Taller de cálculo de la potencia estadística con G*Power en Grado e nMedicina: una experiencia docente

Objetivo: Determinar la percepción que los estudiantes de primer curso de Grado en Medicina tienen hacia el uso de software estadístico libre G*Power para el cálculo de la potencia estadística, así como su nivel de satisfacción con la impartición de dicho taller. Metodología: Estudio observacional, de corte transversal y descriptivo, en el que se administraron dos encuestas a los asistentes a un taller de uso de G*Power. Resultados: Los asistentes valoraron positivamente la utilización de G*Power, ya que les permitía ahorrar tiempo a la vez que se sienten más confiados en los resultados que éste ofrece. Adicionalmente,  los residentes se encuentran motivados en el uso presente y futuro de G*Power . Adicionalmente, los asistentes destacaron la actitud positiva del profesorado y la amenidad del curso, considerando su recomendación. Conclusiones: Los alumnos de Grado en Medicina se muestran favorables a G*Power en su futuro desempeño investigador para el cálculo de la potencia estadística. La satisfacción con la realización del taller de cálculo de la potencia estadística para los asistentes fue buena.Objetivo: Determinar la percepción que los estudiantes de primer curso de Grado en Medicina tienen hacia el uso de software estadístico libre G*Power para el cálculo de la potencia estadística, así como su nivel de satisfacción con la impartición de dicho taller. Metodología: Estudio observacional, de corte transversal y descriptivo, en el que se administraron dos encuestas a los asistentes a un taller de uso de G*Power. Resultados: Los asistentes valoraron positivamente la utilización de G*Power, ya que les permitía ahorrar tiempo a la vez que se sienten más confiados en los resultados que éste ofrece. Adicionalmente,  los residentes se encuentran motivados en el uso presente y futuro de G*Power . Adicionalmente, los asistentes destacaron la actitud positiva del profesorado y la amenidad del curso, considerando su recomendación. Conclusiones: Los alumnos de Grado en Medicina se muestran favorables a G*Power en su futuro desempeño investigador para el cálculo de la potencia estadística. La satisfacción con la realización del taller de cálculo de la potencia estadística para los asistentes fue buena

Cálculo del intervalo de confianza para los coeficientes de correlación mediante sintaxis en SPSS

Introducció: L’associació entre dues variables s’expressa de forma analítica mitjançant el càlcul de l’estadístic anomenat coeficient de correlació. Una bona pràctica d’investigació requereix que, per prendre decisions d’investigació encertades, es reporti no només el valor p sinó també l’interval de confiança. Lamentablement, el programari estadístic més utilitzat en l’àmbit socioeducatiu, SPSS, no proporciona en les seves rutines habituals el càlcul de l’interval de confiança per als coeficients de correlació. Els objectius principals d’aquest treball són calcular mitjançant sintaxi de SPSS l’interval de confiança per als coeficients de correlació a través d’un cas pràctic, destacar la importància de reportar un interval de confiança i proporcionar un model de redacció dels resultats d’un estudi de correlació en un informe científic. Mètode: Es proporcionen dos fitxers de sintaxi de SPSS (un per a mostres de mida petita i un altre per a mostres de grans dimensions) com una eina útil per calcular l’interval de confiança d’un coeficient de correlació. Resultats i discussió: L’ús dels fitxers de sintaxi proporciona a l’investigador familiaritzat amb SPSS una forma ràpida i senzilla de calcular l’interval de confiança per al coeficient de correlació.Introduction: The association between two variables is expressed analytically by calculating the statistic called the correlation coefficient. In order to make sound research decisions, good research practice requires reporting not only the p-value but the confidence interval. While SPSS is the most commonly used statistical software in the socio-educational field, it does not provide the calculation of the confidence interval for the correlation coefficients in its usual routines. Therefore, the main objective of this study was to use a practical case to calculate by SPSS syntax the confidence interval for the correlation coefficients, highlighting the importance of reporting a confidence interval and providing a model for writing the results of a correlation study in a scientific report. Method: Two SPSS syntax files are provided, one for small samples and one for large samples, as a useful tool to calculate the confidence interval of a correlation coefficient. Results and discussion: The use of syntax files provides the researcher familiar with SPSS with a quick and easy way to calculate the confidence interval for a correlation coefficient.Introducción: La asociación entre dos variables se expresa de forma analítica mediante el cálculo del estadístico llamado coeficiente de correlación. Una buena práctica de investigación requiere que, para tomar decisiones de investigación acertadas, deba reportarse no solo el valor p sino también el intervalo de confianza. Lamentablemente, el software estadístico más utilizado en el ámbito socioeducativo, SPSS, no proporciona en sus rutinas habituales el cálculo del intervalo de confianza para los coeficientes de correlación. Por tanto, los objetivos principales de este trabajo han sido calcular mediante sintaxis de SPSS el intervalo de confianza para los coeficientes de correlación a través de un caso práctico, destacando la importancia del reporte de un intervalo de confianza y proporcionando un modelo de redacción de los resultados de un estudio de correlación en un informe científico. Método: Se proporcionan dos ficheros de sintaxis de SPSS (uno para muestras de pequeño tamaño y otro para muestras de gran tamaño) como herramienta útil para calcular el intervalo de confianza de un coeficiente de correlación. Resultados y discusión: El uso de los ficheros de sintaxis proporciona al investigador familiarizado con SPSS una forma rápida y sencilla de cálculo del intervalo de confianza para el coeficiente de correlación

