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ISSN 1995-9494 (Digital)
Revista del Hospital Clínico Quirúrgico "Arnaldo Milián Castro"

2021, Número 2

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Acta Med Cent 2021; 15 (2)


Análisis estadístico implicativo en la identificación de factores pronósticos de mortalidad por cáncer cervicouterino

Sagaró CNM, Zamora ML

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 30
Paginas: 188-203
Archivo PDF: 526.57 Kb.


RESUMEN

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 Oncológico de Santiago de Cuba de 2014 a 2017. Se aplicó el análisis estadístico implicativo junto con la regresión logística binaria, la que se consideró como estándar de oro para evaluar el desempeño de la técnica propuesta.
Resultados: se identificaron por ambas técnicas como factores de mal pronóstico la edad y de buen pronóstico la quimioterapia. El análisis estadístico implicativo identificó, como factor de mal pronóstico, la metástasis, no detectado por la regresión logística, y apoyó el análisis con una serie de gráficos que ayudaron a la mejor comprensión de los resultados obtenidos.
Conclusiones: se reconoce la utilidad del análisis estadístico implicativo y se propone su empleo de manera habitual para elevar la calidad de estas investigaciones.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. Flores-Pulido JJ, Martínez-Correa M. Cáncer cervicouterino y virus del papilomahumano. Una mirada desde el enfoque médico familiar. Rev Med Inst Mex Seguro Soc [Internet]. 2015 [citado 22/03/2019];53(Supl 2):S162-4. Disponible en:http://revistamedica.imss.gob.mx/editorial/index.php/revista_medica/rt/printerFriendly/183/520

  2. Pelkofski E, Stine J, Wages NA, Gehrig PA, Kim KH, Cantrell LA. Cervical Cancer inWomen Aged 35 Years and Younger. Clin Ther [Internet]. 2016 Mar [citado22/03/2019];38(3):459-466. Disponible en:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26899314.https://doi.org/10.1016/j.clinthera.2016.01.024

  3. Hernández-Hernández DM, Apresa-García T, Patlán-Pérez RM. Panoramaepidemiológico del cáncer cervicouterino. Rev Med Inst Mex Seguro Soc [Internet].2015 [citado 22/03/2019];53(Supl 2):S154-S161. Disponible en:https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=457744942006

  4. Bray F, Ferlay J, Soerjomataram I, Siegel RL, Torre LA, Jemal A. Global cancerstatistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36cancers in 185 countries. Cancer J Clin [Internet]. 2018 [citado22/03/2019];68(6):394-424. Disponible en:https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.3322/caac.21492.https://doi.org/10.3322/caac.21492

  5. Cuba. Ministerio de Salud Pública. Dirección Nacional de Registros Médicos yEstadísticas de Salud. Anuario Estadístico de Salud 2018 [Internet]. La Habana:MINSAP; 2019 [citado 22/03/2019]. Disponible en:http://files.sld.cu/bvscuba/files/2019/04/Anuario-Electr%C3%B3nico-Espa%C3%B1ol-2018-ed-2019.pdf

  6. Abraira V, Muriel García A, Montes Ramírez ML. Lectura crítica de estudios depronóstico. Estudios de cohortes. En: Cabello JB. Lectura crítica de la evidenciaclínica. Barcelona: Elsevier; 2015. p. 101-116 [citado 22/03/2019]. Disponible en:http://dsp.facmed.unam.mx/wp-content/uploads/2013/12/Anexo-1A.-Abraira-V.-Lectura-critica-de-estudios-de-pronostico.pdf

  7. Gras R, Régnier JC, Lahanier-Reuter D, Marinica C, Guillet F. L'Analyse StatistiqueImplicative. Des Sciences dures aux Sciences Humaines et Sociales 3ra ed. Francia:Cépaduès Editions; 2017.

