Fundamento:

el cáncer es una de las primeras causas de muerte a escala mundial. La identificación de los factores pronósticos involucrados en su evolución es de gran interés para la prevención secundaria y terciaria de esta enfermedad tan frecuente.

Objetivo:

identificar los factores pronósticos de mortalidad por cáncer cérvico-uterino y evaluar la utilidad del análisis estadístico implicativo en las investigaciones clínico-epidemiológicas de causalidad.

Métodos:

se realizó un estudio de casos y controles en 106 mujeres con el diagnóstico clínico e histológico de cáncer cérvico-uterino, atendidas en el Hospital Oncológico de la provincia Santiago de Cuba desde enero de 2016 a enero de 2018. Se aplicó el análisis estadístico implicativo junto con la regresión logística binaria, la cual se consideró como estándar de oro.

Resultados:

la regresión logística binaria identificó como único factor de mal pronóstico la presencia de metástasis (OR=2,995) y como factores de buen pronóstico la quimioterapia (OR=0,151) y el intervalo libre de evento (OR=0,602). El análisis estadístico implicativo detectó estos mismos factores, pero además identificó otros factores de mal pronóstico como las complicaciones, el estadio avanzado y la recaída; todos con un 99 % de intensidad aplicativa.

Conclusiones:

esta técnica alcanzó una elevada sensibilidad y especificidad al compararse con la regresión y resultó útil para la identificación de factores pronósticos.

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