Treffer: Implicative statistical analysis in the identification of prognostic factors for cervical cancer mortality ; Análisis estadístico implicativo en la identificación de factores pronósticos de mortalidad por cáncer cervicouterino
Title:
Implicative statistical analysis in the identification of prognostic factors for cervical cancer mortality ; Análisis estadístico implicativo en la identificación de factores pronósticos de mortalidad por cáncer cervicouterino
Source:
Acta Médica del Centro; Vol. 15, No. 2 (2021): Abril-Junio; 188-203 ; 2709-7927
Publisher Information:
Editorial Ciencias Médicas
Publication Year:
2021
Collection:
Acta Médica del Centro (Revista del Hospital Universitario Clínico Quirúrgico "Arnaldo Milián Castro")
Subject Terms:
Document Type:
Fachzeitschrift
article in journal/newspaper
File Description:
application/pdf
Language:
Spanish; Castilian
Relation:
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Rights:
Copyright (c) 2021 Nelsa María Sagaró del Campo, Larisa Zamora Matamoros ; http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
Accession Number:
edsbas.DDC6F6AD
Database:
BASE
Weitere Informationen
Introduction: the statistical techniques used for the identification of prognostic factors are multivariate; one of the most frequent is logistic regression. In this work another technique is proposed and to test it, cervical cancer is used as a health problem due to its high incidence and mortality.Objective: to evaluate the usefulness of implicative statistical analysis in the identification of prognostic factors and to identify prognostic factors for mortality in cervical cancer.Method: a case-control study was conducted on a population of women with clinical and histological diagnosis of cervical cancer attended at the Oncological Hospital of Santiago de Cuba from 2014 to 2017. Implicative statistical analysis was applied along with binary logistic regression, which was considered as gold standard to evaluate the performance of the proposed technique.Results: both techniques identified age as a poor prognostic factor and chemotherapy as a good prognostic factor. Implicative statistical analysis identified metastasis as a poor prognostic factor, not detected by logistic regression, and supported the analysis with a series of graphs that helped to better understand the results obtained.Conclusions: the usefulness of the statistical analysis is recognized and its routine use is proposed to improve the quality of these investigations. ; Introducción: las técnicas estadísticas utilizadas para la identificación de factores pronósticos son multivariadas; una de las más frecuentes es la regresión logística. En este trabajo se propone otra técnica y para probarla se emplea como problema de salud el cáncer cervicouterino por su elevada incidencia y mortalidad.Objetivo: evaluar la utilidad del análisis estadístico implicativo en la identificación de factores pronósticos e identificar los factores pronósticos de mortalidad en el cáncer cervicouterino.Método: se realizó un estudio de casos y controles sobre una población de mujeres con el diagnóstico clínico e histológico de cáncer cervicouterino atendidas en el Hospital ...