Ronda clínica y epidemiológica. Análisis de datos longitudinales / Clinical and epidemiological round. Longitudinal data analysis / Ronda clínica e epidemiológica. Análise de dados longitudinais

El denominado análisis de datos longitudinales (ADL) se refiere a los métodos para evaluar de manera apropiada las medidas de un mismo sujeto que se repiten en el tiempo. El ADL es una herramienta adecuada para entender indicadores de cambio en procesos de salud y enfermedad y para la evaluación del efecto de diversas intervenciones terapéuticas. Se presentan los principales modelos de ADL, sus ventajas y algunos ejemplos recientes de la literatura médica.

Longitudinal data analysis (LDA) refers to the methods designed to evaluate repeated measurements within an individual. LDA is an appropriate tool to address the process of change in health and disease and also to evaluate the efficacy of interventions. We present the main LDA models as well as their advantages and some clinical examples from recent medical literature.

A denominada análise de dados longitudinais (ADL) refere-se aos métodos para avaliar de maneira apropriada as medidas de um mesmo sujeito que se repetem no tempo. O ADL é uma ferramenta adequada para entender indicadores de mudança em processos de saúde e doença e para a avaliação do efeito de diversas intervenções terapêuticas. Apresentam-se os principais modelos de ADL, suas vantagens e alguns exemplos recentes da literatura médica.

La modelación jerárquica y los efectos de grupo en la predicción del rendimiento académico / The hierarchical modelling and the group effects in the prediction of academic performance

El presente trabajo se realizó con el propósito de mostrar que el grupo es un modificador de la relación entre el rendimiento académico y sus predictores y con ello, fundamentar la necesidad de recurrir a la modelación jerárquica para la predicción del rendimiento. Se aplicaron modelos con coeficientes aleatorios, especialmente apropiados para la circunstancia frecuente de casos agrupados, en la que los supuestos usuales de los modelos lineales ordinarios dejan de ser válidos y los modelos clásicos, inaplicables. Se constató que algunos de los predictores tradicionales tenían relevancia condicionada al grupo, aunque no parecían tener relevancia marginal. Se demostró así que el grupo es un modulador de la relación entre el rendimiento académico y algunos de sus predictores. La consecuencia de mayor trascedencia fue que la asignación de un estudiante a un grupo podía influir considerablemente en su rendimiento académico, independientemente de sus condiciones iniciales

The present paper was aimed at demonstrating that the group acts as a modifier of the relation between the academic performance and its predictors, and at founding the need of resorting to hierarchical modelling to predict this performance. Models with randomized coefficients, specially appropriate for the frequent circumstance of grouped cases, where the suppossed ordinary lineal models are not valid anymore and the classical models are unapplicable, were applied. It was proved that some of the traditonal predictors were relevant according to the group, though they did not seem to have marginal relevancy. This way, it was demonstrated that the group was a modullator of the relation between academic performance and some of its predictors. The most significant consequence was that the assignation of a student to a group may influence considerably on his academic performance, independently of its initial conditions.