| Revue: | Iatreia (Medellín) |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000421375 |
| ISSN: | 0121-0793 |
| Autores: | Isaza Jaramillo, Sandra1 Jaimes Barragán, Fabián1 |
| Instituciones: | 1Universidad de Antioquia, Facultad de Medicina, Medellín, Antioquia. Colombia |
| Año: | 2017 |
| Periodo: | Ene-Mar |
| Volumen: | 30 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 92-99 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | La investigación relacionada con el pronóstico se puede clasificar así: fundamental, que revela diferencias en desenlaces de salud; de factores pronósticos, que identifica y caracteriza variables; de desarrollo, validación y utilidad de modelos predictivos; y finalmente, de medicina estratificada, donde se establecen grupos de riesgo que comparten un factor asociado con el desenlace de interés. El desenlace en salud, o la condición de enfermedad que tendrá un individuo se pueden predecir considerando ciertas características asociadas, con anterioridad o simultáneamente, con dicho desenlace. Lo anterior puede hacerse mediante modelos predictivos pronósticos o diagnósticos. El desarrollo de un modelo predictivo exige cuidado en la selección, definición, medición y categorización de las variables predictoras; en la exploración de interacciones; en el número de variables que se van a incluir; en el cálculo del tamaño de la muestra; en el manejo de los datos perdidos; en las pruebas estadísticas que se van a usar y en la forma de presentación del modelo. El modelo así desarrollado se debe validar en un grupo diferente de pacientes para establecer su calibración, discriminación y utilidad |
| Resumen en inglés | Research related to prognosis can be classified as follows: fundamental, which shows differences in health outcomes; prognostic factors, which identifies and characterizes variables; development, validation and impact of predictive models; and finally, stratified medicine, to establish groups that share a risk factor associated with the outcome of interest. The outcome of a person regarding health or disease status can be predicted considering certain characteristics associated, before or simultaneously, with that outcome. This can be done by means of prognostic or diagnostic predictive models. The development of a predictive model requires to be careful in the selection, definition, measurement and categorization of predictor variables; in the exploration of interactions; in the number of variables to be included; in the calculation of sample size; in the handling of lost data; in the statistical tests to be used, and in the presentation of the model. The model thus developed must be validated in a different group of patients to establish its calibration, discrimination and usefulness |
| Resumen en portugués | Pesquisa relacionada com o prognóstico pode ser classificada como: crítica, revelando diferenças nos resultados da saúde; fatores prognósticos, que identifica e caracteriza as variáveis; desenvolvimento, validação e utilização de modelos de previsão; e, finalmente, estratificada medicina, onde os grupos que compartilham um fator de risco associado com o resultado do conjunto de interesses. O resultado em saúde, a doença ou condição que terá um indivíduo pode ser previsto considerando certas características associadas, antes de ou em simultâneo com esse resultado. Isto pode ser feito por modelos preditivos de prognóstico ou de diagnóstico. O desenvolvimento de um modelo preditivo requer cuidadosa seleção, definição, medição e categorização de variáveis de previsão; em explorar as interações; do número de variáveis a serem incluídas; no cálculo do tamanho da amostra; no manuseio de dados perdidos; em testes estatísticos a serem utilizados e a apresentação do modelo. O modelo bem desenvolvida deve ser validado em um grupo diferente de pacientes para estabelecer a calibração, a discriminação e utilidade |
| Disciplinas: | Medicina |
| Palabras clave: | Diagnóstico, Diagnóstico clínico, Modelos predictivos, Prognosis |
| Keyword: | Diagnosis, Clinical diagnosis, Predictive models, Prognosis |
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