  8. Pardo-Santana S, Sagaró-del-Campo NM, Zamora-Matamoros L, Viltre-CastellanosDM. Utilidad del análisis estadístico implicativo para identificar factores pronósticosen pacientes con cáncer de mama. Rev Electrón Zoilo [Internet]. 2019 Jul-Ago[citado 25/05/2019];44(4):[aprox. 9p.]. Disponible en:http://www.revzoilomarinello.sld.cu/index.php/zmv/article/view/1869/pdf_608

  9. García Mederos Y, Zamora Matamoros L, Sagaró del Campo N. Análisis estadísticoimplicativo en la identificación de factores de riesgo en pacientes con cáncer depulmón. MEDISAN [Internet]. 2015 Ago [citado 20/01/2019];19(8):947-957.Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1029-30192015000800003

  10. Moraga Rodríguez A, Zamora Matamoros L, Sagaró del Campo NM, Moraga RodríguezA, Rodríguez Griñán A. Análisis estadístico implicativo para la identificación defactores pronósticos de la mortalidad por cáncer de pulmón. MEDISAN [Internet].2016 Mar [citado 15/01/2019];20(3):344-353. Disponible en:http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1029-30192016000300010

  11. Moraga Rodríguez A, Zamora Matamoros L, Sagaró del Campo NM, Moraga RodríguezA, Rodríguez Griñán A. Análisis estadístico implicativo para la identificación defactores pronósticos de la mortalidad por cáncer de mama. MEDISAN [Internet]. 2017 Abr [citado 15/01/2019];21(4):395-406. Disponible en:http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1029-30192017000400003

  12. Moraga Rodríguez A, Zamora Matamoros L, Sagaró del Campo NM, Moraga RodríguezA, Rodríguez Griñán A. Análisis estadístico implicativo para la identificación defactores pronósticos de la mortalidad por cáncer de próstata. MEDISAN [Internet].2018 Ene [citado 15/01/2019];22(1):48-56. Disponible en:http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1029-30192018000100007

  13. Paez Candelaria Y, Sagaró del Campo NM, Zamora Matamoros L. Análisis estadísticoimplicativo en la determinación de factores pronósticos del estado nutricional delpaciente grave al egreso. MEDISAN [Internet]. 2018 Jun [citado20/01/2019];22(6):431-440. Disponible en:http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1029-30192018000600007

  14. Galano Vázquez K, Sagaró del Campo NM, Zamora Matamoros L, Lambert Matos Y,Mingui Carbonell E. Análisis estadístico implicativo en la identificación de factorespronósticos de mortalidad del cáncer renal. Rev Inf Cient [Internet]. 2019 [citado14/05/2019];98(2):157-170. Disponible en:http://www.revinfcientifica.sld.cu/index.php/ric/article/view/2268/3991

  15. Sagaró Del Campo NM, Zamora Matamoros L. ¿Por qué emplear el análisis estadísticoimplicativo en los estudios de causalidad en salud? Rev Cubana Informática Méd[Internet]. 2019 [citado 20/06/2019];11(1):88-103. Disponible en:http://revinformatica.sld.cu/index.php/rcim/article/view/316/pdf_94

  16. Sagaró Del Campo NM, Zamora Matamoros L. Análisis estadístico implicativo versusRegresión logística binaria para el estudio de la causalidad en salud. MULTIMED[Internet]. 2019 Nov-Dic [citado 15/01/2019];23(6):1416-40. Disponible en:http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1028-48182019000601416&lng=es

  17. Sagaró Del Campo NM, Zamora Matamoros L. ¿Cómo interpretar el análisisestadístico implicativo en los estudios de causalidad en salud? MEDISUR [Internet].2020 [citado 15/01/2019];18(2):[aprox. 14 p.]. Disponible en:http://www.medisur.sld.cu/index.php/medisur/article/view/4415/3082

  18. Moore KN, Java JJ, Slaughter KN, Rose PG, Lanciano R, DiSilvestro PA, et al. Is age aprognostic biomarker for survival among women with locally advanced cervical cancertreated with chemoradiation? An NRG Oncology/Gynecologic Oncology Groupancillary data analysis. Gynecol Oncol [Internet]. 2016 Nov [citado15/01/2019];143(2):294-301.https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5693242/.https://dx.doi.org/10.1016/j.ygyno.2016.08.317

  19. Sant M, Aareleid T, Berrino F, Bielska Lasota M, Carli PM, Faivre J, et al. EUROCARE-3: survival of cancer patients diagnosed 1990-94—results and commentary. AnnOncol [Internet]. 2003 [citado 15/01/2019];14(Suppl 5):v61-118. Disponible en:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/14684501.https://doi.org/10.1093/annonc/mdg754

