Análise estatística implicativa versus regressão logística binária para o estudo de causalidade em saúde

El presente trabajo tiene por objetivo establecer una comparación de dos técnicas estadísticas multivariadas empleadas en investigaciones clínico-epidemiológicas para la identificación de factores pronósticos o de riesgo a partir de diseños observacionales. Se comparan la regresión logística binaria, muy empleada en salud desde mediados del siglo pasado para identificar la influencia de diversos factores sobre un desenlace dicotómico y el análisis estadístico implicativo, herramienta de la minería de datos, empleada para modelar la cuasi-implicación entre los sucesos y variables, que surgió para solucionar problemas de la Didáctica de las matemáticas; para lo cual se llevó a cabo una revisión de la literatura y de las investigaciones en las cuales se aplicaron de forma simultánea ambas técnicas. Se definieron catorce patrones de comparación. Se presentan las ventajas del análisis estadístico implicativo y se sugiere su empleo contextualizado previo a la regresión logística en los estudios epidemiológicos de causalidad.The purpose of this paper is to establish a comparison of two multivariate statistical techniques used in clinical-epidemiological research to identify prognostic or risk factors from observational designs. Binary logistic regression, widely used in health since the middle of the last century, is compared to identify the influence of various factors on a dichotomous outcome and the implicit statistical analysis, a data mining tool, used to model the quasi-implication between events. And variables, which arose to solve problems of the Didactics of mathematics; for which a review of the literature and of the investigations in which both techniques were applied simultaneously was carried out. Fourteen comparison patterns were defined. The advantages of the implicative statistical analysis are presented and its contextualized use is suggested prior to the logistic regression in the epidemiological studies of causality.O objetivo deste trabalho é estabelecer uma comparação de duas técnicas estatísticas multivariadas utilizadas na pesquisa clínico-epidemiológica para a identificação de fatores prognósticos ou de risco com base em desenhos observacionais. A regressão logística binária, amplamente utilizada na saúde desde meados do século passado, é comparada para identificar a influência de vários fatores em um resultado dicotômico e a análise estatística implícita, uma ferramenta de mineração de dados, usada para modelar a quase implicação entre eventos. e variáveis que surgiram para solucionar problemas da Didática da Matemática; para o qual foi realizada uma revisão da literatura e das investigações nas quais as duas técnicas foram aplicadas simultaneamente. Quatorze padrões de comparação foram definidos. As vantagens da análise estatística implicativa são apresentadas e seu uso contextualizado é sugerido antes da regressão logística nos estudos epidemiológicos de causalidade

Análisis estadístico implicativo en la identificación de factores pronósticos de mortalidad por cáncer cervicouterino

Introduction: the statistical techniques used for the identification of prognostic factors are multivariate; one of the most frequent is logistic regression. In this work another technique is proposed and to test it, cervical cancer is used as a health problem due to its high incidence and mortality.Objective: to evaluate the usefulness of implicative statistical analysis in the identification of prognostic factors and to identify prognostic factors for mortality in cervical cancer.Method: a case-control study was conducted on a population of women with clinical and histological diagnosis of cervical cancer attended at the Oncological Hospital of Santiago de Cuba from 2014 to 2017. Implicative statistical analysis was applied along with binary logistic regression, which was considered as gold standard to evaluate the performance of the proposed technique.Results: both techniques identified age as a poor prognostic factor and chemotherapy as a good prognostic factor. Implicative statistical analysis identified metastasis as a poor prognostic factor, not detected by logistic regression, and supported the analysis with a series of graphs that helped to better understand the results obtained.Conclusions: the usefulness of the statistical analysis is recognized and its routine use is proposed to improve the quality of these investigations.Introducción: las técnicas estadísticas utilizadas para la identificación de factores pronósticos son multivariadas; una de las más frecuentes es la regresión logística. En este trabajo se propone otra técnica y para probarla se emplea como problema de salud el cáncer cervicouterino por su elevada incidencia y mortalidad.Objetivo: evaluar la utilidad del análisis estadístico implicativo en la identificación de factores pronósticos e identificar los factores pronósticos de mortalidad en el cáncer cervicouterino.Método: se realizó un estudio de casos y controles sobre una población de mujeres con el diagnóstico clínico e histológico de cáncer cervicouterino atendidas en el Hospital Oncológico de Santiago de Cuba de 2014 a 2017. Se aplicó el análisis estadístico implicativo junto con la regresión logística binaria, la que se consideró como estándar de oro para evaluar el desempeño de la técnica propuesta.Resultados: se identificaron por ambas técnicas como factores de mal pronóstico la edad y de buen pronóstico la quimioterapia. El análisis estadístico implicativo identificó, como factor de mal pronóstico, la metástasis, no detectado por la regresión logística, y apoyó el análisis con una serie de gráficos que ayudaron a la mejor comprensión de los resultados obtenidos.Conclusiones: se reconoce la utilidad del análisis estadístico implicativo y se propone su empleo de manera habitual para elevar la calidad de estas investigaciones

