Propuesta metodológica para la contextualización del análisis estadístico implicativo en las investigaciones médicas de causalidad / Methodological Proposal for the Contextualization of the Implicative Statistical Analysis in Medical Causality Research
Rev. cuba. inform. méd
;
12(1)ene.-jun. 2020. tab, graf
Artigo
em Espanhol
| LILACS, CUMED
| ID: biblio-1126553
RESUMEN
Las investigaciones sobre factores de riesgo, iniciadas a mediados del siglo pasado, sentaron las bases del modelo multicausal y se enmarcan en el enfoque lineal que ha predominado en las ciencias naturales. Sin embargo, el proceso salud-enfermedad es complejo lo que conlleva a la necesidad de aplicar técnicas estadísticas renovadoras, este es el caso del análisis estadístico implicativo creado para solucionar problemas didácticos de las matemáticas. En esta dirección se enmarca la presente investigación, cuyo objetivo fue crear una metodología de contextualización de este análisis a las investigaciones médicas de causalidad. El diseño de la metodología tuvo en cuenta la literatura, el criterio de expertos y las regularidades y contradicciones demostradas en los estudios de casos y controles realizados previamente con la aplicación de la metodología propuesta. La metodología quedó constituida por ocho etapas análisis exploratorio, transformación de los datos, análisis principal, presentación de los resultados, interpretación de los resultados, análisis a posteriori, selección de las variables a incluir en el modelo de regresión logística binaria y discusión de los resultados. Esta es una propuesta en evolución que debe irse adaptando a solicitud de los investigadores clínicos y bioestadísticos, sus principales usuarios y debe constituir un pilar importante que complemente las técnicas multivariadas empleadas habitualmente en los estudios clínico-epidemiológicos para la identificación de factores pronósticos y de riesgo(AU)
ABSTRACT
Research on risk factors, started in the middle of the last century, laid the foundations of the multicausal model framed in the linear approach that has predominated in the natural sciences. However, the health-disease process is complex, which leads to the need to apply renovating statistical techniques, as is the case of the implicative statistical analysis created to solve didactic problems in mathematics. Framed in this direction, the present research aims to create a methodology for contextualizing this analysis to causal medical research. To design the methodology we took into account the literature, the expert judgment and the regularities and contradictions demonstrated in the case-control studies previously carried out with the application of the proposed methodology. The methodology consisted of eight stages exploratory analysis, data transformation, main analysis, presentation of results, interpretation of results, ex-post analysis, selection of variables to include in the binary logistic regression model, and discussion of the results. This is an evolving proposal that must be adapted at the request of clinical and biostatistician researchers, its main users, and must constitute an important pillar that complements the multivariate techniques commonly used in clinical-epidemiological studies for the identification of prognostic and risk factors(AU)
Texto completo:
DisponíveL
Índice:
LILACS (Américas)
Assunto principal:
Informática Médica
/
Processo Saúde-Doença
/
Fatores de Risco
/
Interpretação Estatística de Dados
/
Pesquisa Biomédica
Tipo de estudo:
Estudo de etiologia
/
Estudo observacional
/
Estudo prognóstico
/
Fatores de risco
Limite:
Humanos
Idioma:
Espanhol
Revista:
Rev. cuba. inform. méd
Assunto da revista:
Informática Médica
/
Serviços de Saúde
Ano de publicação:
2020
Tipo de documento:
Artigo
País de afiliação:
Cuba
Instituição/País de afiliação:
Universidad de Ciencias Médicas/CU
/
Universidad de Oriente/CU
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