Determina los factores asociados con la gravedad de las lesiones por accidentes de tráfico en la región de Madre de Dios, entre 2010 y 2014. El tipo y diseño de la investigación es descriptivo correlacional, observacional; con una muestra de 1514 personas heridas por accidentes de tráfico. Los factores asociados con la gravedad de las lesiones son evaluadas por el modelo de odds proporcionales parciales para variable dependiente ordinal. La edad superior a 65 años y los vehículos motorizados mayores, se identifican como factores de riesgo significativos (p <0,05) para mayores niveles de gravedad de lesiones ocasionados por accidentes de tránsito. Concluye que la edad de lesionado, la condición y el tipo de vehículo, la vía de ocurrencia del accidente y la forma de transferencia de heridos a un hospital están significativamente relacionados con la gravedad de las lesiones. / Tesis

A pesar de que la transfusión cada vez es más segura, no está exenta de riesgos. Por ello es importante tener una buena estrategia transfusional. El objetivo de este estudio es desarrollar un modelo logístico para predecir la posibilidad de transfusión sanguínea en la artroplastia primaria de rodilla; con el fin de facilitar la elaboración de un algoritmo transfusional. Material y métodos: Estudio prospectivo de 134 pacientes intervenidos de artroplastia primaria de rodilla unilateral realizados entre el 1 de Abril y el 30 de junio del 2003. Las variables fueron analizadas para determinar su asociación univariante con la transfusión sanguínea postoperatoria. Los factores más significativos fueron introducidos en una regresión logística múltiple. Posteriormente se han obtenido las diferentes curvas ROC y se ha calculado el área bajo la curva ROC con el fin de obtener el modelo con mejor poder predictor. Resultado: La asociación de la hemoglobina inicial con el peso del paciente ha obtenido la mejor área bajo la curva ROC (0,805; IC: 0,714 - 0,896). El modelo es: Probabilidad (p) = 1/ (1+e-Z) donde Z =14,960 - 1,008 x Hemoglobina inicial (g/dl) - 0,03 x Peso (Kg). Conclusión: Las variables predictoras que más influyen en la transfusión alogénica después de la artroplastia total primaria de rodilla son la hemoglobina inicial y el peso. Por lo tanto, en el algoritmo uno de nuestros objetivos iniciales es mejorar, si es factible, la hemoglobina preoperatoria. / Even when the blood transfusion is becoming safer, it is still not full free of risks. For that reason it is important to have a good transfusional strategy. The objective of this study was to develop a logistic model to predict the likelihood of blood transfusion in primary total knee arthroplasty; with the purpose of facilitating the preparation of a transfusional algorithm. Material and methods: A prospective study of 134 patients who underwent primary unilateral total knee arthroplasty was performed between April 1st and June 30th 2003. The variables were analysed to determine their univariate association with postoperative blood transfusion. Significant factors were entered into a multiple logistic regression model. Subsequently we obtained the different ROC curves and calculated the area under ROC curve with the purpose of obtaining the strongest predictors model. Result: The association between the initial hemoglobin and the patient's weight has obtained the best area under ROC curve (0.805; CI: 0.714 - 0.896). The model is: Probability (p) = 1/(1+e-Z) where Z =14,960 - 1.008 x initial Hemoglobin (g/dl) - 0.03 x weight (kg). Conclusion: The strongest predictors for allogenic transfusion after total knee arthroplasty are the initial hemoglobin values and the patient's weight. Therefore, in algorithm one of our initial objectives is to improve, if possible, the preoperative hemoglobin.

Dentro de las especialidades quirúrgicas que necesitan más recursos hemáticos se encuentra la cirugía ortopédica. La artroplastia total de cadera (ATC) es una de las más sangrantes con unas pérdidas cercanas a los 2000 ml según el mayor registro europeo para este tipo de cirugía .Ante tal nivel de sangrado y la necesidad, en ocasiones, de administrar sangre se nos plantea el potencial problema de los riesgos asociados a la transfusión. El potencial daño de una estrategia de transfusión liberal está demostrada por lo que en el momento de indicar una transfusión sanguínea, el médico debe de ser muy consciente de que está utilizando un recurso escaso y con potenciales peligros asociados. A pesar de los avances en la anestesiología y en la reanimación de pacientes críticos, los actos quirúrgicos se han visto acompañados de un aumento de las demandas de hemoderivados. Este hecho, desafortunadamente, no se acompaña de un aumento significativo de las donaciones. En España el índice de donaciones en el 2010 fueron de 38,63 por 1.000 habitantes y en Cataluña fue de 38,86 por 1.000 habitantes, por lo que estamos ante el uso de un recurso caro y limitado. Por lo tanto todo procedimiento que nos ayude a planificar un adecuado uso de recursos hemáticos o la disminución de las transfusiones es de claro interés clínico en la práctica asistencial diaria. El objetivo de la tesis ha sido establecer un modelo predicativo sobre las transfusiones en un proceso quirúrgico frecuente en nuestro medio y por tanto con impacto en el consumo de hemoderivados. Al ser un proceso programado, la planificación de estos recursos hemáticos es totalmente factible siendo por lo tanto tributario de mejoras continuas en su asistencia y debería de ser uno de los objetivos de los servicios implicados. El resultado nos arroja que en nuestro medio la cifras de hemoglobina, el género y el peso son los factores más vinculados entre sí para determinar la probabilidad que tiene cada paciente de ser transfundido en la cirugía por artroplastia de cadera.