Técnicas estadísticas multivariadas para el estudio de la causalidad en medicina

Introduction: multivariate statistical techniques are those that examine multiple characteristics considered in the same individual, and that because they are interrelated do not make sense to determine their effect in an isolated way. They are more frequently applied in observational studies in relation to the etiology and prognosis of a disease, since they permit to explain, predict and control confusing variables to obtain greater consistency in statistical inference.Objective:  this paper is aimed at describing the multivariate techniques that can be applied for the study of causality in biomedical sciences.Methods: a review of the literature on the subject was carried out, searching in bibliographic databases such as Pubmed/Medline, SciELO, SCOPUS, Web of Science, EBSCOhost, Google, among others. The descriptors used in the search strategy were those provided in the key words of the article, which were used in English, French, Portuguese and Spanish, combined with the logical operators. Out of more than 200 digital documents found, the most current ones were chosen, and a report was prepared where the techniques were grouped according to their objective and types of variables applied in the analysis.Results: descriptive, explanatory and mixed techniques were presented, considering the different types of regression and structural equations as the most applied techniques in the study of causality.Conclusions: The use of implicit statistical analysis in the determination of risk factors and prognosis was proposed.Introducción: las técnicas estadísticas multivariadas son aquellas que analizan múltiples características medidas en un mismo individuo, que por estar interrelacionadas no tiene sentido medir su efecto de manera aislada. Las mismas son más frecuentemente empleadas en los estudios observacionales acerca de la etiología y el pronóstico de una enfermedad, ya que permiten explicar, predecir, controlar variables confusoras y obtener mayor consistencia en la inferencia estadística.Objetivo: exponer las técnicas multivariadas que pueden ser empleadas para el estudio de la causalidad en las ciencias biomédicas.Métodos: se llevó a cabo una revisión de la literatura sobre el tema en bases de datos bibliográficas como Pubmed/Medline, SciELO, SCOPUS, Web of Science, EBSCOhost, Google, entre otras. Se emplearon en la estrategia de búsqueda como descriptores los consignados en las palabras claves del artículo, los mismos fueron utilizados en idiomas inglés, francés, portugués y español, combinados con los operadores lógicos. De los más de 200 documentos digitales encontrados, se escogieron los de mayor actualidad, elaborando un informe donde se agrupan las técnicas según su objetivo y tipos de variables empleadas en el análisis.Resultados: se presentan las técnicas descriptivas, explicativas y mixtas, considerando los diferentes tipos de regresión y las ecuaciones estructurales como las técnicas más empleadas en el estudio de la causalidad.Conclusiones: se propone el empleo del análisis estadístico implicativo en la determinación de factores de riesgo y pronósticos

Volumen intracraneal según imágenes de tomografía axial computarizada, como biomarcador de envejecimiento cerebral

