Investigación clínica XXI Del juicio clínico al análisis de supervivencia

dc.contributor.affiliationCentro de Adiestramiento en Investigación Clínica (CAIC), Coordinación de Investigación en Salud, Instituto Mexicano del Seguro Sociales_ES
dc.contributor.emailrivasrodolfo@gmail.comes_ES
dc.creatorRivas-Ruiz, Rodolfo
dc.creatorPérez-Rodríguez, Marcela
dc.creatorPalacios, Lino
dc.creatorTalavera, Juan O.
dc.creator.identificador"RIRR721125HDFVZD00">Rivas Ruiz, Rodolfoes_ES
dc.date.accessioned2017-06-29T03:55:00Z
dc.date.accessioned2026-03-27T14:33:13Z
dc.date.available2017-06-29T03:55:00Z
dc.date.issued2014es_ES
dc.date.published2014es_ES
dc.description.abstractLos análisis de supervivencia son usados comúnmente para establecer el tiempo de ocurrencia de un evento (por ejemplo, muerte). Sin embargo, pueden ser utilizados para otros desenlaces clínicos siempre y cuando estos sean dicotómicos, como tiempo de curación, tiempo de recaída, tiempo para que una enfermedad inicie, etc. Los análisis de Kaplan-Meier (K-M) solo consideran la relación de una variable a traves del tiempo, mientras que los riesgos proporcionales de Cox son el modelo multivariado de este método, el cual toma en cuenta otras covariables posiblemente confusoras del efecto de la maniobra principal estudiada, como la edad, el sexo o el estadio de la enfermedad. Este análisis puede incluir en su modelo variables dependientes cuantitativas y cualitativas. La medida de asociación que se usa se llama hazard ratio (HR) o razón de riesgos, la cual no es lo mismo que el riesgo relativo o la razón de momios (RM). La diferencia es que el HR se refi ere a la posibilidad de que uno de los grupos llegue antes a un evento al compararlo con otro. El modelo de riesgos proporcionales de Cox es el modelo multivariado más usado en la medicina cuando se estudia el fenómeno en dos dimensiones: tiempo y evento.es_ES
dc.description.abstractotrodiomaSurvival analyses are commonly used to determine the time of an event (for example, death). However, they can be used also for other clinical outcomes on the condition that these are dichotomous, for example healing time. These analyses only consider the relationship of one variable. However, Cox proportional hazards model is a multivariate analysis of the survival analysis, in which other potentially confounding covariates of the effect of the main maneuver studied, such as age, gender or disease stage, are taken into account. This analysis can include both quantitative and qualitative variables in the model. The measure of association used is called hazard ratio (HR) or relative risk ratio, which is not the same as the relative risk or odds ratio (OR). The difference is that the HR refers to the possibility that one of the groups develops the event before it is compared with the other group. The proportional hazards multivariate model of Cox is the most widely used in medicine when the phenomenon is studied in two dimensions: time and event.es_ES
dc.description.abstractotrodiomaDecision making in health care implies knowledge of the clinical course of the disease. Knowing the course allows us to estimate the likelihood of occurrence of a phenomenon at a given time or its duration. Within the statistical models that allow us to have a summary measure to estimate the time of occurrence of a phenomenon in a given population are the linear regression (the outcome variable is continuous and normally distributed —time to the occurrence of the event—), logistic regression (outcome variable is dichotomous, and it is evaluated at one single interval), and survival curves (outcome event is dichotomous, and it can be evaluated at multiple intervals). The fi rst reference we have of this type of analysis is the work of the astronomer Edmond Halley, an English physicist and mathematician, famous for the calculation of the appearance of the comet orbit, recognized as the fi rst periodic comet (1P/Halley’s Comet). Halley also contributed in the area of health to estimate the mortality rate for a Polish population. The survival curve allows us to estimate the probability of an event occurring at different intervals. Also, it leds us to estimate the median survival time of any phenomenon of interest (although the used term is survival, the outcome does not need to be death, it may be the occurrence of any other event).
dc.description.monthJul-Agoes_ES
dc.identifier2780es_ES
dc.identifier.citationMaría Teresa Cordero Ortizes_ES
dc.identifier.issn0443-5117es_ES
dc.identifier.numero4es_ES
dc.identifier.organizacionInstituto Nacional de Psiquiatría Ramón de la Fuente Muñizes_ES
dc.identifier.paginacion430-435es_ES
dc.identifier.placeMéxicoes_ES
dc.identifier.urihttps://repositorio.inprf.gob.mx/handle/123456789/4629
dc.identifier.volumen52es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherInstituto Mexicano del Seguro Social, Coordinación de Educación en Saludes_ES
dc.relation52(4):430-435es_ES
dc.relationversión del editores_ES
dc.relation.jnabreviadoREV MED INST MEX SEGURO SOCes_ES
dc.relation.journalRevista Médica del Instituto Mexicano del Seguro Sociales_ES
dc.rightsAcceso cerradoes_ES
dc.subject.koClinical evolutiones_ES
dc.subject.koSurvivales_ES
dc.subject.koKaplanes_ES
dc.subject.koMeier estimatees_ES
dc.subject.koLife tableses_ES
dc.subject.koTimees_ES
dc.subject.kwEvolución clínicaes_ES
dc.subject.kwSupervivenciaes_ES
dc.subject.kwEstimación de Kaplan-Meieres_ES
dc.subject.kwTablas de vidaes_ES
dc.subject.kwTiempoes_ES
dc.titleInvestigación clínica XXI Del juicio clínico al análisis de supervivenciaes_ES
dc.title.alternativeClinical research XXI. From the clinical judgment to survival analysis
dc.typeArtículoes_ES

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