Discriminant multivariable analysis for the presence of cirrhotic miocardiopathy
Keywords:
análisis multivariado discriminante, miocardiopatía cirrótica, cirrosis hepáticaAbstract
Introduction. The interrelation of clinical factors and of the complementary exams in the patients with hepatic cirrhosis in a predictive bioestatistic model for the diagnostic suspicion of the cirrhotic miocardiopathy in the current moment it would be of great utility like possible clinical tool.
Objectives. To estimate a discriminant predictive biostatistical model for the presence of cirrhotic myocardiopathy in the patients with hepatic cirrhosis in the study sample using clinical variables and of the complementary exams.
Methods. It was carried out a design of transverse, analytic, observational study and a discriminant multivariable analysis was executed to predict the presence of cirrhotic myocardiopathy in a sample of 152 patients entered with diagnostic of hepatic cirrhosis, being selected the same ones according to inclusion approaches and for appearance order among the years 2013 and 2019. The information was picked up in a data base and processed by means of SPSS version 20.0. The 2 formed groups (with presence or not of cirrhotic miocardiopathy) they were statistically comparable, that which allowed to carry out a Discriminant Multivariable Analysis leaning on in the independent variables: clinical and of the selected complementary exams, by means of which
Results. It was possible to estimate a classification function with a total discriminatory adjustment for the included patients of 90,8 % in probabilistic terms.
Conclusions. The cirrhotic miocardiopathy can be suspected using a predictive model of classification whose discriminant function can constitute a new clinic tools to the patient's head with hepatic cirrhosis.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Los autores conservan los derechos de autor y todos los derechos de publicación sin restricciones.
Investigaciones Medicoquirúrgicas se encuentra sujeta bajo la Licencia Creative Commons Atribución-No Comercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0) y sigue el modelo de publicación de SciELO Publishing Schema (SciELO PS) para la publicación en formato XML.
Usted es libre de:
- Compartir — copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato
- Adaptar — remezclar, transformar y construir a partir del material.
La licencia no puede revocar estas libertades en tanto usted siga los términos de la licencia
Bajo los siguientes términos:
- Atribución — Usted debe dar crédito de manera adecuada, brindar un enlace a la licencia, e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo en cualquier forma razonable, pero no de forma tal que sugiera que usted o su uso tienen el apoyo de la licenciante.
- No Comercial — Usted no puede hacer uso del material con propósitos comerciales.
- No hay restricciones adicionales — No puede aplicar términos legales ni medidas tecnológicas que restrinjan legalmente a otras a hacer cualquier uso permitido por la licencia.
Avisos:
- No tiene que cumplir con la licencia para elementos del material en el dominio público o cuando su uso esté permitido por una excepción o limitación aplicable.
- No se dan garantías. La licencia podría no darle todos los permisos que necesita para el uso que tenga previsto. Por ejemplo, otros derechos como publicidad, privacidad, o derechos morales pueden limitar la forma en que utilice el material.