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Vol. 125. Núm. S1.
Páginas 14-20 (Diciembre 2005)
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Vol. 125. Núm. S1.
Páginas 14-20 (Diciembre 2005)
DOI: 10.1016/S0210-5705(09)71003-9
Aspectos metodológicos comunes y específicos de las listas de comprobación
Common and specific methodological features of checklists
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Erik Coboa, Ruth Domínguezb, Marta Pulidoc
a Departamento de Estad??stica e Investigaci??n Operativa. Universitat Polit??cnica de Catalunya. Barcelona. Espa??a. Comit?? Editorial de Medicina Cl??nica. Barcelona. Espa??a.
b Departamento de Estad??stica e Investigaci??n Operativa. Universitat Polit??cnica de Catalunya. Barcelona. Espa??a.
c Instituto Municipal de Investigaci??n M??dica. Barcelona. Espa??a.
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Fig. 1. Dos aportaciones del azar a la validez de la inferencia. Tomada de Cobo24.
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Diagnóstico, pronóstico, intervención y prevención, como objetivos médicos, se benefician del método científico, si bien tienen características específicas que requieren diferentes tipos de diseños y análisis estadísticos. El objetivo del presente artículo es realizar las definiciones que permitan sentar las bases de los aspectos comunes y diferenciales de las listas de comprobación de los principales diseños. Se distingue entre inferencia estadística y decisión; error sistemático y aleatorio; confirmación y exploración; predicción e intervención; observación y experimentación; asignación al azar y extracción al azar, y se resumen las principales herramientas de que dispone el investigador para controlar los errores aleatorios y sistemáticos y cómo se concreta todo ello en los principales tipos de diseños. Cabe destacar que las listas de comprobación no son una medida de la calidad de la investigación, sino que suponen una guía de mínimos que pretende ayudar a mejorar la calidad de los informes científicos.
Palabras clave:
Declaración CONSORT
Listas de comprobación
Normas de publicación
Inferencia
As medical aims, diagnosis, prognosis, intervention and prevention benefit from scientific method, although they have specific characteristics requiring distinct types of design and statistical analysis. The present article aims to provide definitions of the common and differential features of checklists for the main study designs. Distinctions are made between statistical inference and decision, systematic and random error, confirmation and exploration, prediction and intervention, observation and experimentation, and random allocation and random selection. In addition, the main tools available to researchers to control random and systematic errors are described. How all of these elements are contained in the main types of design is discussed. Importantly, checklists are not a measure of the quality of a study but rather represent minimum requirements that aim to improve the quality of scientific reports.
Keywords:
CONSORT statement
Checklists
Publication guidelines
Inference

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