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Cardiovascular and Metabolic Science

ISSN 2954-3835 (Digital)
ISSN 2683-2828 (Impreso)
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2025, Número 4

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Cardiovasc Metab Sci 2025; 36 (4)


La incertidumbre y la probabilidad son la base de la epidemiología clínica

Moragrega JL
Texto completo Cómo citar este artículo 10.35366/122137

DOI

DOI: 10.35366/122137
URL: https://dx.doi.org/10.35366/122137
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Idioma: Inglés [English version]
Referencias bibliográficas: 8
Paginas: 228-232
Archivo PDF: 491.18 Kb.


PALABRAS CLAVE

complejidad, teorema de Bayes, probabilidad, ciencia.

RESUMEN

En la ciencia, incluyendo la biología, la complejidad es el sello distintivo de la época. La estadística es la ciencia de la probabilidad y es muy utilizada, ya que no hay certeza sobre la importancia de los hallazgos en la investigación ni en los datos de los pacientes en el diagnóstico o pronóstico que construimos en los entornos clínicos. El reduccionismo que la medicina ha elaborado para comprender muchas situaciones complejas y construir la llamada "definición operativa" para simplificar un problema que, de otro modo sería complejo, tiene que cambiarse por la comprensión profunda de las interacciones de muchos factores que influyen en el comportamiento del cuerpo humano.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. Uncertainty in medicine. Lancet. 2010; 375 (9727): 1666. doi: 10.1016/S0140-6736(10)60719-2.

  2. Moragrega-Adame JL. First study the science, then practice the art: Leonardo da Vinci. Cardiovasc Metab Sci. 2021; 32 (3): 114-116. doi: 10.35366/101303.

  3. Stewart I. Does God play dice? The new mathematics of chaos. 2nd ed. London (UK): Penguin Books; 1997.

  4. Fagan TJ. Letter: nomogram for Bayes's theorem. N Engl J Med. 1975; 293 (5): 257. doi: 10.1056/NEJM197507312930513.

  5. Sorgaard M, Linde JJ, Kofoed KF, Kühl JT, Kelbak H, Nielsen WB et al. Diagnostic value of the updated diamond and Forrester score to predict coronary artery disease in patients with acute-onset chest pain. Cardiology. 2016; 133 (1): 10-17. doi: 10.1159/000438980.

  6. Guyatt G, Rennie D, Meade MO, Cook DJ. Users' guides to the medical literature: a manual for evidence-based clinical practice. 3rd ed. New York (NY): McGraw-Hill Education; 2015.

  7. Batal O, Malhotra S, Harinstein M, Markowitz J, Hickey G, Agarwal S et al. Performance of traditional pretest probability estimates in stable patients undergoing myocardial perfusion imaging. Circ Cardiovasc Imaging. 2019; 12 (10): e008473. doi: 10.1161/CIRCIMAGING.118.008473.

  8. Brush JE Jr, Kaul S, Krumholz HM. Troponin testing for clinicians. J Am Coll Cardiol. 2016; 68 (21): 2365-2375. doi: 10.1016/j.jacc.2016.08.066.




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