Cálculo del tamaño de muestra necesario para estimar el coeficiente de correlación de Pearson mediante sintaxis en SPSS

INTRODUCCIÓ. L’estudi de l’associació entre dues variables requereix el càlcul de l’estadístic anomenat «coeficient de correlació». En la fase de disseny d’aquest tipus d’estudis s’ha de fer l’estimació del nombre mínim de participants que cal seleccionar, per assegurar que podrem fer inferències estadístiques amb una potència adequada. Desafortunadament, SPSS no ofereix el càlcul de la grandària mostral per als estudis d’associació de variables quantitatives. Per tant, l’objectiu principal d’aquest treball ha estat calcular, mitjançant sintaxi de SPSS, la mida de la mostra necessària per estimar el coeficient de correlació a través d’un cas pràctic. MÈTODE. Es proporciona un fitxer de sintaxi de SPSS per al càlcul de la grandària mostral en estudis d’associació. RESULTATS i DISCUSSIÓ. L’ús del fitxer de sintaxi servirà de suport metodològic per a qualsevol investigador usuari d’SPSS interessat en el càlcul de la grandària mostral per a l’estimació del coeficient de correlació.INTRODUCTION. The study of the association between two variables requires the calculation of the statistic called the correlation coefficient. In the design phase of this type of study, the minimum number of participants to be selected must be estimated to ensure that the statistical inferences made have adequate power. Unfortunately, SPSS does not offer the calculation of the sample size for the association studies of quantitative variables. Therefore, the main aim of this study, using SPSS syntax, is to calculate, the sample size necessary to estimate the correlation coefficient through a practical case. METHODS. An SPSS syntax file is provided for the calculation of the sample size in association studies. RESULTS and DISCUSSION. The use of the syntax file will serve as methodological support for all SPSS users and researchers interested in calculating the sample size in order to estimate the correlation coefficient.INTRODUCCIÓN. El estudio de la asociación entre dos variables requiere del cálculo del estadístico llamado coeficiente de correlación. En la fase de diseño de este tipo de estudios, debe realizarse la estimación del número mínimo de participantes a seleccionar para asegurar que podremos realizar inferencias estadísticas con una potencia adecuada. Desafortunadamente, SPSS no ofrece el cálculo del tamaño muestral para los estudios de asociación de variables cuantitativas. Por tanto, el objetivo principal de este trabajo ha sido calcular mediante sintaxis de SPSS el tamaño de la muestra necesario para estimar el coeficiente de correlación a través de un caso práctico. MÉTODO. Se proporciona un fichero de sintaxis de SPSS para el cálculo del tamaño muestral en estudios de asociación. RESULTADOS Y DISCUSIÓN. El uso del fichero de sintaxis servirá de apoyo metodológico para todo investigador usuario de SPSS interesado en el cálculo del tamaño muestral para la estimación del coeficiente de correlación

Validación preliminar de la escala de autoeficacia estadística en estudiantes de Grado en Medicina españoles: análisis factorial confirmatorio

