9. Cómo estudiar un estudio y probar una prueba. Estadística para médicos. Capitulo 26 al 29

Описание: La estadística aplicada a la investigación médica persigue tres fi
nalidades: 1) sintetizar numerosas medidones en un número limitado de datos manejables, 2) realizar estimadones e inferendas a partir de las muestras extraídas de pobladones, teniendo en cuenta la influenda del azar, y 3) ajustar los datos según la influencia de las variables de confusión en esas estimadones e inferendas. Nuestro objetivo en: La selección de una prueba estadística es arrojar algo de luz sobre la forma en que la estadística
puede ayudar a conseguir estos fines. No suponemos que la informadón brindada en estas pocas páginas pueda reemplazar la partidpadón de un estadístico en las fases de planificadón, ejecudón e interpretadón de la mayor parte de los proyectos de investigadón médica; pero sí esperamos propordonar las herramientas necesarias para que los lectores de la literatura de investigadón sepan valorar la secdón de los "métodos
estadísticos" de tal forma que el análisis, la interpretación y la extrapoladón de los resultados de la investigación se puedan comprender totalmente.

00:00 Capítulo 26. Principios básicos de estadística clínica, el desafio de la estadística clínica, las tres funciones de la estadística médica: resumir datos, permitir inferencia, ajustar por variables de confusión, la clave de la selección de la prueba estadística. Variable dependiente versus independientes. Datos continuos, datos ordinales y datos nominales. Pérdida de información.
10:25 Capítulo 27. Analisis univariante. El fundamento de todo análisis: error frecuente, la realidad, analogía clínica.
12:06 Capítulo 28. Análisis bivariantes. Medidas de tendencia central: media, mediana, moda, ejemplos en oncología. Medidas de dispersión: desviación estándar, rango intercuartílico, rango total. Ensayo de neoadyuvancia en cáncer gástrico. Inmunoterapia en melanoma.
28:22 Capítulo 29. Análisis multivariante. El análisis multivariante en la práctica clínica. ejemplo de café y cáncer de pulmón. Ejemplo de cáncer gástrico. Tres tipos principales de análisis multivariante: regresión lineal, regrresión logística, model de cox. Ejemplo: obesidad y respuesta patológica. Errores frecuentes en análisis multivariantes.