Metodología · fichas de resultado

Qué hay dentro de cada resultado

No un número y un valor p: cada ficha declara el método, los supuestos que se comprobaron y los que no, quién quedó fuera del análisis, el párrafo de métodos y el código para repetirlo en R o Python.

Método y familia Estimador con IC 95 % Supuestos comprobados Atrición STROBE Gráficos Frase clínica Párrafo de métodos Código R / Python
D4 · Cohorte · Supervivencia Datos reales · GBSG-2

Hormonoterapia adyuvante y supervivencia libre de recurrencia en cáncer de mama

Kaplan-Meier · log-rank · Cox ajustado
686pacientes
299eventos (43,6 %)
56,4 %censurados
0,71HR ajustada
0,0034p log-rank

Curva de Kaplan-Meier

0 25 50 75 100 Supervivencia (%) 0 500 1000 1500 2000 Días de seguimiento mediana 1.528 d
Hormonoterapia (n = 246) · 94 eventos Sin hormonoterapia (n = 440) · 205 eventos
En riesgo0500100015002000
Hormonoterapia2462081429637
Sin hormonoterapia44034521011838

Modelo de Cox

CovariableHRIC 95 %p
Hormonoterapia0,7080,551–0,9100,0069
Edad por año1,0010,989–1,0130,914
Tamaño tumoral por mm1,0081,000–1,0160,042
Ganglios afectados1,0511,036–1,067<0,001
Rec. progesterona por fmol0,9970,996–0,999<0,001
EPV = 299/5 = 59,8 — muy holgado Riesgos proporcionales de la exposición: cumple (p = 0,83) Riesgos proporcionales de edad: falla (p = 0,0012) Riesgos proporcionales de rec. progesterona: falla (p = 0,021) Índice C = 0,684 — discriminación aceptable

Interpretación

La hormonoterapia se asocia a una reducción del 29 % del riesgo instantáneo de recurrencia o muerte (HR = 0,708; IC 95 %: 0,551–0,910; p = 0,0069). El intervalo no cruza el 1, de modo que la dirección es concluyente. La mediana de supervivencia libre de evento pasa de 1.528 a 2.018 días.

Aviso del motor — el supuesto de riesgos proporcionales no se cumple para la edad ni para los receptores de progesterona. Para la exposición principal sí se cumple, así que su HR es interpretable; pero los HR de esas dos covariables de ajuste no pueden leerse como constantes en el tiempo. La ficha propone las alternativas concretas: estratificar por edad, añadir una interacción con el tiempo, o pasar a un modelo AFT o a RMST.

Métodos (párrafo)

Se realizó un estudio de cohorte sobre 686 pacientes con censura por la derecha. El tiempo hasta la recurrencia o la muerte se analizó mediante estimación de Kaplan-Meier, contraste de log-rank y un modelo de riesgos proporcionales de Cox en función de la hormonoterapia adyuvante, ajustando por edad, tamaño tumoral, número de ganglios afectados y receptores de progesterona. Los resultados se expresan como hazard ratio con su intervalo de confianza del 95 %. Se verificaron los supuestos del modelo mediante residuos de Schoenfeld y la regla de eventos por variable. Se consideró estadísticamente significativo un valor p bilateral < 0,05.

Código de comprobación
library(survival)
fit <- coxph(Surv(time, cens) ~ horTh + age +
             tsize + pnodes + progrec, data = GBSG2)
summary(fit); cox.zph(fit)          # Schoenfeld
survdiff(Surv(time, cens) ~ horTh, data = GBSG2)   # log-rank

Código equivalente para reproducir el análisis fuera de Datify. También en Python (lifelines).

Análisis ejecutado sobre el German Breast Cancer Study Group 2 (GBSG-2, n = 686), conjunto clínico público de uso habitual en la literatura de supervivencia. Ilustra la salida de la plataforma; no es un estudio propio.

Otras fichas, otros diseños

D2 · Comparar grupos Demo

PCR al ingreso según desenlace

El motor descartó la t de Student: la homogeneidad de varianzas no se cumple. Ejecuta t de Welch.

−3,02Diferencia de medias
0,62d de Cohen
0,38d mínima detectable
Normalidad — la distribución se aparta de la normal Homogeneidad de varianzas — usar la variante robusta (Welch) Independencia entre grupos

La diferencia es significativa y de magnitud moderada. El motor ejecutó Mann-Whitney en paralelo como análisis de sensibilidad: concuerda en dirección y en el lado de alfa.

D3 · Estimar efecto Demo

Exposición y mortalidad a 28 días

Regresión logística ajustada por edad e índice de Charlson.

OR = 2,08 (IC95% 1,18–3,66); p = 0,011.
257n analizado
61eventos
12,4EPV
EPV = 12,4 ≥ 10 — muestra adecuada para el nº de predictores Sin colinealidad relevante (VIF < 2,5) Sin separación en los datos

Frase clínica: OR 2,08 = 108 % más odds de fallecer a 28 días por categoría de la exposición. El IC no cruza 1: la dirección es concluyente.

