«Sé tú mismo. Los demás puestos están ocupados.»
— Oscar Wilde.
Esta es la primera entrada de mi nuevo blog. Acabo de empezar a escribir este nuevo blog. ¡Mantente al día para leer más entradas! Suscríbete a continuación para recibir notificaciones cuando publique nuevo contenido.
Había un avión colorido que hablaba sobre un cielo. Estaba entre bosques bailando con viEnto. Dedicaba canciones energéticas y colombianas. En un encino cálido habita su babosa bulgariana de origen desconocido. Cantaban debajo de gramos de trigo. Estaban contentos de danzar.
Se trata de un análisis conjunto de diferentes ensayos clínicos sobre un mismo tema y forma parte de la revisión estadística.
net from http://www.stata-press.com/data/mais
net install mais
ssc install metaninf
spinst_mais
1. FOREST PLOT
Efecto estimado de cada estudio junto con el valor obtenido combinándolas.metan Muertos_RTQ Vivos_RTQ Muertos_R Vivos_R ,rr lcols( Estudio Año ) . también estima RA.
2. ESTADÍSTICO
Mide homogeneidad y se obtiene mediante forest plot. (0% Homogéneo), (25-50% heterogéneo moderado), (50% o más muy heterogéneo). metan Muertos_RTQ Vivos_RTQ Muertos_R Vivos_R ,rr random lcols( Estudio Año )
3. LABBE
Visual. heterogeneidad. labbe Muertos_RTQ Vivos_RTQ Muertos_R Vivos_R, rr(0.91)
4. GRÁFICO DE EMBUDO
Sesgo de publicación. metafunnel _ES _selogES
5. METANÁLISIS ACUMULATIVO
Contribución de cada estudio a los resultados. Nos dice desde qué fecha son válidos. metacum Muertos_RTQ Vivos_RTQ Muertos_R Vivos_R ,rr random lcols( Estudio Año) effect(Riesgo Relativo)
6. ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD
Quitamos un estudio cada vez para ver como influye cada uno.
ssc install metaninf
metaninf Muertos_RTQ Vivos_RTQ Muertos_R Vivos_R ,random label(namevar= Estudio , yearvar= Año )
– RR, cuanto más cerca de 1, menos asociación.
– Reducción absoluta de riesgo= RA.
– FRA nos sirve para conseguir saber cuántos enfermos son debidos al factor de riesgo.
– FRA se calcula en estudios de casos control y cohortes.
– La prevalencia solo se calcula en estudios transversales, y valora la extensión de una enfermedad.
– Todos los estudios pueden ser retrospectivos.
– Casos esperados: población en estudio x tasa de población en referencia. O también tasa específica/10^n x años-persona.
– Sesgo de detección: recogida de datos.
– Regresión logística sirve para controlar muchos factores de confusión.
– Si el coeficiente de la regresión logística es negativo, se trata de un factor protector.
– Estratificamos para comprobar si hay confusión o interacción. También miramos si el OR cambia con o sin el modificador. (## sirve para interacción).
– Incidencia y prevalencia son proporciones sin unidades.
– Si dicen el 4% de una proporción está enfermos se refiere a prevalencia.
– RA: X% de los enfermos se deben a Y.
– RR no tiene unidades.
– Si la incidencia de expuestos es X y la incidencia de no expuestos es Y, en una población de 10000 personas cuantas están enfermas por la enfermedad? (X-Y) X 10000.
– Las tasas se relacionan con el tiempo y las proporciones no.
-Riesgo absoluto=IA.
– Riesgo individual de la enfermedad= RR
– Para usar el método directo de estandarización tenemos que conocer el % de población estándar.
– La aleatorización consigue muestras comparables.
– Valor referencia para z= 0. B es la constante para z.
– p= 1/(1+e^-z).
– Fuerza de asociación= RR.
– Significación estadística: resultados no se deben al azar.
– Los sesgos afectan a la validez.
– OR también en estudios transversales.
– Para sacar z sumamos los coeficientes correspondientes y el cons siempre.
– tasa ajustada- tasa bruta/tasa ajustada= confusión.
– Si hay diferencia de OR modificación, sino, confusión.
– Cegamiento evaluadores: sesgo de detección
– Cegamiento pacientes y personal: sesgo de realización.
– Resultados incompletos: sesgo de desgaste.
Notificación: sesgo de publicación.
Parte de la medicina que engloba el estudio de la incidencia y la prevalencia de las enfermedades que afectan a los humanos y que no son debidas al azar.
Esto es una entrada de muestra, originalmente publicada como parte de Blogging University. Regístrate en uno de nuestros diez programas y empieza tu blog con buen pie.
Hoy vas a publicar una entrada. No te preocupes por el aspecto de tu blog. Tampoco te preocupes si todavía no le has puesto un nombre o si todo esto te agobia un poco. Tan solo haz clic en el botón «Nueva entrada» y explícanos por qué estás aquí.
¿Por qué es necesario?
La entrada puede ser corta o larga, una introducción de tu vida o una declaración de los objetivos del blog, un manifiesto de cara al futuro o una breve descripción del tipo de cosas que pretendes publicar.
Te ofrecemos algunos consejos útiles para ayudarte a empezar:
No tienes por qué atarte a las decisiones que tomes ahora. Lo bueno de los blogs es que evolucionan constantemente a medida que aprendemos nuevas cosas, crecemos e interactuamos los unos con los otros. Pero está bien saber dónde y por qué empezaste, y plasmar tus objetivos puede darte más ideas para las entradas que quieres publicar.
¿No sabes por dónde empezar? Tan solo escribe lo primero que se te ocurra. Anne Lamott, autora de un libro sobre cómo escribir que nos encanta, afirma que debemos permitirnos escribir un «primer borrador de mierda». Anne está en lo cierto: tan solo tienes que empezar a escribir, y ya te encargarás de editarlo más tarde.
Cuando todo esté listo para publicarse, asigna entre tres y cinco etiquetas a la entrada que describan el centro de atención de tu blog: escritura, fotografía, ficción, educación, comida, coches, películas, deportes… ¡Lo que sea! Estas etiquetas ayudarán a los usuarios interesados en tus temas a encontrarte en el Lector. Una de las etiquetas debe ser «zerotohero», para que los nuevos blogueros también puedan encontrarte.
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