● ResFlow · Metodología y referencias
Metodología y referencias
Cada motor estadístico de ResFlow se basa en métodos estándar abiertos y trazables. Esta página reúne los métodos y las referencias clave detrás de cada herramienta, para citarlos al redactar métodos o responder a revisores, y para comprobar que la implementación va por buen camino. Cada fila enlaza a la herramienta correspondiente.
Cómo usar esta página
① Al escribir métodos, busque el método y la referencia de cada análisis y cítenlos correctamente; ② para comprobar la implementación, use «Exportar código R / contraste R» en cada herramienta y compare en R (véase Inicio de ResFlow). Use los artículos originales para la versión y las páginas definitivas.
Regresión y modelos predictivos
| Método | Referencia clave | Herramienta |
|---|---|---|
| Regresión logística | Hosmer DW, Lemeshow S. Applied Logistic Regression. Wiley. | Regresión logística → |
| Splines cúbicos restringidos (RCS) | Harrell FE. Regression Modeling Strategies, 2nd ed., Springer 2015; Durrleman S, Simon R. Stat Med 1989. | Splines RCS → |
| Nomograma | Iasonos A, et al. J Clin Oncol 2008;26:1364. | Nomograma → |
| Multicolinealidad (VIF) | Marquardt DW. Technometrics 1970; diagnóstico estándar de regresión. | Banco de trabajo · diagnósticos → |
| Regresión lineal múltiple (OLS) | Mínimos cuadrados estándar; Draper NR, Smith H. Applied Regression Analysis, 3rd ed., Wiley 1998. | Banco de trabajo · regresión lineal → |
| Comparación de modelos anidados (LR / AIC) | Akaike H. IEEE Trans Automat Contr 1974;19:716; prueba de razón de verosimilitud para modelos anidados. | Banco de trabajo · comparación de modelos → |
Supervivencia y riesgos competitivos
| Método | Referencia clave | Herramienta |
|---|---|---|
| Modelo de Cox (riesgos proporcionales) | Cox DR. JRSS-B 1972;34:187; empates vía Breslow NE. Biometrics 1974. | Regresión de Cox → |
| Prueba de riesgos proporcionales (PH) | Schoenfeld D. Biometrika 1982; Grambsch PM, Therneau TM. Biometrika 1994;81:515. | Banco de trabajo · diagnósticos → |
| Índice C de Harrell (concordancia) | Harrell FE, et al. Stat Med 1996;15:361. | Regresión de Cox → |
| ROC / AUC dependiente del tiempo (IPCW) | Uno H, et al. JASA 2007;102:527; Blanche P, et al. Stat Med 2013 (timeROC). | Banco de trabajo · AUC temporal → |
| Fine-Gray (riesgos competitivos) | Fine JP, Gray RJ. JASA 1999;94:496. | Regresión Fine-Gray → |
| Función de incidencia acumulada CIF (Aalen-Johansen) | Aalen OO, Johansen S. Scand J Stat 1978;5:141. | CIF de riesgos competitivos → |
| Tiempo medio de supervivencia restringido (RMST) | Royston P, Parmar MKB. BMC Med Res Methodol 2013;13:152. | RMST → |
| Estimación de Kaplan-Meier | Kaplan EL, Meier P. JASA 1958;53:457. | Banco de trabajo · curvas KM → |
| Prueba log-rank (supervivencia entre grupos) | Mantel N. Cancer Chemother Rep 1966;50:163; Peto R, Peto J. JRSS-A 1972;135:185. | Banco de trabajo · log-rank → |
Pruebas diagnósticas y discriminación
| Método | Referencia clave | Herramienta |
|---|---|---|
| Curva ROC y AUC | Hanley JA, McNeil BJ. Radiology 1982;143:29. | Curva ROC → |
| Comparación de dos ROC (DeLong) | DeLong ER, et al. Biometrics 1988;44:837. | Prueba de DeLong → |
| Calibración y bondad de ajuste (Hosmer-Lemeshow) | Hosmer DW, Lemeshow S. Commun Stat 1980;9:1043. | Curva de calibración → |
| Análisis de curvas de decisión (DCA) | Vickers AJ, Elkin EB. Med Decis Making 2006;26:565. | Curva de decisión → |
| Razones de verosimilitud y probabilidad post-prueba (Fagan) | Fagan TJ. N Engl J Med 1975;293:257. | Nomograma de Fagan → |
| NRI / IDI (reclasificación) | Pencina MJ, et al. Stat Med 2008;27:157. | NRI / IDI → |
Validación y calibración de modelos
| Método | Referencia clave | Herramienta |
|---|---|---|
