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Gráficas de supervivencia en Stata en “cero coma”.

En Stata necesitas lo primero decirle al programa cuál variable es cuál:

  • La fecha de inicio de la observación
  • La fecha de fin de la observación
    o Los que han tenido el evento la fecha en que ocurre el evento
    o Los que no han tenido evento, la fecha de última visita o en su defecto la de corte del estudio
    o Los que se han perdido por el camino, la fecha de la última visita
  • La variable que identifica si algo ha ocurrido (sólo puede ser 1/0)

Le tienes que decir a Stata que el archivo es en formato “supervivencia”, para ello empiezas diciendo stset e identificando cada variable:

stset fecfin, failure(suspension) origin(fecini) scale(365.25) exit(fec_censura) id(nhc)
donde

  • fecfin es la fecha de fin de la observación
  • failure es la variable evento
  • origin es la fecha de inicio de la observación
  • scale define si el tiempo lo mides en años (como este caso) o en meses (30.25) o lo dejas en blanco para días.
  • exit es la fecha de fecha de la última visita
  • id es el código del paciente, por si hay varios eventos por paciente

para luego describir todo esto usas los comandos
stdes
stsum
sts list , at (0,1,2,3,5)

(sts list te da las tablas de supervivencia a los años, o meses si lo escalas en meses, que especifiques)

Luego ya puedes hacer la descripción por grupos
stsum, by(biol)
sts list, at (0[1]8) by(biol) compare
sts test biol

Y por último, para los gráficos, utiliza algo así (con otro título, claro):
sts graph, by(biol) tmax(8) title(Retención terapia biológica) subtitle (Tipo fármaco) xtitle(Duración del tratamiento (años), margin(medium))

Si quieres la gráfica con intervalos de confianza, simplemente escribe ci al final

¡Espero que te sirva! Si no, ya sabes F1 = Help

Plantilla PICOt para revisiones sistemáticas

Antes de ponerte a hacer ninguna revisión, debes formular muy bien tu pregunta de investigación. Para ello te ofrecemos utilizar esta plantilla en la que poder delimitar tu PICO (t) (o PICOD o PICOS). Además puedes utilizarla para ir compilando los sinónimos y MeSH / emtree de los componentes PICO y poner las referencias de los artículos testigo.

Con un plantilla así rellena, ¡Tu documentalista especialista en búsquedas estará mucho más contenta!

¿Poner o no la columna de la p en la tabla 1 descriptiva?

Cuando estamos evaluando la validez de un ensayo clínico, nos preguntamos

¿Son los grupos comparables al inicio del ensayo?

Muchos alumnos en los cursos de metodología me dicen que no lo pueden saber porque los autores no dan información sobre la significación estadística en la Tabla 1 (la tabla descriptiva de los grupos que se han aleatorizado a tratamiento o placebo).

Pues que sepáis que en las tablas descriptivas de los ensayos clínicos no se aconseja poner la p.

¿Y estoooo?¿Una tabla comparando grupos sin estadística?

Nos obsesionamos un poco con los valores de la p. La p no te va a orientar tanto como los datos observados:

  • En el caso de tamaños muestrales grandes (imagina comparar dos grupos de 1000 personas) puede haber significación estadística con diferencias mínimas (que en un grupo la edad media sea de 60 años y en el otro de 61, realmente es algo irrelevante)
  • y, al revés, con tamaños muestrales pequeños (imagina comparar dos grupos de 15 personas) pueden existir unas diferencias entre grupos grandes y no darte como estadísticamente significativas (que en un grupo haya un 25% de fumadores y en el otro de 40%, algo que puede ser muy relevante).

Es más importante mirar tú los datos y ver si “te chirría” algo. Cree en ti (trust your guts), lo importante es tu valoración clínica.

Comparabilidad de grupos en un ensayo clínico

Bonus track: La p sirve para contrastar tu hipótesis. Y en un ensayo clínico la hipótesis tiene que ver con los resultados de eficacia (e idealmente otra para la seguridad, pero esa se olvida a menudo) ¡pero no quieres probar ninguna hipótesis con la aleatorización! Lo que tienes que hacer es una buena aleatorización, el método, no calcular la p.

