Capitulo 158 Love Is In The Air Online En Castellano

Los estudiosos podrían modelar una exposición como continua con el objetivo de preservar toda la información. Al tomar esta decisión, se necesita estimar la naturaleza de la relación de la exposición con el resultado. Así como puede ser incorrecto asumir automáticamente una relación lineal, asimismo tienen que investigarse probables desviaciones de la linealidad. Los autores podrían mencionar los modelos alternativos que exploraron durante el análisis (por ejemplo, utilizando una transformación logarítmica, términos cuadráticos o funcionalidades articuladoras). También puede ser informativo enseñar los dos análisis, el continuo y el agrupado, para una exposición cuantitativa de interés primario.

En estudios de casos y controles, aconsejamos que los autores indiquen el flujo de participantes por separado para el conjunto de casos y el de controles135. A veces los controles se pueden seleccionar de varias fuentes, incluyendo por poner un ejemplo los pacientes hospitalizados y los habitantes de la comunidad. En tal caso aconsejamos un recuento separado del número de competidores para cada tipo de grupo control. Olson et al. plantearon directrices útiles para informar sobre los controles reclutados a través de selección azarosa por número de teléfono y otros métodos136. El pareamiento es mucho más habitual en estudios de casos y controles, pero a veces los investigadores lo usan en los estudios de cohortes para llevar a cabo conjuntos equiparables en el comienzo del rastreo. El pareamiento en los estudios de cohortes da conjuntos de forma directa equiparables por probables confusores, y muestra menos dificultad que en los estudios de casos y controles.

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No obstante, las medidas que valoran desviaciones de la aditividad respecto a las diferencias de riesgo, como el exceso de peligro relativo de la interacción (RERI, véanse el punto 12b y el recuadro 8), se pueden estimar a partir de los modelos basados en medidas de razón. Por servirnos de un ejemplo, los autores tienen la posibilidad de entablar que los controles se parearon a los casos “dentro de un periodo de 5 años” o “utilizando intervalos de edad de 5 años”. ¿Esto significa que, si un caso tenía 54 años de edad, el respectivo control precisaba estar en el intervalo de los 5 años, de 50 a 54, o con una edad de 49 a 59, que está en los 5 años a partir de la edad de 54? Si se escoge un intervalo de edad amplio (por servirnos de un ejemplo diez años) hay peligro de una confusión residual por edad (véase asimismo el cuadro 4), en tanto que, por ejemplo, los controles tienen la posibilidad de ser en promedio mucho más jóvenes que los casos.

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Puede ser viable y importante enseñar medidas de asociación en la misma tabla que muestra los datos gráficos (véase el punto 14a). En una investigación de cohortes con acontecimientos como desenlaces, indique el número de acontecimientos para cada resultado de interés. Si el riesgo de un acontecimiento cambia durante el tiempo de rastreo, presente las cantidades y las tasas de acontecimientos en intervalos apropiados del rastreo, como una tabla de vida de Kaplan-Meier o de manera gráfica. Puede ser conveniente realizar gráficas de incidencia acumulada que partan de 0% en lugar de que disminuyan a partir del cien%, singularmente si la tasa del evento es menor, por ejemplo, del 30%153. Considere presentar esta información separadamente para los competidores en distintas categorías de la exposición de interés.

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Pueden existir diferentes fechas para determinar la exposición, la ocurrencia de la enfermedad, el reclutamiento, el comienzo y el fin del rastreo, y la obtenida de los datos. Cabe señalar que cerca del 80% de 132 artículos de gacetas de oncología que utilizaron análisis de supervivencia incluían las fechas iniciales y finales para la acumulación de los pacientes, pero sólo el 24% indicaba la fecha en que terminó el seguimiento37. Como se dice con detalle en el punto 17, la utilización y el valor del análisis limitado de subgrupos de la población de estudio es objeto de debate4,104. Los lectores necesitan saber qué análisis de subgrupos se planearon de antemano y cuáles brotaron mientras se analizaban los datos. Asimismo es esencial explicar qué métodos se emplearon para examinar si los efectos o asociaciones eran diferentes entre los conjuntos (veáse el punto 17).

