Evaluación de publicaciones científicas: serie de 4 artículos

15 02 2016

Comparto cuatro artículos de la serie sobre Evaluación de Publicaciones Científicas:

  1. du Prel JB, Röhrig B, Blettner M. Critical appraisal of scientific articles: part 1 of a series on evaluation of scientific publications. Dtsch Arztebl Int. 2009;106(7):100-5. Descargar en http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2696241/pdf/Dtsch_Arztebl_Int-106-0100.pdf
  2. Röhrig B, du Prel JB, Blettner M. Study design in medical research: part 2 of a series on the evaluation of scientific publications. Dtsch Arztebl Int. 2009;106(11):184-9. Descargar en: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2695375/pdf/Dtsch_Arztebl_Int-106-0184.pdf
  3. Röhrig B, du Prel JB, Wachtlin D, Blettner M. Types of study in medical research: part 3 of a series on evaluation of scientific publications. Dtsch Arztebl Int. 2009;106(15):262-8. Descargar en http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2689572/pdf/Dtsch_Arztebl_Int-106-0262.pdf
  4. du Prel JB, Hommel G, Röhrig B, Blettner M. Confidence interval or p-value?: part 4 of a series on evaluation of scientific publications. Dtsch Arztebl Int. 2009;106(19):335-9. Descargar en http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2689604/pdf/Dtsch_Arztebl_Int-106-0335.pdf




Análisis multivariado: dos artículos que explican su utilidad en los estudios epidemiológicos

6 02 2015

Uno de los temas más buscados y por el que los visitantes llegan a este blog es el análisis multivariado.

Les comparto dos artículos sobre los conceptos básicos de los modelos multivariados con ejemplos de su aplicación en estudios clínicos.

¡Altamente recomendados!

Garcés D. Jaimes F. Introducción al análisis multivariable (parte I). IATREIA 2014;27(3):355-363.  Descargar en http://tinyurl.com/opadzws

Garcés D. Jaimes F. Introducción al análisis multivariable (parte II). IATREIA 2015;28(1): 87-96. Descargar en http://tinyurl.com/mvn34le





Importancia clínica frente significación estadística en la evaluación de resultados de investigación

30 03 2011

Ochoa Sangrador C. Evaluación de la importancia de los resultados clínicos: importancia clínica frente significación estadística.   Evid Pediatr. 2010;6:40

Juzgar la importancia clínica de un estudio basado en un criterio estadístico es un error. El valor p no informa sobre el tamaño del efecto del estudio, de manera que no hay información que permita considerar la importancia clínica de los resultados.  Se puede observar un tamaño de efecto muy pequeño con significación estadística, sin que el efecto sea importante clínicamente.

El autor menciona algunos factores para determinar la importancia clínica de los resultados de un estudio:

  1. Valoración cuantitativa de los resultados: estimación de medidas de efecto e impacto, evaluación de equivalencia, superioridad o no inferioridad.
  2. Valoración cualitativa: consideración de la repercusión sobre la toma de decisiones diagnósticas o terapéuticas y del beneficio sobre el paciente.
  3. Valoración comparativa: comparación con los resultados de otros estudios con las mismas o distintas medidas de efecto.
  4. Valoración beneficio-riesgo-coste: ponderación de beneficios con los riesgos y costes.

Presenta el concepto e interpretación de  las principales medidas para estimar el tamaño del efecto de un estudio (riesgo relativo, correlación, diferencia de medias, odds ratio, número de pacientes a tratar, número necesario de pacientes a dañar, fracción atribuible o fracción etiológica).

No existe un consenso sobre lo definición de qué es un resultado clínicamente importante, el autor menciona diversas definiciones de autores e ilustra la valoración del tamaño del efecto en términos de equivalencia, superioridad y no inferioridad.

Descargar completo en http://tinyurl.com/6zomaby






Guía para elegir un test estadístico

21 03 2011

Nayak BK, Hazra A. How to choose the right statistical test?. Indian J Ophthalmol. 2011;59(2):85-6.

La selección del test estadístico se realiza durante el diseño dl estudio y depende del tipo de pregunta de investigación que se pretende responder.  Existen otros aspectos que consideran para la selección del test como son el tipo de datos cualitativos o cuantitativos que serán analizados y  el número de grupos o conjuntos de datos involucrados en el estudio.

Los autores presentan diversos esquemas que ayudan a elegir un test estadístico a partir de cinco preguntas:

  1. ¿Existe diferencia entre grupos que son independientes o no relacionados (unpaired groups) ?
  2. ¿Existe diferencia entre grupos que son dependientes o relacionados? (paired groups)
  3. ¿Existe asociación entre dos variables?
  4. ¿Existe concordancia o acuerdo entre las mediciones?
  5. ¿Hay alguna diferencia entre las tendencias de tiempo hasta el evento?

Descargar el artículo completo aqui





Acceso gratuito a libro de Bioestadística: métodos y aplicaciones, publicado por la Universidad de Málaga.

10 06 2010

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