● ResFlow · Guía de uso

ResFlow guía de uso

De un conjunto de datos al material de manuscrito, esta guía ordena el flujo completo y para qué sirve cada paso. ¿Primera vez? Sígala una vez de punta a punta.

1. Qué es

ResFlow encadena los pasos estadísticos que se repiten en investigación clínica en una sola línea, siguiendo el flujo real «pregunta → análisis → material de manuscrito». Puede usar cualquier herramienta por separado o — en el banco de trabajo del proyecto — pegar los datos una vez y ejecutar modelado y evaluación de un tirón, con el material de manuscrito ensamblado automáticamente. Todo se calcula en su navegador; los datos no se suben ni se almacenan en el servidor por defecto.

2. Dos entradas, elija según el caso

🧭 Inicio de ResFlow (/es/research)

Úselo cuando «sabe que hay que analizar pero no cuál herramienta». Dos caminos: el mapa del pipeline de investigación (por las seis etapas) y las plantillas por tipo de estudio (elija el diseño y las herramientas aparecen en orden).

🧪 Banco de trabajo del proyecto (/es/research/project)

Úselo cuando «tiene un conjunto de datos y quiere construir y evaluar un modelo predictivo y obtener material de manuscrito». Pegue los datos una vez: modelado → ROC → calibración → DCA → material de manuscrito, en una sola línea, sin copiar y pegar una y otra vez. La sección 3 detalla este recorrido.

3. Recorrido del banco de trabajo (núcleo)

Introducir el conjunto de datos del proyecto

👉 Para qué sirve: Entregue los datos una vez al banco; todos los análisis los comparten después

Pegue los datos limpios en el cuadro: la primera fila son los nombres de columna; cada fila siguiente es un registro, columnas separadas por tabulador o coma (puede copiar un rango con encabezado desde Excel). La columna de desenlace debe estar codificada 0/1 (p. ej. 0 = sin evento, 1 = evento). Tras «Guardar conjunto de datos en este proyecto», el banco detecta el tipo de cada columna (numérica / 0-1 / categórica) y lo guarda en el navegador — no se sincroniza entre dispositivos y no se sube nada.

Tabla basal en un clic (Table 1)

👉 Para qué sirve: Generar la primera tabla del artículo: características basales por grupo

Elija una columna de agrupación (p. ej. tratamiento vs control) y pulse «Generar». El banco elige estadístico y prueba según el tipo de variable: media ± DE para continuas, n (%) para categóricas, con la P entre grupos. Para una presentación más completa (niveles categóricos, opciones no paramétricas, etc.), siga el enlace de la tarjeta a la herramienta Table 1 dedicada.

Pipeline del modelo predictivo

👉 Para qué sirve: Construir un modelo predictivo y ver las tres evaluaciones a la vez

Elija la columna de desenlace (0/1) y varios predictores numéricos, luego pulse «Ajustar modelo y evaluar». El banco ajusta una regresión logística, informa el OR de cada factor con IC 95 % y calcula una probabilidad predicha por sujeto — y esa probabilidad alimenta automáticamente las tres evaluaciones siguientes, sin volver a pegar:

• Discriminación · ROC: el AUC mide cuán bien separa eventos de no eventos; cuanto más cerca de 1, mejor.

• Calibración: prueba de Hosmer-Lemeshow + pendiente de calibración; mide si las probabilidades son numéricamente exactas (H-L P > 0,05 suele indicar calibración aceptable).

• Utilidad clínica · DCA: beneficio neto de la curva de decisión; mide si decidir con este modelo merece la pena.

Discriminación y calibración no son lo mismo: un AUC alto no implica que las probabilidades sean exactas. Mire ambas y añada DCA para el valor clínico.