Introducción: La determinación de volúmenes de múltiples estructuras encefálicas es de gran importancia en el campo de las neurociencias, ya no solo con el objetivo de medir o detectar alteraciones estructurales, sino debido a la necesidad de realizar un diagnóstico precoz de enfermedades que afectan al sistema nervioso. Objetivo: Describir las diferencias entre la volumetría encefálica absoluta y estandarizada por el volumen intracraneal, así como la elaboración de las tablas de percentiles que caracterizan esta volumetría. Métodos: Se desarrolló un estudio descriptivo, transversal de una serie de casos en 320 sujetos, con funciones neurocognitivas y examen neuropsiquiátrico normales, en edades comprendidas entre 30 y 79 años, a los que se les realizó tomografía computarizada de cráneo simple monocorte. Se aplicó un modelo lineal general multivariado, se ponderó el volumen intracraneal para descartar la influencia en los resultados del tamaño de la cabeza de los sujetos. El procesamiento digital de las imágenes se realizó a través del empleo de un método de segmentación de imagen basado en el análisis de texturas homogéneas e interpolación. Resultados: El grupo de edad predominante fue el de 50 - 59 años (14,1 %).Los mayores volúmenes intracraneales absolutos estuvieron presentes en los hombres, una vez realizada la corrección residual de Nordenskjöld, fueron mayores en las mujeres. Se obtuvo una alta correlación entre el volumen encefálico total y el volumen intracraneal. Conclusiones: La ponderación de los parámetros volumétricos en función del volumen intracraneal confirma que las diferencias atribuibles al sexo no son dependientes del volumen del cráneo

Validez del índice demográfico integral como medidor del desarrollo socioeconómico y el estado de salud

Introducción: Uno de los logros más importantes de la ciencia del siglo XX ha sido el avance en la medición de la riqueza comparativa de los países mediante indicadores, se destacan el producto interno bruto y el índice de desarrollo humano. Objetivo: Evaluar la validez del índice demográfico integral en la medición del nivel de desarrollo y estado de salud de una población para establecer un orden jerárquico acorde a estas 2 características. Método: Se realizó un estudio ecológico, se escogió como población a los 191 países que en el año 2019 disponían de información para el cálculo del índice de desarrollo humano; la muestra fue seleccionada por un muestreo simple aleatorio. La información se obtuvo de la página web Datosmacro. Para analizar los datos se emplearon los coeficientes de validez de Hernández- Nieto y V de Aiken, análisis factorial, correlación de Spearman y el coeficiente de Kappa. Resultados: El análisis por ítems reflejó un elevado acuerdo entre los jueces. Existió una alta correlación y elevada concordancia entre el índice demográfico integral y el índice de desarrollo humano. Se identificó una perfecta correlación entre los indicadores evaluados y el grado de desarrollo, con correlaciones iguales a 1 y -1. Conclusión: El índice demográfico integral constituye un indicador válido en la evaluación del envejecimiento, estado de salud y grado de desarrollo entre países, lo que permitió el ordenamiento de las poblaciones acorde a su desarrollo y condición de salud

Identificação de possíveis fatores causais em saúde aplicando a metodologia “ASI-BMI”

