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

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

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

El Análisis de Datos como herramienta potenciadora de la Coherencia Argumentativa en investigaciones de las Ciencias Sociales

In the present work, methodological orientations are provided to enhance the argumentation in the process of scientific investigation of the social sciences from the modeling of the relationship that is revealed between argumentation and data analysis; relationship that gives rise to an argumentative coherence, interpreted as a dimension of the dynamics of information processing in social investigations

El Análisis de Datos como herramienta potenciadora de la Coherencia Argumentativa en investigaciones de las Ciencias Sociales

In the present work, methodological orientations are provided to enhance the argumentation in the process of scientific investigation of the social sciences from the modeling of the relationship that is revealed between argumentation and data analysis; relationship that gives rise to an argumentative coherence, interpreted as a dimension of the dynamics of information processing in social investigations

Fundamental Concepts on Classification and Statistical Implicative Analysis for Modal Variables

The present work offers some fundamental concepts of the Statistical Implicative Analysis for modal variables and proposes an index to establish the similarity between two modal variables. Expressions to calculate typicality and contribution of the individuals to the classes that are formed in the classification are also presented. This technique is illustrated by two examples, one with binary data, which allows  the coincidence between the formulas presented and the existent for the binary case to be shown, and the other for modal data with more than two modalities.En el presente trabajo se ofrecen algunos conceptos fundamentales del análisis estadístico implicativo para el caso de variables modales y se propone un índice para establecer la similaridad entre dos variables modales, así como expresiones para el cálculo de la tipicalidad y contribución de los individuos a las clases que se forman en la clasificación. Con el objetivo de ilustrar la técnica presentada, es aplicada a dos juegos de datos, uno binario, el cual permite mostrar numéricamente la coincidencia de las fórmulas presentadas con las existentes para el caso de variables binarias, y otro modal con más de dos modalidades

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

El proceso de categoría docente en las universidades cubanas. ¿Cómo desarrollar la exposición crítica sobre un programa de disciplina? (Original)

The objective of the article is to propose a way to develop the dissertation or critical exposition on a discipline program, which is one of the exercises to be carried out by every university professor who is going to opt for the category of Full Professor, the maximum condition of the established scale for Cuban higher education. Throughout it, the main aspects to take into account when preparing and executing a presentation are explained and exemplified. To illustrate these aspects, the Higher Mathematics discipline was selected for the Civil Engineering career. It was concluded that it is very important to discern the components of a teaching discipline to achieve an effective dissertation or critical exposition on its deficiencies and to propose ways to improve them.El objetivo del artículo es proponer una forma de desarrollar la disertación o exposición crítica sobre un programa de disciplina, que es uno de los ejercicios a realizar por todo profesor universitario que vaya a optar por la categoría de Profesor Titular, máxima condición de la escala establecida para la Educación Superior cubana. A lo largo del mismo se explican, y ejemplifican, los principales aspectos a tener en cuenta al preparar y ejecutar dicha exposición. Para ilustrar estos aspectos, se seleccionó la disciplina Matemática Superior para la carrera de Ingeniería Civil. Se concluyó que es muy importante discernir las componentes de una disciplina docente para lograr una eficaz disertación o exposición crítica sobre sus deficiencias y proponer formas de perfeccionarlas

UN ESTUDIO EXPLORATORIO SOBRE LA RIGUROSIDAD DE LAS INVESTIGACIONES DOCTORALES CUBANAS EN CIENCIAS PEDAGÓGICAS

Se presenta un estudio exploratorio sobre la rigurosidad de las investigaciones doctorales cubanas en Ciencias Pedagógicas, presentadas en el periodo 2000-2010. A través de una muestra representativa de tesis doctorales, seleccionada mediante una adaptación del muestreo probabilístico estratificado, se realizaron inferencias estadísticas a la población objeto de estudio, para lo cual se empleó una escala de Likert con cinco niveles de respuesta. Se pudo concluir que el comportamiento medio de la variable operativa «rigurosidad de los resultados investigativos de las tesis de doctorado en Ciencias Pedagógicas» se localiza en el nivel cualitativo «desfavorable» y que el intervalo de confianza al 95% brinda evidencias sobre la presencia latente de rasgos «muy desfavorables». Complementariamente se aplicó una entrevista a especialistas para profundizar en los resultados obtenidos, corroborándose los mismos.PALABRAS CLAVE: investigación; pedagógica; rigurosidad; validez; confiabilidad.AN EXPLORATORY STUDY ON THE RIGOROUSNESS OF THE CUBAN DOCTORAL RESEARCHES IN PEDAGOGICAL SCIENCESABSTRACTWe present an exploratory study on the rigorousness of the Cuban doctoral researches in Pedagogical Sciences carried out in the period 2000-2010. Through a representative sample of doctoral theses, selected by an adaptation of the stratified random sampling, statistical inferences were made to the population under study, for which we used a Likert scale with five levels of response. We concluded that the average behavior of the operational variable «rigorousness of the research results of the doctoral thesis of Pedagogical Sciences» is located at the qualitative level «unfavorable» and that the confidence interval of 95% provides evidence of the latent presence of traits «very unfavorable». Complementarily, was applied an interview to specialists for deepen in the obtained results, corroborating the same.KEYWORDS: research; pedagogical; rigorousness; validity; confiability

Extracción de conocimientos lógicos y estadísticos, a partir de tablas de datos binarios: Un estudio con alumnos de la enseñanza media superior de Santiago de Cuba / Extraction of logical and statistical knowledge from binary data tables: A study with high school students in Santiago de Cuba

In this work there is a study on the skills of students from 10th and 11th grades of pre-university for the simultaneous work with essential aspects of Data Treatment, Logics and Elementary Statistics, in the interpretation of the information obtained in a survey and presented in a table of binary data, taking as reference the works of Pitarch (2002) and Orús (1992), carried out with students from the ESO in Spain and primary school in France respectively. By applying the techniques of Implicative Statistical Analysis, this article shows the relationship between the logical and statistical work through the treatment of data, detecting significant differences in the acquired skills for students of two pre-universitary schools taken as sample for the experimentation. Finally it is presented, with help of the ISA, a set of rules that show the relations between the logical and statistical operations and the treatment of data