Material de manuscrito en un clic

👉 Para qué sirve: Convertir los resultados anteriores en un borrador de métodos y resultados

Este paso solo aparece después de ajustar un modelo (sin resultados, no hay texto de resultados). Redacta borradores editables de «Métodos estadísticos» y «Resultados» (números tomados del análisis actual), los acompaña con una lista de comprobación TRIPOD (estándar de reporte de modelos predictivos) y permite copiar todo o exportar a Word (.doc) (tabla basal, métodos, resultados, tabla de regresión). El borrador es una ayuda de redacción — antes de enviar, verifique cada número y complete el diseño del estudio.

4. Mapa del pipeline: seis etapas

En el inicio de ResFlow, el «mapa del pipeline de investigación» agrupa las herramientas según su orden en un estudio:
① Diseño y planificación (elegir método, calcular tamaño muestral) → ② Datos y basal (tabla basal, intervalo de referencia) → ③ Análisis estadístico (comparación de grupos, correlación y regresión, supervivencia) → ④ Diagnóstico y modelos predictivos (rendimiento diagnóstico, ROC, calibración, DCA, nomograma) → ⑤ Fiabilidad y concordancia (ICC, Kappa, Cronbach, comparación de métodos) → ⑥ Síntesis de evidencia (metaanálisis, gráfico en embudo).

5. Plantillas por tipo de estudio

Cuando el flujo no está claro, elija su tipo de estudio bajo «plantillas por tipo de estudio» y el banco dispone las herramientas en orden:
estudio de exactitud diagnóstica, estudio pronóstico/modelo predictivo, transversal, casos y controles, cohorte/supervivencia, desarrollo y validación de escalas, concordancia/métodos de medición, metaanálisis/revisión sistemática. Por ejemplo, «pronóstico/modelo predictivo» le guía Diseño → Basal → Modelado → Discriminación → Calibración y valor clínico → Presentación.

6. Preguntas frecuentes

P: ¿Se suben mis datos?
Por defecto no — el cálculo corre en el navegador y el proyecto se guarda en localStorage. Solo si inicia sesión de médico y pulsa activamente «Guardar en la cuenta / Guardar como nuevo proyecto» se guarda el proyecto (datos y ajustes) en la cuenta, para gestionar varios proyectos y retomarlos en otro dispositivo; si no, permanece del todo local.

P: ¿Por qué no veo el material de manuscrito del paso 4?
Solo aparece tras ajustar con éxito un modelo en el paso 3. Confirme que se muestran ROC/calibración/DCA y baje en la página.

P: ¿Puedo usar tal cual los métodos/resultados generados?
Como ayuda de borrador. Los números vienen del modelado (rendimiento interno, optimista); antes de enviar, verifique cada cifra, complete el diseño y procure una validación externa.

P: ¿Necesito gráficos y opciones más completas?
Cada tarjeta de resultado enlaza a la herramienta dedicada (ROC completa, calibración, curva de decisión), con más gráficos y parámetros.

P: ¿Dónde está la base metodológica?
En /es/research/methods encontrará métodos, referencias y el contraste público de motores (números docentes / borrador).

7. Validación y contraste (bucle de validación externa)

Cada motor estadístico se ha contrastado, sobre todo con el enfoque «reducir a un método conocido»: en un caso especial, el algoritmo nuevo debe igualar exactamente uno simple reconocido. Aun así, el rendimiento interno sigue siendo optimista, así que contraste de forma independiente las conclusiones clave. El banco cierra el bucle con el contraste en tres pasos con R:

① En el paso 4, pulse «Exportar código R» para copiar un script generado para el modelo y variables actuales;
② Ejecútelo en R (incluye glm/coxph, pROC, tableone, car::vif, cox.zph, etc.);
③ Use la lista «contraste R» bajo el código para emparejar OR/HR, AUC, C-index, PH, VIF, etc. con esta herramienta. Si dirección y magnitud coinciden, la implementación concuerda.

La verdadera validación externa también incluye reevaluar el modelo en una población/conjunto independiente; los estudios de modelos predictivos deben seguir el estándar de reporte TRIPOD.

Empezar

Con los datos listos, recorra el banco de trabajo; para explorar primero por herramienta, vaya al inicio de ResFlow, a la base metodológica o al inicio de Labs.