El sector oriente de la Cuenca de Santiago, de acuerdo a distintos estudios realizados, es especialmente propenso a la ocurrencia de fenómenos de remoción en masa. La gran mayoría de dichos estudios se focalizan principalmente en el sector entre el Río Mapocho por el Norte y el Río Maipo por el Sur. Sin embargo, hay pocos estudios realizados respecto de este fenómeno para los sectores que se encuentran tanto al Norte como al Sur de dicha área. El principal objetivo de este estudio consistió en determinar la susceptibilidad del sector nororiente de la Cuenca de Santiago a la generación de procesos de remoción en masa, especialmente deslizamientos, utilizándose para ello métodos estadísticos multivariados. Otro objetivo fue apreciar, mediante distintos criterios, la aplicabilidad de dos de estos métodos estadísticos a este tipo de problema. Se aplicaron los métodos de regresión logística y de análisis discriminante, al área comprendida entre el Río San Francisco por el Este, el canal El Carmen por el Oeste, el Río Mapocho por el Sur y el Estero Colina por el Norte. Para desarrollar este estudio, se consideraron como variables independientes diversas características de la geología, la hidrografía, la topografía y la vegetación, incorporándose además de manera especial, variables representativas de la sismicidad en la zona. Estas variables se escogieron de entre las utilizadas en otros trabajos y considerando la información disponible para dichas variables en el área de interés. Por su parte, la variable dependiente representó la evidencia de deslizamientos en el área en estudio, o sea la presencia o ausencia de escarpes de deslizamiento. Los modelos se generaron a partir de las variables ya citadas, utilizando los programas SPSS v15.0 y R 2.6.2. Para cada modelo se generó también una representación gráfica, utilizando para ello el programa ArcGIS 9.2. Los resultados obtenidos mostraron que, para el área en estudio, las variables más determinantes para explicar los deslizamientos son: las unidades geológicas, los lineamientos y las variables sísmicas, en particular aquéllas que representan las fuentes sismogénicas corticales. Además, se obtuvo que el método de regresión logística entrega un resultado gráfico mucho más acorde con los antecedentes disponibles que el método de análisis discriminante. En general, entre los dos métodos utilizados en este estudio, el que entregó resultados más apropiados y menos sesgados, es el de regresión logística. Se concluye que este tipo de métodos estadísticos sirven para el estudio de problemas de carácter geológico pero que, sin embargo, tienen ciertas limitaciones en lo que se refiere a las variables que representan la geología del área. En efecto, dichas variables difícilmente cumplen con los supuestos básicos de dichos métodos. No obstante, cuando la escala permite una representación adecuada y el área de trabajo es lo suficientemente grande como para constituir una visión general del problema en estudio, los métodos sí resultan aplicables. El estudio demostró también la existencia de una importante correlación entre la sismicidad cortical y los lineamientos, así como la significancia de ambas variables en la susceptibilidad a deslizamientos. Esto permite plantear una hipótesis de causalidad entre la sismicidad cortical y los deslizamientos.

