Propuesta metodológica de contextualización del análisis estadístico implicativo a las investigaciones médicas de causalidad
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 aplic...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
ECIMED
2020-06-01
|
| Series: | Revista Cubana de Informática Médica |
| Online Access: | http://www.revinformatica.sld.cu/index.php/rcim/article/view/344 |
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| author | Nelsa María Sagaró Del Campo Larisa Zamora Matamoros |
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| author_sort | Nelsa María Sagaró Del Campo |
| collection | DOAJ |
| description | 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.
Palabras clave: Metodología; métodos; análisis estadístico implicativo; interpretación de resultados. |
| first_indexed | 2024-12-13T09:21:53Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-2115574939c04c9b9c4e092200808066 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1684-1859 |
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| publishDate | 2020-06-01 |
| publisher | ECIMED |
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| series | Revista Cubana de Informática Médica |
| spelling | doaj.art-2115574939c04c9b9c4e0922008080662022-12-21T23:52:42ZengECIMEDRevista Cubana de Informática Médica1684-18592020-06-0111223Propuesta metodológica de contextualización del análisis estadístico implicativo a las investigaciones médicas de causalidadNelsa María Sagaró Del Campo0Larisa Zamora Matamoros1Universidad de Ciencias Médicas Sabtiago de CubaUniversidad de Oriente, Santiago de Cuba, CubaLas 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. Palabras clave: Metodología; métodos; análisis estadístico implicativo; interpretación de resultados.http://www.revinformatica.sld.cu/index.php/rcim/article/view/344 |
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