2014, Número S1
Aspectos críticos del empleo en salud de modelos estadísticos de clasificación
Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 27
Paginas: 742-751
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RESUMEN
Los modelos estadísticos de clasificación se emplean cotidianamente en salud como sistemas de evaluación que permiten construir grupos homogéneos en la ayuda de pronósticos, diagnósticos, elección de terapias y cuantas situaciones requieran la discretización como herramienta para la toma de decisiones más acertadas. Su utilidad no solo se evidencia en el ámbito médico sino que muchos de ellos ayudan a mejorar actuaciones y políticas en el sector de la salud pública. Como parte de las tecnologías sanitarias, requieren de una evaluación continua en los diferentes escenarios donde se ejecuten. Por otra parte, emplearlos de manera mecánica, sin una mentalidad crítica, puede traer más riesgos que beneficios, por lo que su poder predictivo o explicativo no justifica que sus resultados se empleen de manera incuestionada.REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)
4- Molinero L.M. Modelos de riesgo cardiovascular. Estudio de Framingham Proyecto SCORE [Internet]. España: Asociación de la Sociedad Española de Hipertensión. Liga Española para la lucha contra la hipertensión arterial; 2003 [citado 20 May 2014]. Disponible en: http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=061395&pid=S1012- 2966200700020000500017&lng=es
12- Klawonn F, Hoppner F, May S. An Alternative to ROC and AUC Analysis of Classifiers. In: Gama J, Bradley E, Hollmén J, editors. Advances in Intelligent Data Analysis X. 10th International Symposium, IDA 2011, Porto, Portugal, October 29- 31, 2011. Berlín: Springer-Verlag Berlin Heidelberg; 2011. p. 210–21.
13- Kumar R, Indrayan A. Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve for Medical Researchers. Indian Pediatrics [Internet]. 2011 April [citado 20 May 2014];48(4):277-87. Disponible en: http://download.springer.com/static/pdf/736/art%253A10.1007%252Fs13312-011- 0055-4.pdf?auth66=1411916648_bd8c6556a01744e80e7f72dc78cac946&ext=.pdf
14- Devlin SM, Thomas EG, Emerson SS. Robustness of approaches to ROC curve 750 modeling under misspecification of the underlying probability model. Communications in Statistics—Theory and Methods [Internet]. 2013 [citado 20 May 2014];42(20):3655-64. Disponible en: http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/03610926.2011.636166
15- Sanchis J, Avanzas P, Bayes-Genis A, Pérez de Isla L, Heras M. Nuevos métodos estadísticos en la investigación cardiovascular. Rev Esp Cardiol [Internet]. 2011 [citado 20 May 2014];64(6):499–500. Disponible en: http://www.revespcardiol.org/es/nuevos-metodos-estadisticos-investigacioncardiovascular/ articulo/90020791/
17- Steyerberg EW, Van Calster B, Pencina MJ. Medidas de rendimiento de modelos de predicción y marcadores pronósticos: evaluación de las predicciones y clasificaciones. Rev Esp Cardiol [Internet]. 2011 [citado 20 May 2014];64(9):788-94. Disponible en: http://www.revespcardiol.org/es/medidas-del-rendimientomodelos- prediccion/articulo/90025320/
21- Curbelo Martínez M, Pérez Fernández D, Gómez Dorta R. La matemática aplicada como herramienta en la toma de decisiones para la gestión de seguridad y salud en el trabajo. Rev Universidad y Sociedad [Internet]. 2012 [citado 24 Oct 2013];4(1):1-8. Disponible en: http://rus.ucf.edu.cu/index.php/rus/article/download/292/156
22- González Ferrer V, Alegret Rodríguez M, Betancourt Cervante J. Curvas Receiver Operating Characteristic y matrices de confusion en la elaboración de escalas diagnósticas. RevistaeSalud.com [Internet]. 2011 [citado 02 May 2014];7(26):[aprox. 4 p.]. Disponible en: http://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/4201589.pdf
24- Guerrero Pupo JC, Amell Muñoz I, Cañedo Andalia R. Tecnología, tecnología médica y tecnología de la salud: algunas consideraciones básicas. ACIMED [Internet]. 2004 Ago [citado 2 Mar 2014];12(4): 1-1. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1024- 94352004000400007&lng=es
27- Trinchet Varela C, Selva Suárez AL, Trinchet Soler R, Silva Reyes M, Píriz Assa A. La modelación de los objetos y procesos como método para validar los resultados de la investigación científica. Panorama Cuba y Salud [Internet]. 2014 [citado el 10 Marzo de 2014];9(1):29-34. Disponible en: http://www.revpanorama.sld.cu/index.php/panorama/article/viewFile/5/pdf