  20. Tomiyoshi Nakagawa J, Martínez Espinosa M, Barbieri M, Schirmer J. Cervicalcarcinoma: survival rate and prognostic factors in women in the state of MatoGrosso. Acta Paul Enferm [Internet]. 2011 [citado 15/01/2019];24(5):631-637.Disponible en: https://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-21002011000500006&lng=pt&nrm=iso&tlng=en. http://dx.doi.org/10.1590/S0103-21002011000500006

  21. Li H, Wu X, Cheng X. Advances in diagnosis and treatment of metastatic cervicalcáncer. J Gynecol Oncol [Internet]. 2016 Jul [citado 25/01/2019];27(4):e43. Disponible en: https://ejgo.org/DOIx.php?id=10.3802/jgo.2016.27.e43.https://doi.org/10.3802/jgo.2016.27.e43

  22. Jae Kim H, Whan Ha S, Hong-Gyun W. Treatment outcomes and prognostic factors inuterine cervical cancer patients treated with postoperative extended field radiationtherapy. J Gynecol Oncol [Internet]. 2009 [citado 25/01/2019];20(4):227-231.Disponible en: https://ejgo.org/Synapse/Data/PDFData/1114JGO/jgo-20-227.pdf.https://doi.org/10.3802/jgo.2009.20.4.227

  23. Hinojosa García LM, Dueñas González A. Papel de la quimioterapia en el tratamientodel carcinoma cervicouterino. Rev Inst Nacional Cancerol (Mex) [Internet]. 2000[citado 25/01/2019];46(1):47-57. Disponible en:https://www.medigraphic.com/pdfs/cancer/ca-2000/ca001g.pdf

  24. Duska LR, Suh DH, Wilson M, Yamada SD. International Ginecology Cancer Society(IGCS) 2018: Meeting report. Gynecol Oncol [Internet]. 2019 Ene [citado 25/01/2019];152(1):7-10. Disponible en: https://www.gynecologiconcology-online.net/article/S0090-8258(18)31301-5/abstract.https://doi.org/10.1016/j.ygyno.2018.10.020

  25. Kim K, Cho SY, Kim BJ, Kim MH, Choi SC, Ryu SY. The type of metastasis is aprognostic factor in disseminated cervical cáncer. J Gynecol Oncol [Internet]. 2010Sep [citado 23/01/2019];21(3):186-190.https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2948227/.https://dx.doi.org/10.3802/jgo.2010.21.3.186

  26. Cabral Tavares M, Beserra Sousa R, Oliveira e Silva T, Almeida Moreira L, TeófiloLima Silva LT, Cabral Tavares C, et al. Prevalence of prognostic factors for cancer ofthe uterine cervix after radical hysterectomy. Sao Paulo Med J [Internet]. 2009[citado 23/01/2019];127(3):145-149. Disponible en:https://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1516-31802009000300007&lng=en&tlng=en. http://dx.doi.org/10.1590/S1516-31802009000300007

  27. Endo D, Todo Y, Okamoto K, Minobe S, Kato H, Nishiyama N. Prognostic factors forpatients with cervical cancer treated with concurrent chemoradiotherapy: aretrospective analysis in a Japanese cohort. J Gynecol Oncol [Internet]. 2015 Jan[citado 23/01/2019];26(1):12–18. Disponible en:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4302279/.https://doi.org/10.3802/jgo.2015.26.1.12

  28. Solís JA, Silva M, Bravo E, León M, Merino G, Díaz R, et al. Pronóstico del cáncercérvico uterino estadios IIB-IIIB tratados con radio quimioterapia: experienciaHospital Van Buren, Valparaíso, Chile. Rev Colomb Obstet Ginecol [Internet]. 2007Dic [citado 29/01/2019];58(4):268-276. Disponible en:https://revista.fecolsog.org/index.php/rcog/article/view/436/474.https://doi.org/10.18597/rcog.436

  29. Biewenga P. Prognostic factors in cervical cancer [Tesis]. Amsterdam: University ofAmsterdam; 2015. Disponible en:https://pure.uva.nl/ws/files/2525201/160595_Proefschrift_PetraBiewenga.pdf

  30. Sagaró-del-Campo NM, Zamora-Matamoros L. Métodos gráficos en la investigaciónbiomédica de causalidad. Rev Electrón Zoilo [Internet]. 2019 [citado10/06/2019];44(4):[aprox. 9 p.]. Disponible en:http://www.revzoilomarinello.sld.cu/index.php/zmv/article/download/1846/pdf_609




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