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Reflexión acerca de la regresión logística y las decisiones clínicas / Reflection on logistic regression and clinical decisions
Díaz-Narváez, Víctor Patricio; Calzadilla Núñez, Aracelis; Reyes Reyes, Alejandro.
  • Díaz-Narváez, Víctor Patricio; Universidad Bernardo O’Higgins. Facultad de Salud. Santiago de Chile. CL
  • Calzadilla Núñez, Aracelis; Universidad Gabriela Mistral. Departamento de Investigaciones. Santiago de Chile. CL
  • Reyes Reyes, Alejandro; Universidad Santo Tomás. Carrera de Psicología. Concepción. CL
Rev. med. Rosario ; 84(1): 35-40, ene.-abr. 2018. tab
Artículo en Español | LILACS | ID: biblio-973333
RESUMEN
Introducción. La aplicación del estudio de riesgos mediante la regresión logística múltiple implica necesariamente realizar tales estimaciones con la necesaria información al clínico acerca de todas las limitaciones que dicho trabajo tiene. Problema. Es posible que los trabajos que aplican la regresión logística múltiple no incluyan el uso de las pruebas de Bondad de Ajuste o del Coeficiente de Determinación o ambas. Desarrollo pueden existir altos valores de riesgo relativo u odds ratio junto a modelos no ajustados o bajos valores del coeficiente de determinación o ambos al mismo tiempo. Como consecuencia, si el profesional clínico no posee esta información, en relación a una entidad dada, no puede saber si las estimaciones de altos valores de riesgo tienen o no importancia clínica y, por tanto, la ausencia de reportes de estos estimadores podría implicar una intervención terapéutica cuyos resultados podrían no ser los esperados.

Conclusión:

Los investigadores que aplican el modelo de la regresión logística deben obligatoriamente informar de los resultados de los estimadores que le dan consistencia a dicho modelo.
ABSTRACT
Introduction. The application of risk study through multiple logistic regression necessarily involves making such estimates with the necessary information to the clinician about all the limitations that such work has. Problem. It is possible that works that apply multiple logistic regression do not include the use of the tests of Goodness of Adjustment or the Coefficient of Determination or both. Development there may be high values of relative risk or odds ratio together with unadjusted models or low values of the coefficient of determination or both at the same time. Therefore, if the clinician does not have this information, in relation to a given entity, it cannot know whether the estimates of elevated risk values are of clinical importance or not and, therefore, the absence of reports of these estimators could imply a therapeutic intervention whose results may not be as expected.

Conclusion:

Researchers applying the logistic regression model must necessarily report the results of the estimators that give consistency to said model.
Asunto(s)

Texto completo: Disponible Índice: LILACS (Américas) Asunto principal: Modelos Logísticos / Oportunidad Relativa Tipo de estudio: Estudio de etiología / Estudio pronóstico / Factores de riesgo Límite: Humanos Idioma: Español Revista: Rev. med. Rosario Asunto de la revista: Medicina Año: 2018 Tipo del documento: Artículo País de afiliación: Chile Institución/País de afiliación: Universidad Bernardo O’Higgins/CL / Universidad Gabriela Mistral/CL / Universidad Santo Tomás/CL

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