Resumen

TERRAZAS MATA, Luz Elena et al. Análisis estadístico de gestión de riesgo en pacientes con Cacu en Cd. Juárez Chihuahua. RIDE. Rev. Iberoam. Investig. Desarro. Educ [online]. 2021, vol.11, n.22, e061.  Epub 20-Sep-2021. ISSN 2007-7467.  https://doi.org/10.23913/ride.v11i22.930.

Durante los últimos años se ha incrementado el desarrollo de modelos probabilísticos y de análisis estadísticos aplicados a datos de supervivencia. El modelo de riesgos proporcionales de Cox se ha convertido en uno de los más empleados, principalmente en temas relacionados con la salud, pues resulta particularmente útil para comparar grupos en los que se estudia el tiempo transcurrido hasta la ocurrencia de un evento, pudiendo analizar conjuntamente el efecto de varias variables. Por ende, el objetivo de este estudio es presentar los parámetros de validación de los supuestos del modelo de riesgos proporcionales de Cox como una herramienta para la toma de decisiones respecto al tiempo de ocurrencia del fenómeno, comparación de grupos, efectos de diferentes factores sobre el evento de desenlace o falla, así como destacar características que identifican a grupos de riesgo con el fin de proporcionar a los profesionales de la salud información estadística que les ayude a fundamentar decisiones en materia de diagnóstico, pronóstico y tratamiento. Esta, por tanto, es una investigación transversal exploratoria en donde se reportan los resultados obtenidos de un análisis estadístico realizado a los datos derivados de expedientes y entrevistas a un grupo de 127 pacientes diagnosticadas con cáncer cervicouterino durante el periodo 2013-2017 en la clínica de colposcopia de la Jurisdicción Sanitaria II en Cd. Juárez Chihuahua. Se analizaron los factores edad, diabetes, escolaridad, estado civil y cantidad de parejas con el fin de determinar su tasa de riesgo mediante el modelo de riesgos proporcionales de Cox. El estudio identificó que los factores que tiene mayor efecto en la supervivencia de pacientes son la edad y la diabetes. El modelo de Cox permite utilizar información de sujetos que se pierden durante el seguimiento, como sucede en los análisis de supervivencia, además de que toma en cuenta todos los factores de riesgo que pueden intervenir en un resultado dado.

Palabras llave : aplicación parámetros de validación; modelo de Cox; razón de riesgo; supervivencia.

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