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Revista Cubana de Informática Médica
versión On-line ISSN 1684-1859
Resumen
SAGARO DEL CAMPO, Nelsa María y ZAMORA MATAMOROS, Larisa. Validación de criterio de la metodología de empleo del análisis estadístico implicativo en los estudios de causalidad en salud. RCIM [online]. 2022, vol.14, n.1 Epub 01-Jun-2022. ISSN 1684-1859.
Introducción:
el diseño de la metodología ASI-IMC permite una correcta aplicación del análisis estadístico implicativo en los estudios de causalidad en salud. Luego surgió la necesidad de validarla.
Objetivo:
evaluar la efectividad de la metodología de aplicación del ASI-IMC.
Métodos:
se realizó un estudio observacional analítico prospectivo de tipo casos y controles anidado en una cohorte, cuyo universo de estudio quedó conformado por todas las mujeres mayores de 18 años de edad, con el diagnóstico clínico e histológico de cáncer de mama, procedentes de la provincia de Santiago de Cuba, atendidas en el Hospital Oncológico “Conrado Benítez”, entre 2014 y 2019. Se emplearon como covariables 25 factores pronósticos supuestos. Se aplicó la regresión logística binaria previa verificación del cumplimiento de los supuestos requeridos sobre una muestra de 280 pacientes a razón de un control por caso que constituyó el mismo conjunto de datos al que se aplicó el análisis estadístico implicativo, para luego comparar los resultados de ambas técnicas. Se consideró la regresión como el estándar de oro, para lo cual se estimaron 14 indicadores: sensibilidad, especificidad, valores predictivos, razones de verosimilitud, odds ratio de diagnóstico, entre otros.
Resultados:
fueron identificados, por ambas técnicas estadísticas, como factores de buen pronóstico de mortalidad por cáncer de mama en la población estudiada la determinación de los biomarcadores y de mal pronóstico el estadio avanzado, la metástasis y la quimioterapia. Los indicadores de eficacia arrojaron valores a favor de la técnica evaluada.
Conclusiones:
se validó de manera satisfactoria la metodología diseñada demostrando ser efectiva para la identificación de factores pronósticos.
Palabras clave : análisis estadístico implicativo; factores pronósticos; cáncer de mama; regresión logística.