Métodos actuales para asegurar la validez de los estudios de causalidad en Medicina / Current methods to assure the validity of the causality studies in Medicine
Gac. méd. espirit
; 21(2): 146-160, mayo.-ago. 2019.
Article
in Spanish
| LILACS
| ID: biblio-1090436
Responsible library:
CU420.1
RESUMEN
RESUMEN Fundamento Los estudios de causalidad deben aportar resultados certeros, lo cual depende de la adecuación de los mismos, de ahí la necesidad de conocer los métodos que aseguren la validez de estas investigaciones. Objetivo:
Sistematizar los métodos actuales para el estudio de causalidad en Medicina que incluye el diseño, los requerimientos que aseguran su validez y los métodos para el cumplimiento de estos requerimientos. Desarrollo Se realizó una revisión bibliográfica en bases de datos biomédicas, se seleccionó la literatura de mayor actualidad, integralidad y cientificidad con la cual se organizó una síntesis crítica, a la que se le agregó la experiencia de las autoras. Se presentan técnicas para la detección y tratamiento de la confusión y la interacción y para garantizar la comparabilidad entre grupos. Entre las técnicas se destacan la aleatorización mendeliana, el puntaje de susceptibilidad, los G-métodos, los modelos estructurales marginales y anidados, la lógica difusa y el análisis estadístico implicativo.Conclusiones:
A pesar del avance en los métodos estadísticos es el investigador el encargado de garantizar la no confusión residual y discernir entre lo estadísticamente significativo y lo clínicamente aceptable.ABSTRACT
ABSTRACT Background:
Causality studies must provide accurate results, which depends on their adequacy, therefore the need of knowing the methods that ensure the validity of these investigations.Objective:
To systematize the current methods for the study of causality in Medicine that includes the design, the requirements that ensure its validity and the methods for complying with these requirements. Development It was carried out a bibliographic review in biomedical databases and selected the most current, comprehensive, scientific literature, with this, a critical synthesis was organized, with the experience of the authors. Techniques for the detection and treatment of confusion and interaction were presented, also to ensure comparability between groups. Among the techniques, Mendelian randomization, susceptibility score, G-methods, marginal and nested structural models, fuzzy logic and implicative statistical analysis stand out.Conclusions:
Despite the progress in statistical methods, the researcher is responsible for guaranteeing residual non-confusion and distinguishing between statistically significant and clinically acceptable.
Análisis de regresión; Análisis estadístico implicativo; Biomedical research and numerical data; Biomedical research and statistics; Case-control studies; Confusion; Confusión; Data interpretation statistical; Discontinuous regression; Diseños de investigación; Estudios de casos y controles; G-methods; G-métodos; Implicative statistical analysis; Interacción; Interaction; Interpretación estadística de datos; Investigación biomédica y datos numéricos; Investigación biomédica y estadística; Modelos estructurales; Models structural; Regresión discontinua; Regression analysis; Reproducibilidad de los resultados; Reproducibility of results; Research designs; Validez; Validity
Full text:
Available
Collection:
International databases
Database:
LILACS
Main subject:
Reproducibility of Results
/
Data Interpretation, Statistical
/
Biomedical Research
Type of study:
Controlled clinical trial
/
Diagnostic study
/
Etiology study
/
Observational study
/
Prognostic study
Language:
Spanish
Journal:
Gac. méd. espirit
Journal subject:
Medicine
Year:
2019
Document type:
Article
Affiliation country:
Cuba
Institution/Affiliation country:
Universidad de Ciencias Médicas/CU
/
Universidad de Oriente/CU