Introducció: La bioestadística és fonamental en la medicina basada en l’evidència. Per a un millor acompliment en l’aprenentatge d’aquesta matèria pensant en els futurs metges, és crucial l’anàlisi de l’autoeficàcia en estadística dels estudiants de Medicina durant la seva formació acadèmica. Objectiu: Dur a terme un estudi preliminar de traducció i validació d’una escala d’autoeficàcia en estadística en una mostra d’estudiants del grau de Medicina. Mètode: Estudi de validació de l’escala current statistics self-efficacy (CSSE) per mesurar l’autoeficàcia en estadística en una mostra de quaranta estudiants de primer curs del grau de Medicina a la Universitat de Saragossa. Resultats: L’anàlisi factorial confirmatòria va permetre verificar que el model unidimensional de la CSSE s’ajusta adequadament a les dades obtingudes en la nostra mostra d’estudiants de Medicina. Conclusions: Els resultats indiquen que l’instrument té unes propietats psicomètriques adequades que permeten avaluar l’autoeficàcia en estadística a estudiants universitaris espanyols que cursen el grau de Medicina. D’aquesta manera, l’escala es constitueix com una eina important per als plans de formació en Medicina, i se suggereix la seva utilització per a una millora en la qualitat de l’ensenyament i de l’aprenentatge d’aquest grau en particular.Introduction: Biostatistics is fundamental in evidence-based medicine. To help students learn this subject more effectively, it is crucial to assess their statistics self-efficacy. Objective: To carry out a preliminary study translating and validating a self-efficacy measure in statistics in a sample of students taking a bachelor’s degree in medicine. Method: Validation of the Current Statistics Self-Efficacy Scale (CSSE) to assess statistics self-efficacy in a sample of 40 first-year students taking the University of Zaragoza’s Bachelor’s Degree in Medicine. Results: The confirmatory factor analysis confirmed that the one-dimensional model of the CSSE adequately fits the data obtained in our sample of medical students. Conclusions: The results indicate that CSSE’s psychometric properties can be used to evaluate statistics self-efficacy in Spanish medical students and should therefore be considered an important tool for improving the quality of teaching and learning in medical degrees.Introducción: La bioestadística es fundamental en la medicina basada en la evidencia. Para un mayor desempeño en el aprendizaje de esta materia, pensando en los futuros médicos, es crucial el análisis de la autoeficacia en estadística del estudiante de Medicina durante su formación académica. Objetivo: Realizar un estudio preliminar de traducción y validación de una escala de autoeficacia en estadística en una muestra de estudiantes de Grado de Medicina. Método: Estudio de validación de la escala current statistics self-efficacy (CSSE) para medir la autoeficacia en estadística en una muestra de 40 estudiantes de primer curso del Grado en Medicina en la Universidad de Zaragoza. Resultados: El análisis factorial confirmatorio permitió verificar que el modelo unidimensional de la CSSE se ajusta adecuadamente a los datos obtenidos en nuestra muestra de estudiantes de Medicina. Conclusiones: Los resultados encontrados indican que el instrumento posee adecuadas propiedades psicométricas que permiten evaluar la autoeficacia en estadística en estudiantes universitarios españoles que cursan el Grado de Medicina. De esta manera, la escala se constituye como una herramienta importante para los planes de formación en medicina, sugiriéndose su utilización para una mejora en la calidad de la enseñanza y del aprendizaje de este Grado en particular

Asociación entre las actitudes hacia la estadística y desempeño en Bioestadística en estudiantes de Medicina: un estudio meta-analítico

Objetivos. Evaluar la evidencia científica actual de la relación entre actitud hacia la estadística y el desempeño en la asignatura de Bioestadística en estudiantes de Medicina.Sujetos y métodos. Se realizo una búsqueda en la base de datos Google Scholar de todos aquellos artículos publicados desde enero de 2010 hasta febrero de 2020 en inglés o español que evaluaran las actitudes hacia la estadística según el instrumento Survey of Attitudes Towards Statistics (SATS) y el desempeño en la materia de Bioestadística en estudiantes de Medicina. La combinación mediante meta-análisis de las puntuaciones medias en las subescalas y total de la SATS, y los coeficientes de correlación de ésta con el desempeño en la materia de Bioestadística se realizo mediante un modelo de efectos aleatorios.Resultados. Se seleccionaron 4 estudios, publicados entre 2012 y 2020, y realizados en tres países diferentes: China, Serbia y España. Dos se llevaron a cabo en estudiantes de Grado de Medicina y dos en estudiantes de Postgrado. De forma global, los estudiantes de Medicina mantuvieron actitudes positivas hacia la estadística, aunque la conciben como una materia difícil. La actitud positiva hacia la estadística se correlacionó con un mayor logro en la materia (r=0,38; pConclusiones. La actitud positiva hacia la estadística tiene un impacto beneficioso en el desempeño de la Bioestadística. Por tanto, desde el Grado hay que fomentar la buena actitud hacia la estadística mediante el empleo de ejemplos reales, aprendizaje basado en problemas, talleres informáticos específicos y trabajos de investigación con datos reales, entre otras.Palabras clave. Bioestadística. Actitudes hacia la estadística. Metodología docente. Grado en Medicina.<br /