| Validación interna bootstrap (corrección de optimismo) | Harrell FE, et al. Stat Med 1996;15:361; Steyerberg EW, et al. J Clin Epidemiol 2001;54:774; Efron B, Tibshirani R. An Introduction to the Bootstrap, 1993. | Banco de trabajo · validación interna → |
| Validación externa (discriminación y calibración) | Steyerberg EW, Vergouwe Y. Eur Heart J 2014;35:1925; Collins GS, et al. Ann Intern Med 2015;162:55. | Banco de trabajo · validación externa → |
| Pendiente de calibración y curva de calibración | Van Calster B, et al. J Clin Epidemiol 2016;74:167; Crowson CS, et al. Stat Methods Med Res 2018;27:1885. | Banco de trabajo · calibración → |
| Eventos por variable (EPV) | Peduzzi P, et al. J Clin Epidemiol 1996;49:1373 (Logistic); Vittinghoff E, McCulloch CE. Am J Epidemiol 2007;165:710 (Cox). | Banco de trabajo · validación interna → |
Concordancia y fiabilidad
| Método | Referencia clave | Herramienta |
|---|---|---|
| Concordancia Bland-Altman | Bland JM, Altman DG. Lancet 1986;1:307. | Bland-Altman → |
| Coeficiente de correlación intraclase (ICC) | Shrout PE, Fleiss JL. Psychol Bull 1979;86:420. | ICC → |
| Kappa (dos / múltiples evaluadores) | Cohen J. Educ Psychol Meas 1960; Fleiss JL. Psychol Bull 1971. | Kappa → |
Síntesis de evidencia y causal
| Método | Referencia clave | Herramienta |
|---|---|---|
| Metaanálisis (efectos aleatorios) | DerSimonian R, Laird N. Control Clin Trials 1986;7:177. | Metaanálisis → |
| Sesgo de publicación (Egger / funnel) | Egger M, et al. BMJ 1997;315:629. | Gráfico en embudo → |
| Puntuación de propensión (PSM / IPTW / SMD) | Rosenbaum PR, Rubin DB. Biometrika 1983;70:41; Austin PC. Stat Med 2009. | Puntuación de propensión → |
| Prueba de tendencia (Cochran-Armitage) | Cochran WG. Biometrics 1954; Armitage P. Biometrics 1955. | Prueba de tendencia → |
Estándares de reporte
| Método | Referencia clave | Herramienta |
|---|---|---|
| Reporte de modelos predictivos (TRIPOD) | Collins GS, et al. Ann Intern Med 2015;162:55. | Banco de trabajo · material de manuscrito → |
| Estudios observacionales (STROBE) | von Elm E, et al. Lancet 2007;370:1453. | — |
| Ensayos aleatorizados (CONSORT) | Schulz KF, et al. BMJ 2010;340:c332. | — |
Benchmark con mini-datos públicos (docente / borrador)
Nivel docente / borrador — no para publicación · 2026-09-11
Hay que recalcular: cifras de demostración. Para publicar, repita en R.
KM docente 2 brazos (n=12)
Mini-tabla docente pública (no extracto de un ensayo nombrado).
| Metric | Este sitio | Comprobación independiente (Python) |
|---|---|---|
| Ctrl S(3) / S(5) · median | 0.5 / 0.25 · 3 | 0.5 / 0.25 · 3 |
| Tx S(2) / S(6) | 0.833333 / 0.555556 | 0.833333 / 0.555556 |
| log-rank χ² (df=1) · p | 1.806 · 0.179 | 1.806 · 0.179 |
✓ Cifras clave coinciden · Abrir mesa de trabajo · KM →
Logística binaria docente (n=24)
Mini-tabla docente; coeficientes solo para alinear el motor.
| Coef | Este sitio β / OR / p | Comprobación independiente (Python) β / OR |
|---|---|---|
| age | 0.429109 / 1.5359 / 0.0173 | 0.429109 / 1.5359 |
| male | 0.616452 / 1.8523 / 0.6782 | 0.616452 / 1.8523 |
| AIC · McFadden R² | 18.22 · 0.6252 | |
✓ Cifras clave coinciden · Abrir logística →
Table 1 de la misma muestra
| Group | n | age (site) | age (Python mean±sd) |
|---|---|---|---|
| None | 14 | 47.71±5.59 | 47.71±5.59 |
| Event | 10 | 61.20±5.20 | 61.20±5.20 |
✓ Cifras clave coinciden (age means) · site age p≈0.000006 · Abrir Table 1 →
Estas son las fuentes primarias principales de cada método, para citación y trazabilidad; use los artículos originales para volumen/número/páginas exactos y la versión más reciente. Las implementaciones numéricas se autocontrolan (p. ej. reduciendo a métodos conocidos), pero el rendimiento interno es optimista: las conclusiones clave deben contrastarse con datos externos e implementaciones independientes (p. ej. R) antes de informarlas. Etiquetado docente / borrador · debe recalcularse.