Análisis estadístico implicativo para identificar factores pronósticos de mortalidad por linfomas en niños y adolescentes

RESUMEN

Fundamento el análisis estadístico implicativo surgió en los años 80 para resolver problemas de la didáctica de las matemáticas. Recientemente se fundamentó su empleo en las Ciencias Médicas para identificar factores de riesgo y pronósticos. Objetivo: evaluar la utilidad del análisis estadístico implicativo en la identificación de los factores pronósticos que más inciden en la mortalidad por linfomas en niños y adolescentes. Método: se realizó un estudio de casos y controles en niños y adolescentes con diagnóstico de linfoma Hodgkin y no Hodgkin atendidos en el Hospital Docente Pediátrico Sur Dr. Antonio María Béguez César de Santiago de Cuba en el período de enero 2008 a enero 2021. Se analizó como variable dependiente el estado del paciente fallecido o vivo al momento del estudio y como covariables se tomaron el estadio de mal pronóstico, la presencia de síntomas B, el subtipo histológico, la presencia de tres o más sitios extraganglionares, la metástasis, edad y presencia de masa tumoral. Se aplicaron dos técnicas estadísticas, la regresión logística binaria y el análisis estadístico implicativo. Resultados en los casos fue más frecuente el linfoma no Hodgkin mientras que en los controles predominó el Hodgkin. Ambas técnicas reconocieron el subtipo histológico y la afectación extraganglionar como factores pronósticos desfavorables. El análisis estadístico implicativo reconoció además el estadio y la presencia de metástasis. Conclusión: el análisis estadístico implicativo es una técnica que complementa la regresión logística binaria en la identificación de factores pronósticos, lo que permite mejor comprensión de la causalidad.

ABSTRACT

Background: the implicative statistical analysis arose in the 80s to solve problems in the didactics of mathematics. Its use in the Medical Sciences to identify risk factors and prognoses was recently founded. Objective: to evaluate the usefulness of the implicative statistical analysis in the identification of the prognostic factors that most affect mortality from lymphomas in children and adolescents. Method: a case-control study was carried out in children and adolescents diagnosed with Hodgkin and non-Hodgkin lymphoma treated at the Dr. Antonio María Béguez César Sur Pediatric Teaching Hospital in Santiago de Cuba from January 2008 to January 2021. The state of the deceased or alive patient at the time of the study was analyzed as the dependent variable and the following were taken as covariates poor prognosis stage, presence of B symptoms, histological subtype, presence of three or more extranodal sites, metastasis, age and presence of tumor mass. Two statistical techniques were applied binary logistic regression and implicative statistical analysis. Results: non-Hodgkin's lymphoma was more frequent in the cases, while Hodgkin's lymphoma predominated in the controls. Both techniques recognized the histological subtype and extranodal involvement as unfavorable prognostic factors. The implicative statistical analysis also recognized the stage and the presence of metastases. Conclusion: the implicative statistical analysis is a technique that complements the binary logistic regression in the identification of prognostic factors, which allows a better understanding of causality.