Ronda clínica y epidemiológica : aproximación a los modelos de predicción clínica

RESUMEN: 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 estrati...

Full description

Autores:
Isaza Jaramillo, Sandra
Jaimes Barragán, Fabián Alberto
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad de Antioquia
Repositorio:
Repositorio UdeA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/6721
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10495/6721
Palabra clave:
Diagnóstico
Diagnosis
Pronóstico
Prognosis
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombia (CC BY-NC-SA 2.5 CO)
id UDEA2_afc15486a5ed05eb348e62928585102f
oai_identifier_str oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/6721
network_acronym_str UDEA2
network_name_str Repositorio UdeA
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Ronda clínica y epidemiológica : aproximación a los modelos de predicción clínica
dc.title.alternative.spa.fl_str_mv Clinical and epidemiological round : Approach to clinical prediction models
title Ronda clínica y epidemiológica : aproximación a los modelos de predicción clínica
spellingShingle Ronda clínica y epidemiológica : aproximación a los modelos de predicción clínica
Diagnóstico
Diagnosis
Pronóstico
Prognosis
title_short Ronda clínica y epidemiológica : aproximación a los modelos de predicción clínica
title_full Ronda clínica y epidemiológica : aproximación a los modelos de predicción clínica
title_fullStr Ronda clínica y epidemiológica : aproximación a los modelos de predicción clínica
title_full_unstemmed Ronda clínica y epidemiológica : aproximación a los modelos de predicción clínica
title_sort Ronda clínica y epidemiológica : aproximación a los modelos de predicción clínica
dc.creator.fl_str_mv Isaza Jaramillo, Sandra
Jaimes Barragán, Fabián Alberto
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Isaza Jaramillo, Sandra
Jaimes Barragán, Fabián Alberto
dc.subject.none.fl_str_mv Diagnóstico
Diagnosis
Pronóstico
Prognosis
topic Diagnóstico
Diagnosis
Pronóstico
Prognosis
description RESUMEN: 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.
publishDate 2017
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2017-03-22T16:22:10Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2017-03-22T16:22:10Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2017
dc.type.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
dc.type.coarversion.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.hasversion.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/CJournalArticle
dc.type.local.spa.fl_str_mv Artículo de revista
format http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.spa.fl_str_mv Isaza-Jaramillo S, Jaimes-Barragán F. Ronda clínica y epidemiológica: aproximación a los modelos de predicción clínica. Iatreia. 2017;30(1):92-99. DOI: 10.17533/udea.iatreia.v30n1a10.
dc.identifier.issn.none.fl_str_mv 0121-0793
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10495/6721
dc.identifier.doi.none.fl_str_mv 10.17533/udea.iatreia.v30n1a10
dc.identifier.eissn.none.fl_str_mv 2011-7965
identifier_str_mv Isaza-Jaramillo S, Jaimes-Barragán F. Ronda clínica y epidemiológica: aproximación a los modelos de predicción clínica. Iatreia. 2017;30(1):92-99. DOI: 10.17533/udea.iatreia.v30n1a10.
0121-0793
10.17533/udea.iatreia.v30n1a10
2011-7965
url http://hdl.handle.net/10495/6721
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartofjournalabbrev.spa.fl_str_mv Iatreia
dc.rights.*.fl_str_mv Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombia (CC BY-NC-SA 2.5 CO)
dc.rights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.*.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons.spa.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
rights_invalid_str_mv Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombia (CC BY-NC-SA 2.5 CO)
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.extent.spa.fl_str_mv 7
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.spa.fl_str_mv Universidad de Antioquia, Facultad de Medicina
dc.publisher.group.spa.fl_str_mv Grupo Académico de Epidemiología Clínica
dc.publisher.place.spa.fl_str_mv Medellín, Colombia
institution Universidad de Antioquia
bitstream.url.fl_str_mv http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/6721/2/license_url
http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/6721/3/license_text
http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/6721/4/license_rdf
http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/6721/5/license.txt
http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/6721/1/JaimesBarragan_2017_RondaModelosPrediccion.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2f
d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
21ecdcc8b2da9c68a88d26f1f563be92
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Universidad de Antioquia
repository.mail.fl_str_mv andres.perez@udea.edu.co
_version_ 1812173086898782208
spelling Isaza Jaramillo, SandraJaimes Barragán, Fabián Alberto2017-03-22T16:22:10Z2017-03-22T16:22:10Z2017Isaza-Jaramillo S, Jaimes-Barragán F. Ronda clínica y epidemiológica: aproximación a los modelos de predicción clínica. Iatreia. 2017;30(1):92-99. DOI: 10.17533/udea.iatreia.v30n1a10.0121-0793http://hdl.handle.net/10495/672110.17533/udea.iatreia.v30n1a102011-7965RESUMEN: 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.ABSTRACT: 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.7application/pdfspaUniversidad de Antioquia, Facultad de MedicinaGrupo Académico de Epidemiología ClínicaMedellín, Colombiainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/redcol/resource_type/CJournalArticleArtículo de revistahttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombia (CC BY-NC-SA 2.5 CO)info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/DiagnósticoDiagnosisPronósticoPrognosisRonda clínica y epidemiológica : aproximación a los modelos de predicción clínicaClinical and epidemiological round : Approach to clinical prediction modelsIatreiaIatreia9299301CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-849http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/6721/2/license_url4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD52license_textlicense_texttext/html; charset=utf-80http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/6721/3/license_textd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD53license_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-80http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/6721/4/license_rdfd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/6721/5/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD55ORIGINALJaimesBarragan_2017_RondaModelosPrediccion.pdfJaimesBarragan_2017_RondaModelosPrediccion.pdfArtículo de revistaapplication/pdf678554http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/6721/1/JaimesBarragan_2017_RondaModelosPrediccion.pdf21ecdcc8b2da9c68a88d26f1f563be92MD5110495/6721oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/67212021-04-16 20:15:05.007Repositorio Institucional Universidad de Antioquiaandres.perez@udea.edu.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