Docencia de Bioestadística en Medicina con software gratuito jamovi: una ventana de oportunidad

(No existe al tratarse de un comentario breve

The global real interest rate : past developments and outlook

Artículo de revist

Awareness of pandemics and the impact of COVID-19

La conciencia de los individuos y las sociedades sobre el alcance de las infecciones víricas y otros riesgos de cola puede influir en el impacto socioeconómico que estas dejan a lo largo del tiempo. La literatura muestra que la exposición a episodios negativos o extremos durante la trayectoria vital de las personas puede continuar afectándoles sustancialmente más adelante, ya que su percepción de la probabilidad de que estos eventos ocurran en el futuro se ve alterada. Este artículo utiliza la exposición histórica de un país a epidemias y otros eventos catastróficos como un instrumento de la conciencia de experiencias previas. Los resultados, utilizando una sección cruzada de más de 150 países, sugieren que en aquellas sociedades que se han mostrado «más conscientes», el COVID-19 ha tenido un menor impacto en términos de coste humano y, hasta cierto punto, también económico.“Awareness” about the occurrence of viral infectious (or other) tail risks can influence their socioeconomic inter-temporal impacts. A branch of the literature finds that prior lifetime exposure to signicant shocks can affect people and societies, i.e. by changing their perceived probability about the occurrence of an extreme, negative shock in the future. In this paper we proxy “awareness” by historical exposure of a country to epidemics, and other catastrophic events. We show that in a large cross-section of more tan 150 countries, more “aware” societies suffered a less intense impact of the COVID-19 disease, in terms of loss of lives and, to some extent, economic damage

Deterioro cognitivo leve y riesgo de demencia global:aplicación de nuevos criterios DSM-5

Objetivos: Probar la hipótesis de que el riesgo de desarrollo de demencia global en aquellos sujetos con deterioro cognitivo leve diagnosticado mediante criterios DSM-5 (DSM-5-DCL) será mayor que en aquellos sujetos cognitivamente intactos, así como reportar la fracción de demencia global poblacional atribuible al deterioro cognitivo leve. Métodos: Muestra comunitaria de 4.803 personas mayores de 55 años e seguida durante 4,5 años. En la evaluación se utilizaron instrumentos estandarizados, incluyendo el GMS-AGECAT; los psiquiatras diagnosticaron casos de DSM-5-DCL y demencia siguiendo criterios operativizados. Se construyeron curvas de supervivencia de Kaplan-Meier para los grupos de diagnóstico de DSM-5-DCL. Posteriormente, mediante modelos de regresión de riesgos proporcionales de Cox se calculó el riesgo de demencia global en los participantes con deterioro cognitivo leve en relación a aquellos cognitivamente intactos, así como la fracción de demencia poblacional atribuible al deterioro cognitivo leve. Resultados: La tasa de incidencia de demencia fue significativamente mayor en los casos de DSM-5-DCL en comparación con los ''no casos”. Los “casos” de DCL-DSM-5 tuvieron un riesgo de desarrollar demencia 2,5 veces superior a los “no casos” (hazard ratio, HR: 2,54; IC 95%: 1,54 – 4,19). La fracción de demencia poblacional atribuible al DSM-5-DCL fue de aproximadamente del 5%. Conclusión: Aquellos sujetos diagnosticados de DCL según criterios DSM-5 tuvieron un mayor riesgo de desarrollar demencia. La fracción de mortalidad poblacional atribuible al DSM-5-DCL fue, aproximadamente, del 5%

Impacto de COVID-19 en la salud mental de los estudiantes de medicina

El objetivo de este trabajo fue calcular la proporción global de ansiedad de estudiantes de medicina durante la pandemia de COVID-19. Se realizó una búsqueda sistemática de artículos publicados hasta el 6 de enero de 2021 en Medline que reportaran prevalencia de ansiedad (según GAD-7) en estudiantes de medicina durante la pandemia de COVID-19. Diez estudios fueron incluidos en el meta-análisis, arrojando una prevalencia global estimada de ansiedad en estudiantes de medicina del 42. Este hallazgo sugiere la necesidad de evaluar sintomatología ansiosa entre los estudiantes de medicina durante la pandemia de COVID-19 y establecer programas de apoyo psicológico adecuados