Del juicio clínico al análisis de supervivencia



Document title: Del juicio clínico al análisis de supervivencia
Journal: Revista médica del Instituto Mexicano del Seguro Social
Database: PERIÓDICA
System number: 000373544
ISSN: 0443-5117
Authors: 1
2
1
Institutions: 1Instituto Mexicano del Seguro Social, Coordinación de Investigación en Salud, México, Distrito Federal. México
2Instituto Nacional de Psiquiatría Ramón de la Fuente Muñiz, Subdirección de Investigaciones Clínicas, México, Distrito Federal. México
Year:
Season: May-Jun
Volumen: 52
Number: 3
Pages: 308-315
Country: México
Language: Español
Document type: Artículo
Approach: Analítico
Spanish abstract La toma de decisiones durante la atención médica implica el conocimiento de la evolución clínica de la enfermedad. A su vez, el conocimiento de la evolución clínica permite estimar la posibilidad de ocurrencia de un fenómeno en un tiempo determinado o su tiempo de duración. Entre los modelos estadísticos con los que es posible obtener una medida de resumen para estimar el tiempo de ocurrencia de un fenómeno en una población determinada se encuentran la regresión lineal (variable dependiente continua y con distribución normal [tiempo a la ocurrencia del fenómeno]), la regresión logística (variable dependiente dicotómica, en un solo intervalo) y las curvas de supervivencia (variable dependiente dicotómica, en múltiples intervalos). La primera referencia que se tiene sobre este tipo de análisis es el trabajo publicado en 1693 por el astrónomo, físico y matemático inglés Edmundo Halley —famoso por el cálculo de la órbita y aparición del cometa reconocido como el primer cometa periódico (el 1P/cometa Halley)— quien contribuyó en el área de la salud con la estimación de la tasa de mortalidad para una población polaca. Las curvas de supervivencia permiten calcular la probabilidad de que ocurra un fenómeno a distintos intervalos y, de igual forma, permiten estimar la mediana de supervivencia de cualquier fenómeno de interés (aunque se utiliza el término supervivencia, el desenlace no necesariamente tiene que ser muerte, sino la ocurrencia de cualquier otro fenómeno)
Disciplines: Medicina,
Matemáticas
Keyword: Diagnóstico,
Medicina general y familiar,
Matemáticas aplicadas,
Enfermedades,
Evolución clínica,
Análisis de sobrevivencia,
Método Kaplan-Meier,
Tabla de vida,
Tiempo
Keyword: Medicine,
Mathematics,
Diagnosis,
General practice and family health,
Applied mathematics,
Diseases,
Clinical evolution,
Survival analysis,
Kaplan-Meier method,
Life table,
Time
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