| Revista: | Acta médica del Centro |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000441445 |
| ISSN: | 2709-7927 |
| Autores: | Sagaró del Campo, Nelsa María1 Zamora Matamoros, Larisa2 |
| Instituciones: | 1Universidad de Ciencias Médicas de Santiago de Cuba, Santiago de Cuba. Cuba 2Universidad de Oriente, Santiago de Cuba. Cuba |
| Año: | 2021 |
| Periodo: | Abr-Jun |
| Volumen: | 15 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 188-203 |
| País: | Cuba |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en español | 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 |
| Resumen en inglés | 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 |
| Disciplinas: | Medicina |
| Palabras clave: | Salud pública, Oncología, Estadísticas de salud, Cáncer cervicouterino, Causalidad, Factores pronósticos |
| Keyword: | Public health, Oncology, Health statistics, Cervical cancer, Causality, Prognostic factors |
| Texto completo: | http://www.revactamedicacentro.sld.cu/index.php/amc/article/view/1123/1431 |