Once the “ASI-IMC” methodology that allows a correct application of the statistical analysis implicated in the causality studies in medicine was designed, it was applied in said studies. A study of prognostic factors of mortality in breast cancer was chosen as an example. In order to evaluate the effectiveness of the employment methodology of the statistical analysis implicit in the identification of possible causal factors; a prospective analytical observational study of cases and controls nested in a cohort was conducted, whose study universe was made up of all women over 18 years of age with the clinical and histological diagnosis of breast cancer, from the province from Santiago de Cuba, treated at the “Conrado Benítez” Oncology Hospital, between 2014 and 2019 with a sample of 140 cases and 140 controls, using 25 covariates as supposed prognostic factors and applying the first 5 stages of the employment methodology of the implicative statistical analysis in causation studies in medicine. Biomarker determination was identified as factors of good prognosis in breast cancer patients, while, of poor prognosis classified advanced stage and chemotherapy directly, as well as tumor size and metastasis, indirectly. The methodology used allowed the identification of possible causal factors in the research presented, demonstrating once again its effectiveness.Una vez diseñada la metodología ASI-IMC, que permite una correcta aplicación del análisis estadístico implicativo en los estudios de causalidad en medicina se aplicó la misma en dichos estudios. Se escogió como ejemplo un estudio de factores pronósticos de mortalidad en cáncer de mama. El objetivo es evaluar la efectividad de la metodología de empleo del análisis estadístico implicativo en la identificación de posibles factores causales. 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 con una muestra de 140 casos y 140 controles, empleando 25 covariables como supuestos factores pronósticos y aplicando las 5 primeras etapas de la metodología de empleo del análisis estadístico implicativo en los estudios de causalidad en medicina. Fueron identificados como factores de buen pronóstico en pacientes con cáncer de mama la determinación de los biomarcadores, mientras que, de mal pronóstico clasificaron el estadio avanzado y la quimioterapia de manera directa, así como el tamaño tumoral y la metástasis, de manera indirecta. La metodología empleada permitió la identificación de posibles factores causales en la investigación presentada, evidenciando una vez más su efectividad. Uma vez desenhada a metodologia ASI-BMI, que permite uma correta aplicação da análise estatística implicativa nos estudos de causalidade em medicina, foi aplicada nos referidos estudos. Um estudo de fatores prognósticos para mortalidade no câncer de mama foi escolhido como exemplo. O objetivo é avaliar a eficácia da metodologia de utilização da análise estatística implicativa na identificação de possíveis fatores causais. Foi realizado um estudo observacional analítico prospectivo do tipo caso-controle aninhado em uma coorte, cujo universo de estudo foi constituído por todas as mulheres maiores de 18 anos com diagnóstico clínico e histológico de câncer de mama, da província de Santiago de Cuba. , atendidos no Hospital Oncológico "Conrado Benítez", entre 2014 e 2019 com uma amostra de 140 casos e 140 controles, utilizando 25 covariáveis como supostos fatores prognósticos e aplicando as 5 primeiras etapas da metodologia de uso da análise estatística implicativa na causalidade estudos em medicina. A determinação dos biomarcadores foi identificada como fatores de bom prognóstico em pacientes com câncer de mama, enquanto o estágio avançado e a quimioterapia foram classificados diretamente como de mau prognóstico, assim como o tamanho do tumor e metástases, indiretamente. A metodologia utilizada permitiu a identificação de possíveis fatores causais nas pesquisas apresentadas, demonstrando mais uma vez sua eficácia

Morphometry of the encephalic ventricular system in adults with normal cognitive functions

Introduction: With the introduction of modern machine learning techniques in neuroimaging, it has been possible to develop automatic classification systems and discover aging biomarkers. Objective: To determine the volumetry of the encephalic ventricular system according to age and sex. Method: An analytical observational study was developed in 320 subjects with normal neurocognitive functions and neuropsychiatric examination, aged between 30 and 79 years, who underwent single-slice computed tomography of the skull. An image segmentation method based on the analysis of homogeneous textures and interpolation was used. Results:The volumes of the brain ventricles increased with increasing age. While sex had a significant effect, obtaining higher magnitudes in the male sex. Conclusions: The neuroimaging acquisition protocol implemented allowed obtaining brain volumetric parameters, according to sex and age, in a population with normal global cognitive functions, from computed tomography images

Análise estatística implicativa na identificação de fatores prognósticos da mortalidade por câncer renal