Atención, pregunta ¿Y si a ojo de buen cubero (o dermatológicamente hablando) son distintos?¿Qué?¿Qué se debería hacer? Contesta abajo si te atreves, forastero/a…

Especial revisores: Selección con Excel

La selección en cualquier revisión sistemática debe hacerse por pares. El problema es cuando las herramientas no son compartidas: no hay Covidence (señores, ¿pueden bajarle el precio, pleaseeeee?) o uno de los revisores (o los dos) no tiene Endnote.

En este vídeo intento explicar cómo exportar los registros del Endnote a un Excel, paso a paso.

Resumen

En Endnote:

  1. Crear estilo de exportación: Edit > Output styles > New
  2. Diseñar el nuevo estilo: Bibliography > templates > Insert fields separados por tab + en Bibliography > List authors > Sólo el primero > Save as Endnote Export
  3. Edit > Select all > Export > text file + output style Endnote export

En Excel:

  1. Datos > Importar desde texto > (delimitados)
  2. Manejar como un Excel normal

Revisiones sistemáticas: Cómo unir dos selecciones de revisores hechas en Endnote(R)

Imagen1

Esto que os voy a contar es mi receta, que puedo estar equivocada, oye, pero así es como lo hago yo.

El proceso de selección de estudios de una revisión sistemática debe hacerse por pares. Luego te dicen que tienes que consensuar aquellos artículos en los que existe discordancia en cuanto a si se deben incluir o no. Y aquí te dicen “utiliza Covidence o Endnote”. Ya, sí, ¿pero me explicas cómo hacerlo en Endnote, por favor?

RECETA PARA LOGRAR UN ENDNOTE ÚNICO TRAS LA SELECCIÓN

Nivel:

Jedi, pero un poco sofacero. Exige concentración, pero es fácil.

Ingredientes:

  • Las dos bibliotecas de Endnote, una por revisor, de la selección previa, con todos los excluidos fuera (basura limpia).
  • Una biblioteca de Endnote limpia, recién creada, que dejaremos abierta y llamaremos “Concordantes.enl“.

Preparación:

  1. Haz una copia de uno de los dos Endnotes de los revisores ya limpio de excluidos y llámala “Discordantes.enl”.
  2. Ábrela e importa a este el Endnote el del otro revisor (sin descartar publicados).
  3. En el menú superior busca duplicados con “Find duplicates“.
  4. Selecciona todos los artículos duplicados y originales. TODOS los que están en esta carpeta y arrástralos al Endnote limpio que llamaste “Concordantes.enl”. Reserva allí.
  5. Todos los seleccionados ahora bórralos de la biblioteca Discordantes.enl.
  6. Los artículos que te quedan Discordantes.enl son todos los discordantes entre revisores (por eso le pusimos ese nombre).
  7. Evaluad juntos estos artículos (en persona, o por Skype o como queráis), pero haced cambios en sólo un archivo.
  8. Cuando ya estén claros los que se quedan, borrad los no seleccionados e incorporad al archivo los del “Concordantes.enl”. Ahora tenéis un archivo con los discordantes ya consensuados más todos los que ya se tenía acuerdo.
  9. Cierra y cambia el nombre al archivo a “Selección final.enl“.

Cómo preparar un abstract

No recordaba haber subido a slideplayer una presentación sobre cómo escribir un abstract (quizás alguien la subió por mí…). Aprovecho que llegué a ella por casualidad y la comparto con vosotros.

Imagen1

 

https://slideplayer.es/slide/1036583

Donde hablo de EQUATOR, mi link favorito para escribir artículos, me refiero a EQUATOR-NETWORK la colaboración que identifica guías sobre cómo escribir un artículo (o un abstract) según el tipo de estudio.

Que Uds. publiquen bien.

#Hoysipuedo

Hoysipuedo