediu resultados qualitativos nominais (86.3%), determinou riscos relativos (63.3%) e aplicou modelos de efeito fixo (57.8%). Em 2011-2016, a média do Índice de Higgins foi 17.5 menor do que em 2000-2005 (p<0.05). Conclusão: evidenciou-se uma diminuição da heterogeneidade estatística e um aumento da implementação de modelos de efeitos aleatórios, o que confere maior rigor na demonstração de resultados verdadeiramente significativos.

Uso del enfoque bayesiano para la estimación y proyección de tasas / Use of a bayesian approach to rate estimation and projection

OBJETIVO: Aplicar y valorar el enfoque bayesiano para realizar proyecciones de tasas de mortalidad por cáncer a través del ajuste de modelos edad-período-cohorte (EPC). MÉTODOS: El método de estimación bayesiano se aplica a datos de mortalidad por cáncer de vejiga en Argentina. Se adopta un esquema autorregresivo de segundo orden para la especificación a priori de los coeficientes del modelo EPC. Se comparan las estimaciones obtenidas con toda la información disponible y excluyendo los grupos de edad con tasas de mortalidad bajas, a fin de valorar el comportamiento del enfoque ante datos esparcidos. Se proyectan las tasas de mortalidad a dos períodos sucesivos a los observados. RESULTADOS: Se comprueba la robustez del método, lo cual evita excluir los grupos de edad con tasas de mortalidad nulas o bajas. Las tasas observadas caen todas dentro de las bandas de credibilidad y confirman la bondad del ajuste del modelo. Se observa una tendencia general decreciente de las tasas de mortalidad por cáncer de vejiga. Las estimaciones y proyecciones de estas tasas resultan más precisas en los grupos etarios que presentan mayor incidencia de mortalidad. CONCLUSIONES: La formulación bayesiana utilizada permite reducir la variación aleatoria entre estimaciones adyacentes al especificar que los efectos de cada escala dependan de los inmediatos anteriores. Se demuestra la capacidad del enfoque para manejar frecuencias bajas y obtener estimaciones confiables de las tasas de mortalidad, como así también proyecciones precisas sin necesidad de realizar supuestos adicionales como sucede en el ajuste clásico de un modelo EPC.

OBJECTIVE: Apply and assess a Bayesian approach to projecting cancer mortality rates by fitting age-period-cohort (APC) models. METHODS: The Bayesian estimation method was applied to bladder cancer mortality data in Argentina. A second-order autoregressive model was adopted for a priori specification of APC model coefficients. The estimates obtained were compared with all available information and excluding age groups with low mortality, to assess behavior of the approach in light of scattered data. Mortality was projected for two successive periods following the ones observed. RESULTS: Robustness of the method was verified, which avoids excluding age groups with null or low mortality. Observed rates all fall within the credibility bands and confirm the model's goodness of fit. An overall downward trend in bladder cancer mortality was observed. Estimates and projections of these rates are more precise in age groups that have greater incidence of mortality. CONCLUSIONS: The Bayesian formulation used herein makes it possible to reduce random variation between adjacent estimates by specifying that the effects of each scale depend on the immediately preceding ones. It was demonstrated that the approach has the capacity to handle low frequencies and obtain reliable mortality estimates, as well as precise projections, without the need for making additional assumptions, as happens in classical APC model fitting.

Aplicación del estimador intrínseco a tasas de mortalidad por cáncer de mama / Application of the intrinsic estimator to breast cancer mortality rates

OBJETIVO: Valorar la utilización de la técnica del estimador intrínseco (EI) en el campo de la epidemiología. MÉTODOS: Se aplicó el enfoque EI al análisis de datos sobre cáncer de mama en la Argentina a fin de observar las tendencias asociadas a "edad, período y cohorte" (EPC). Esta metodología recurre a la aplicación de una regresión por componentes principales para obtener un único conjunto de tendencias estimadas. Se compararon sus resultados con los obtenidos por el método convencional "modelos lineales generalizados restringidos" (MLGR) que incluye una restricción adicional a las tradicionales en el modelo estadístico. RESULTADOS: Ambos métodos proporcionaron resultados compatibles en las tendencias asociadas a EPC, aunque difirieron en los intervalos de confianza, con mayor eficiencia por parte del EI. La curva asociada a edad mostró el patrón de cambio esperado según el transcurso de la vida: a mayor edad, mayor riesgo. En relación a cohortes, se evidenció un decrecimiento de los efectos asociados a las cohortes más recientes, mientras que para período los efectos estimados presentaron muy poca variación. CONCLUSIONES: La comparación entre los resultados obtenidos por el método EI y el de MLGR reveló los alcances de la solución genérica provista por el EI al problema de estimación en un modelo EPC. El método EI se basa en una transformación de los datos observados utilizando una matriz de ponderaciones de sencilla aplicación y proporciona estimaciones con propiedades estadísticas deseables.

OBJECTIVE: Assess use of the intrinsic estimator (IE) technique in epidemiology. METHODS: The IE approach was applied to the analysis of breast cancer data in Argentina in order to observe the trends associated with "age, period, and cohort" (APC). This method involves the use of a principal components regression to obtain a single set of estimated trends. The results were compared to the findings obtained with the conventional method, which consists of adjusting a generalized linear model that includes the traditional constraints of the statistical model as well as an additional constraint (CGLM). RESULTS: Both methods yielded compatible results in the trends associated with APC. However, they differed in the confidence intervals, with IE yielding greater efficiency. The curve associated with age showed the expected pattern of change across the life course: the greater the age, the greater the risk. With regard to cohorts, a decrease in the effects associated with the most recent cohorts was evident, whereas there was very little variation in the estimated effects for the period. CONCLUSIONS: A comparison of the results obtained with the IE method and the CGLM method revealed the reach of the generic solution provided by the IE to the problem of estimates in an APC model. The IE method is based on conversion of the data observed using a weighting matrix that is simple to apply and provides estimates with desirable statistical properties.