Introduction: implicit statistical analysis (ASI) is a data mining technique, to model the quasi-implication between events and variables of a data set. Objective: to evaluate the utility of ASI in the identification of prognostic factors in evolution of renal cancer. Method: a case-control study was carried out to identify the prognostic factors that influence the evolution of renal cancer in patients treated at the Clinical Surgical Teaching Hospital "Hermanos Ameijeiras" in Havana, January 2006 to January 2016. This technique was applied together with the binary logistic regression, which was considered as a gold standard.Results: the binary logistic regression identified four prognostic factors, while the implicative statistical analysis identified nine. Conclusions: the implicative statistical analysis proved to be an appropriate technique, which complements the logistic regression in the identification of prognostic factors, allowing a more complete interpretation of the phenomenon of causality.Introducción: el análisis estadístico implicativo (ASI) es una técnica de la minería de datos, para modelar la cuasi-implicación entre sucesos y variables de un conjunto de datos.Objetivo: evaluar la utilidad del ASI en la identificación de factores pronósticos en la evolución del cáncer renal.Método: se realizó un estudio de casos y controles para la identificación de los factores pronósticos que inciden en la evolución del cáncer renal en los pacientes atendidos en el Hospital Clínico Quirúrgico Docente “Hermanos Ameijeiras” de La Habana, de enero 2006 a enero 2016. Se aplicó esta técnica junto con la regresión logística binaria, la cual se consideró como “estándar de oro”.Resultados: la regresión logística binaria identificó cuatro factores pronósticos, mientras que el análisis estadístico implicativo identificó nueve.Conclusiones: el análisis estadístico implicativo resultó ser una técnica apropiada, que complementa a la regresión logística en la identificación de factores pronósticos, permitiendo una interpretación más completa del fenómeno de la causalidad.Introdução: a análise estatística implicative (ASI) é uma técnica de mineração de dados, modelagem do quasi-implicação entre os eventos e as variáveis de um conjunto de datos. Objetivo: avaliar a utilidade da ASI na identificação de fatores prognósticos em evolução câncer renal. Método: um estudo de casos e controles para identificar fatores prognósticos que afetam a evolução do câncer renal em pacientes tratados no "Hermanos Ameijeiras" Clínica cirúrgica Hospital de Ensino de Havana, realizada janeiro 2006 a janeiro 2016. Se aplicado esta técnica com regressão logística binária, que foi considerado como oro.Resultados: regressão logística binária identificou quatro preditores, enquanto os nueve.Conclusiones: análise estatística implicative identificados: a análise estatística implicative provou ser uma técnica adequada que complementa a regressão logística no id introdução de fatores prognósticos, permitindo uma interpretação mais completa do fenômeno da causalidade

Graphic methods in causal biomedical research

Background: the statistical graphs can be used for the exploratory data analysis, being indispensable in the study of multivariate relations.Objective: to update on the aspects related to the use of graphic methods in the study of causality in biomedical sciences.Methods: a bibliographic review was conducted using the specialized services available in the Internet: Pubmed/Medline, SciELO, SCOPUS, Springer, Web of Science, EBSCOhost and Google, from January through March 2019. The following descriptors in English, French, Portuguese and Spanish were used: statistical techniques, statistical graphs, causal diagrams, implicative graph, variable relations and implicative statistical analysis. The professional experience of the authors was included.Results: the mostly used graphic methods are presented, highlighting those that allow the presentation of the information such as the causal diagrams that visualize the relationship between multiple variables, as well as those that allow the exploration of data and multivariate relations to direct the subsequent analysis. The study shows the usefulness of the implicative graph to identify the factors that have an influence on an ending, making it possible to determine whether it is a risk or a protective factor, as well as the magnitude of the effect, by means of implicative intensity.Conclusions: the study showed the importance of the use of graphic methods in the study of causality. The superiority of the implicative graph is highlighted.</p

Creencias acerca del sexo, el género y la masculinidad en adolescentes de distintos niveles de enseñanza

Se realizó un estudio descriptivo y transversal de 300 estudiantes de 16-20 años, pertenecientes a diferentes tipos de enseñanzas del municipio de Santiago de Cuba, a fin de comparar sus criterios acerca de aspectos relacionados con el sexo, el género y la masculinidad, durante el segundo semestre del 2013, para lo cual se confeccionó un cuestionario y se otorgó una puntuación por tema. Hubo un predominio de no respuestas en los varones, con diferencias significativas en el conocimiento por sexo; sin embargo, no ocurrió así en los grupos de las diferentes enseñanzas. El instrumento empleado se pudo validar mediante técnicas multivariables, y permitió demostrar que en el medio estudiado no existían diferencias importantes con respecto a los conocimientos de los adolescentes acerca de estos temas, en cuanto al tipo y nivel de enseñanza de donde provenía