D6 · Antes–Después Demo

Estancia media tras un protocolo de destete

t pareada con ANCOVA de apoyo, sobre la cohorte emparejada pre/post.

Δ = −1,8 días (IC95% −2,9 a −0,7); p = 0,002.
96pares completos
0,41d pareada
7pares excluidos por dato ausente
Normalidad de las diferencias Tendencias paralelas no verificables — declarar como limitación

Un diseño antes–después no controla la tendencia secular. La ficha lo dice antes de que lo diga un revisor, y lo arrastra al apartado de limitaciones del informe.

Análisis exploratorio

El EDA que normalmente no haces

Antes de ningún contraste, la plataforma describe la base entera: completitud, distribuciones, tabla 1 por estrato, balance entre grupos, colinealidad y datos ausentes. Sin pedírselo.

686pacientes
10variables descritas
100 %completitud
3 / 7difieren entre grupos
0,57SMD máxima (edad)
Desbalance basal en edad y estado menopáusico (SMD > 0,10) Distribuciones asimétricas: se usa contraste no paramétrico Riesgos proporcionales incumplidos en dos covariables

Tabla 1 por grupo de tratamiento

Descriptivo por nivel con el test que corresponde a cada tipo de variable, su p y la diferencia de medias estandarizada. Ordenada por p; resaltadas las significativas. El motor eligió Mann-Whitney en todas las cuantitativas porque la normalidad no se sostiene.

VariableSin hormonoterapia (n=440)Hormonoterapia (n=246)TestpSMD
Edad (años)50 (45–59)58 (50–63)Mann-Whitney<0,0010,574
Postmenopáusica209 (47,5 %)187 (76,0 %)χ²<0,001—
Rec. estrógeno (fmol)32 (8–92)46 (9–182)Mann-Whitney0,00880,286
Grado tumoral (I / II / III)10,9 / 63,9 / 25,2 %13,4 / 66,3 / 20,3 %χ²0,273—
Ganglios afectados3 (1–7)3 (1–7)Mann-Whitney0,4320,034
Tamaño tumoral (mm)25 (20–35)25 (20–35)Mann-Whitney0,5070,057
Rec. progesterona (fmol)32 (7–130)35 (7–133)Mann-Whitney0,5950,104

Lectura — los grupos no son comparables de partida: quien recibe hormonoterapia es ocho años mayor de mediana y mayoritariamente postmenopáusica (SMD = 0,57, muy por encima del umbral de 0,10). El resto de variables pronósticas —tamaño, ganglios, grado— sí están equilibradas. Por eso el efecto se estima ajustado y no crudo.

Comparación por grupo

Escalas de percepción con mayor diferencia entre dos perfiles (media 1–5).

Adjuntos Residentes
1 2 3 4 5 0 Implantar turnos p < 0,001 2,58 3,77 Equipos de tarde/noche p < 0,001 2,52 3,62 Carga percibida p = 0,004 3,42 4,18 Apoyo institucional p = 0,011 2,92 2,24

Datos ausentes

Porcentaje por variable, con el mecanismo propuesto y la estrategia que la plataforma recomienda.

Asistencias PCIH63,3 %
Pacientes atendidos46,7 %
Lactato basal12,1 %
Procalcitonina8,4 %
Creatinina2,9 %
Edad0 %

Estrategia propuesta: las dos variables por encima del 20 % no entran en el modelo principal; el resto, análisis de casos completos con indicador de faltante. La decisión es tuya y queda registrada.

Forest de coeficientes

OR ajustada con su IC 95 %, sobre la línea del nulo.

0,5 1 4 Sepsis 3,25 APACHE-II 1,11 SOFA 1,16 Lactato 0,95 Edad 1,05

Sepsis pierde la significación al ajustar (OR cruda 8,4 → ajustada 3,25, IC incluye 1): su efecto está mediado por la gravedad.

Rendimiento diagnóstico

Datos reales · WDBC

Modelo logístico para clasificar una lesión mamaria como maligna a partir de tres características citológicas.

0,841AUC (0,81–0,88)
0,432R² Nagelkerke
0,156Brier
70,7EPV
AUC 0,841 IC 0,805–0,877 1 − Especificidad
MalignoBenigno
Predicho +176109
Predicho −36248
  • 0,312 umbral (Youden)
  • 83,0 % sensibilidad
  • 69,5 % especificidad
  • 87,3 % valor predictivo negativo

Hosmer-Lemeshow χ² = 5,39 (gl = 8; p = 0,716): la calibración es correcta. Con un umbral que maximiza el índice de Youden se escapan 36 malignos de 212 — la ficha lo dice explícitamente para que el umbral se elija según el coste clínico del falso negativo, no por el máximo estadístico.

