¿Por qué emplear el análisis estadístico implicativo en los estudios de causalidad en salud?

Autores/as

Resumen

El análisis estadístico implicativo es una técnica de la minería de datos, basada en la inteligencia artificial y el álgebra booleana, para modelar la cuasi-implicación entre los sucesos y variables de un conjunto de datos, quesurgió para solucionar problemas de la Didáctica de las matemáticas. El objetivo de este ensayo es exponer las evidencias teóricos y prácticos que demuestran la utilidad de esta técnica para el estudio de la causalidad en salud,para lo cual se llevó a cabo una exhaustiva revisión del tema en las bases de datos bibliográficas alojadas en internet. Se exponen una serie de razones que justifican el empleo de esta técnica en los estudios de causalidad en medicina, se identifican ventajas sobre las técnicas estadísticas tradicionales como la de detectar sucesos raros, que pasarían desapercibidos a medidas como el soporte y la confianza y se mencionan investigaciones clínico-epidemiológicas donde ha sido empleado este análisis.

 

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Biografía del autor/a

Dra. Nelsa María Sagaró Del Campo, Universidad de Ciencias Médicas Sabtiago de Cuba

Médico, Especialista en Medicina General Integral y Bioestadística. Master en Informática en Salud.

Profesor Auxiliar e Investigador Auxiliar

Licenciada en Ciencias de la Computación

Metodóloga de la Dirección de Postgrado de la Universidad de Ciencias Médicas de Santiago de Cuba

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Publicado

2019-06-20

Cómo citar

1.
Sagaró Del Campo DNM, Zamora Matamoros DL. ¿Por qué emplear el análisis estadístico implicativo en los estudios de causalidad en salud?. RCIM [Internet]. 20 de junio de 2019 [citado 22 de junio de 2025];11(1). Disponible en: https://revinformatica.sld.cu/index.php/rcim/article/view/316

Número

Año 19. Vol. 11 Número 1 Enero-Junio 2019

Sección

Artículos originales

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