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Las recomendaciones de STROBE no tratan específicamente temas como estudios de asociaciones genéticas, modelos de anomalías de la salud infecciosas, informes o series de casos11,12. No obstante, varios de los elementos de STROBE tienen la posibilidad de aplicarse a estos diseños, con lo que los autores que comuniquen tales estudios pueden encontrar útiles estas recomendaciones. Para los autores de artículos sobre estudios observacionales que traten particularmente pruebas diagnósticas, marcadores tumorales y asociaciones genéticas15, las recomendaciones STARD13, REMARK14 y STREGA pueden ser particularmente útiles.

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Recomendamos que los autores expongan claramente el método empleado para cambiar por las estrategias de muestreo complejas, de modo que los que leen puedan comprender cómo el método de muestreo elegido influyó en la precisión de las estimaciones conseguidas. Por poner un ejemplo, con muestras conglomeradas, el trueque implícito entre una recogida de datos mucho más simple y una pérdida de precisión es transparente si se señala el efecto de diseño. En el ejemplo, el efecto de diseño calculado, de 1,9 para los hombres, señala que el tamaño de la exhibe real precisaría ser 1,9 veces mayor que con el muestreo aleatorio simple a fin de que las estimaciones resultantes fueran igualmente exactas. Una asociación estimada basada en una exhibe complicada puede ser aproximadamente precisa que la derivada de una exhibe azarosa fácil. Se deben corregir las medidas de precisión, como el error estándar o el intervalo de seguridad, utilizando el efecto de diseño, una medida de razón que describe cuánta precisión se gana o se pierde si se usa una estrategia de muestreo más compleja en vez de un muestreo aleatorio simple119. La mayor parte de las técnicas de muestreo complicadas disminuyen la precisión, resultando en un efecto de diseño mayor de 1.

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Instamos a los investigadores a fin de que describan el cálculo formal pertinente del tamaño de la exhibe. No importune a los lectores con justificaciones articulo hoc del tamaño del estudio o con cálculos de poder retrospectivos77. Desde el punto de vista del lector, los intervalos de confianza indican la precisión estadística que por último se consiguió. Hay que tomar en consideración que los intervalos de seguridad sólo reflejan la indecisión estadística, no toda la incertidumbre que puede estar presente en un estudio (veáse el punto 20).

Casi la mitad de 132 artículos publicados en revistas sobre cáncer (en su mayor parte estudios de cohortes) no presentaban algún resumen de la duración del seguimiento37. Los que leen necesitan la descripción de los competidores del estudio y de sus exposiciones para evaluar la posible generalización de los resultados. La información sobre los probables confusores, introduciendo si se consideraron y de qué manera se determinaron, influye en los juicios sobre la validez del estudio.

Los objetivos bien elaborados especifican la población, las exposiciones y los efectos, tal como los factores que van a ser estimados. En algunas ocasiones los objetivos tienen la posibilidad de ser menos específicos, por servirnos de un ejemplo en las etapas tempranas de una investigación. Independientemente de ello, el informe debe reflejar claramente las pretenciones de los investigadores.

Los resúmenes deben sintetizar datos clave del estudio y presentar únicamente la información que se proporciona en el producto. Recomendamos la presentación de los desenlaces principales en cifras, introduciendo el número de participantes, las estimaciones de asociaciones y las medidas apropiadas de la variabilidad y de la indecisión . Creemos deficiente señalar solamente si una exposición se asocia o no de forma importante con el resultado. Ya que los datos ausentes tienen la posibilidad de sesgar o perjudicar la generalización de los desenlaces, los autores deben informar a los que leen sobre la cantidad de datos perdidos para las exposiciones, los posibles confusores y otras características importantes de los pacientes (véanse también el punto 12c y el recuadro 6).

En otras ocasiones, posteriormente se diseñan estudios específicos para superar los problemas que pueden haberse encontrado en comunicaciones previas. Estos estudios recopilarán nuevos datos y se planificarán para ese propósito, en contraste con los análisis de datos que ya están. Esto conduce a diversos puntos de vista, por ejemplo en relación a la formación de subgrupos o a la importancia de un tamaño de exhibe predeterminado.