Todas las cifras de esta página proceden de fichas de demostración del catálogo interno con bases sintéticas. No corresponden a pacientes reales.

Buena praxis

Controles metodológicos según las guías

La regla del motor es explícita: si un supuesto se rompe, la ficha lo dice y frena. Ningún umbral sin cita bibliográfica detrás.

Checklists de publicación

El informe incluye un apartado de Cumplimiento con la norma que corresponde a tu diseño. Un ítem no documentado se queda sin marcar: la lista es honesta, no decorativa.

STROBE observacional TREND cuasiexperimental TRIPOD predicción / diagnóstico
  • Diseño, variables y desenlace definidos
  • Estimación con medida de precisión (IC 95 %)
  • Ajuste por factores de confusión
  • Tabla de características basales
  • Datos faltantes descritos
  • Análisis de sensibilidad y limitaciones

Supuestos comprobados

Más de veinte supuestos se contrastan en cada ejecución. Cada uno llega con su prueba, su veredicto y qué hacer si falla: no un aviso genérico, sino la alternativa concreta y por qué es mejor en ese caso.

Ejemplo real, en la ficha de arriba: el supuesto de riesgos proporcionales se cumple para la exposición pero falla para dos covariables. El motor lo declara y propone estratificar, añadir una interacción con el tiempo o cambiar de modelo — en lugar de publicar un hazard ratio que no significa lo que parece.

La puerta de fiabilidad

Hay situaciones en las que el motor no da el número. No lo estima con un aviso al pie: lo bloquea y explica por qué.

Bloquea
Muestra insuficiente para el modelo — demasiados predictores para los eventos disponibles
Rescata
Modelo degenerado — cambia solo a la variante robusta que sí converge
Avisa
El dato no encaja con el modelo — propone la distribución adecuada antes de seguir

Ningún umbral es arbitrario: cada uno cita el trabajo publicado que lo fija. Las referencias completas se entregan con el expediente técnico.

Multiplicidad

Con varios contrastes en el mismo lanzamiento, la p cruda deja de ser interpretable por separado. Holm controla el error familiar; Benjamini-Hochberg, la tasa de falsos descubrimientos.

34 contrastes
11 con p cruda < 0,05
6 tras BH
3 robustos tras Holm

Si una p cruda < 0,05 no sobrevive a Holm, no debe presentarse como hallazgo confirmatorio.

Potencia, bien planteada

La plataforma no calcula potencia post-hoc: es una función determinista de la p y no aporta información (Hoenig & Heisey, 2001). En su lugar informa del efecto mínimo detectable: con este n, alfa 0,05 y potencia del 80 %, ¿qué magnitud habría detectado el estudio?

Sensibilidad por re-ejecución

El motor vuelve a ejecutar el análisis con las alternativas válidas para tus datos y compara los resultados. Si discrepan, lo dice con estas palabras: «la conclusión depende del método elegido».

En los estudios de efecto añade además la medida de cuánta fuerza tendría que tener un factor de confusión no medido para explicar por sí solo la asociación observada.

De dónde venimos

Nacida de un proyecto de investigación real

Datify no se diseñó en abstracto. Partimos de un proyecto de investigación en el servicio de medicina intensiva de un centro sanitario de tercer nivel, donde se construyeron registros clínicos estructurados y se completaron estudios de extremo a extremo: de la preparación de la cohorte al análisis y al informe.

Ese trabajo es hoy nuestro piloto institucional. Hay ya proyectos finalizados y varios en marcha, con 3 UCI piloto trabajando sobre la plataforma y aprobación de CEIm. Las métricas clínicas del piloto se consolidan antes de difundirse; lo que sí podemos enseñar, entero, es el expediente de validación del motor.

Expediente de validación · motor v14.0.0

0 divergencias frente a R y Python en los métodos que se ofrecen
85 goldens de Python sobre conjuntos canónicos deterministas
77 fixtures de oráculo externo, todos aseverados
17 intervalos de confianza contra fórmula publicada, con su referencia bibliográfica
247 límites de intervalo contrastados, sobre 52 métodos
0 métodos ofrecidos como exactos sin oráculo: si no hay referencia, el motor no da el número

De 95 métodos registrados, 70 están certificados y 17 se ofrecen parcialmente certificados nombrando exactamente qué parte no cubre el oráculo; 7 están retirados y devuelven un error con la alternativa. Contrastado contra statsmodels, scipy, lifelines, pingouin y scikit-learn, y contra R en las medidas de concordancia. El expediente se regenera automáticamente con cada versión —una prueba bloqueante impide publicar una versión con el informe desactualizado— y está disponible a demanda.

¿Lo vemos con tu servicio?

Solicita acceso y te enviamos credenciales y acompañamiento por correo. Prueba gratuita de un mes.

Solicitar acceso