Se analiza la rotación del personal en una empresa privada a través de un modelo de regresión logística de 2 niveles, buscando establecer la relación entre las características del trabajador, el área en que trabaja y la desvinculación laboral durante el periodo de prueba de 6 meses establecido por la empresa. Se introducen conceptos de modelos lineales generalizados, regresión logística y modelos multinivel que sirven como base para describir los aspectos más relevantes de la regresión logística multinivel y sus ventajas frente a los modelos de un solo nivel. Se analizó la desvinculación de los trabajadores (primer nivel) anidados en áreas de la empresa (segundo nivel), identificando la variabilidad existente entre las áreas ( =0.28) y el perfil del desertor. Los resultados se comparan con los obtenidos con un modelo de regresión logística múltiple de un solo nivel, se encontraron diferencias respecto al aporte de las variables estado civil, escala remunerativa del puesto y beneficios adicionales brindados por el área. / It is a turnover analysis in a private company through a multilevel logistic regression model of 2 levels seeking to establish the relationship between worker characteristics, the area in which they work and the termination of employment during the period of six months test set by the company. Concepts are introduced of generalized linear models, logistic regression and multilevel models that serve as a basis for describing the most important aspects of the multilevel logistic regression and its advantages over single-level models. The decoupling of workers (first level) nested in areas of the business (second level), are analyzed, identifying the variability between areas (ρ = 0.28) and the profile of the deserter. The results are compared with those obtained with a multiple logistic regression model of one level. Differences were found with respect to input variables marital status, remuneration scale and fringe benefits. Concepts are introduced generalized linear models, logistic regression and multilevel KEY WORDS : TURNOVER, OCCUPATIONAL GROUP, LOGISTIC REGRESSION, MULTILEVEL MODEL. / Tesis

Presenta la teoría y aplicación de los modelos de regresión logística y los modelos Probit a fin de conocer los factores de riesgo que influyen en la enfermedad angina de pecho. La razón principal de este estudio es identificar los factores más significativos de riesgo y prevención para dicha enfermedad dentro de la población en estudio. El trabajo presenta el desarrollo de ambos métodos y ha finalizado con la aplicación en la cual se compararon las dos metodologías, demostrando que los mejores resultados son obtenidos con el modelo Probit. La aplicación fue desarrollada con los programas SPSS versión 22 y el Minitab 17. / Trabajo de suficiencia profesional

Objetivo: Identificar factores clínicos y tomográficos y construir un modelo pronóstico de morbimortalidad para pacientes con contusión cerebral. Métodos: Estudio correlacional, observacional, retrospectivo; con una muestra de 205 pacientes con contusión cerebral. Se evaluaron factores clínicos y tomográficos, para el pronóstico de su condición al alta, se ajustaron 3 modelos de regresión logística ordinal de odds proporcionales. Resultados: 72.2% fueron varones entre 17 y 84 años. 22%, 63.5% y 14.6% fueron traumatismo encéfalocraneano grave, moderado y leve respectivamente. Los mejores factores clínicos predictores de mortalidad fueron la edad avanzada, escala de Glasgow menor de 8, la ausencia de respuesta pupilar y entre los tomográficos: ausencia de cisternas basales, contusión mayor de 25cc., múltiples contusiones, desviación de línea media y la hemorragia subaracnoidea. Conclusiones: El modelo con factores tomográficos predice mejor la mortalidad (69.4%), mientras que el modelo con factores clínicos y tomográficos predice el 61.1% de los fallecidos y 95.8% de los recuperados. Los factores clínicos son predictores tempranos de la mortalidad. -- Palabras Claves: Contusión cerebral, traumatismo encéfalocraneano, pronóstico, regresión logística ordinal. / -- Objective: To identify clinical factors and tomographic and to build a prognostic model of mortality for patients with cerebral contusion. Methods: We conducted a retrospective descriptive correlational analysis, which selected a sample of 205 emergency patients. We evaluated the clinical and tomographic factors for the prognosis and fitted three logistic regression models of proportional odds. Results: The 72.2% are male, aged between 17 and 84 years, 22%, 63.5% and 14.6% were severe Traumatic brain injure moderate and mild respectively. The best predictors of mortality among clinical factors were advanced age, the Glasgow Coma Scale less than 8, the absence of pupillary response and between tomographic factors are: the absence of basal cisterns, contusion volume greater than 25cc., the presence of multiple bruises, midline deviation and subarachnoid hemorrhage. Conclusions: The model with factors tomographic is the better predictor of mortality (69.4%), while the combination of clinical and tomographic predicts 61.1% of all fatalities and 95.8% of the recovered. The clinical factors are predictive of early mortality. -- Key Words: Cerebral contusion, brain, trauma, injury, traumatic brain injure TBI, prognosis, ordinal logistic regression.

Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Resume e interpreta el rendimiento académico de un grupo de estudiantes en su etapa de preparación preuniversitaria con el rendimiento alcanzado en su examen de admisión UNI y a partir de ello estudiar las posibilidades de ingreso de los estudiantes. Para lo cual se utiliza tanto las técnicas de análisis factorial exploratorio y confirmatorio, para resumir la información y validar la misma en una segunda instancia y finalmente el análisis de regresión logística buscando determinar las variables que implican mayor influencia en las posibilidades de ingreso del estudiante. / Trabajo de suficiencia profesional

Se comparan dos métodos clásicos de clasificación: Análisis de Regresión Logística y Árboles de Clasificación, con el método de Redes Neuronales. La comparación se realizó en base al poder de clasificación y predicción de los modelos obtenidos en la evaluación del Riesgo Crediticio, siendo Redes Neuronales el mejor método por tener mayor poder de clasificación y predicción. Para el análisis se utilizó una Base de Datos de Riesgo Crediticio. Asimismo, se establecen las ventajas y desventajas en el empleo de cada método. -- Palabras Claves: Análisis de Regresión Logística, Árboles de Clasificación, Redes Neuronales. / --- Two classics methods of classification are compared: Analysis of Logistic Regression and Classification Trees with the method of Neural Networks. The comparison realized through his power of classification and prediction of the models obtains in the evaluation of credit risk, Neural Networks is the best method, because it has high power of classification and prediction. For the analysis used a database of credit risk. Likewise found the advantages and disadvantages in the use of each method. -- Key Words: Analysis Logistic Regression, Classification Trees, Neural Networks. / Tesis

En esta tesis doctoral abordamos algunos principios para estudiar la Metodología de Superficie de Respuesta (que abreviaremos en adelante como MSR) para datos que siguen distribuciones binarias (Bernoulli y binomial), y que se ajustan mediante Modelos Lineales Generalizados (que abreviaremos como MLG). El punto de partida elegido ha sido el enfoque clásico de la MSR, es decir, en el contexto de modelos lineales y normales y, en particular, a partir del trabajo seminal de Box y Wilson (1951).Nuestra pregunta de investigación alrededor de la cual hemos elaborado este trabajo gira alrededor del siguiente planteamiento: "¿cómo podría proceder el experimentador cuando la naturaleza de su proceso no sigue los supuestos clásicos de normalidad y linealidad?". Enlazando esta cuestión con el estado actual del arte en materia de la MSR, una segunda pregunta fue: "¿Cómo podría ser un proceso secuencial de aprendizaje del funcionamiento de un sistema en los que intervengan respuestas de naturaleza binaria en el que se persiga un objetivo determinado?". Para poder investigar con mayor profundidad esta pregunta, y mediante un sustento metodológico lo suficientemente sólido, nos apoyamos en los MLG. Estos modelos -a partir de su primera presentación y formulación en el trabajo de Nelder y Wedderburn (1972)- son la herramienta que elegimos para encontrar una metodología de aplicación sistemática, que nos permita buscar modelos adecuados que puedan ajustar respuestas de naturaleza binaria. Consideramos como estrategia particular aquella en la que se encontraría el experimentador cuando dispone de un número fijo de observaciones a realizar de las variables de un sistema, que traducimos con el nombre de "estrategia de presupuesto fijo". Así, el objetivo será poder cuantificar de alguna forma la ganancia de información que alcanzamos a conocer del proceso luego de haber utilizado todo el presupuesto disponible. En todos los casos nuestro plan es el de utilizar familias de estrategias de diseños factoriales a dos niveles, secuencialmente encadenados. Nuestro estudio comienza definiendo una familia de estrategias de exploración de un proceso representado por una superficie de respuesta teórica binaria, en la que hemos identificado tres variables: un valor llamado w, acotado entre 0 y 1, el cual es utilizado para definir el primer centro de experimentación. Luego, se considera una segunda variable, que será el valor que tenga el rango de variación de los factores, L, y finalmente, cuando se ensayen nuevas alternativas de puntos de diseño, habrá un valor S, que llamaremos "salto", que representará la longitud que separa un centro de diseño del siguiente. De esta manera, diremos que una estrategia de diseño queda caracterizada por los valores L, S y w. Partiendo así de una superficie de respuesta que sea la que mejor se considera que se aproxima a un proceso real, el objetivo será el de encontrar a través de simulaciones los niveles de w, L y S que alcancen los mejores valores posibles bajo dos criterios de selección de diseños: (a) una basada en el determinante de la Matriz de Información de Fisher (que hemos llamado "criterio de la cantidad de información"), y (b) el otro, basado en el valor de la superficie teórica evaluado en las mejores condiciones que se obtengan del modelo ajustado (que hemos llamado "criterio de proximidad al máximo"). A tal efecto, hemos utilizado programas escritos en el lenguaje R (www.r-project.orq), un entorno de programación potente y flexible,La completa revisión bibliográfica de ambos temas (MSR y MLG), junto con el diseño de herramientas informáticas "ad-hoc", ofrecen un enfoque novedoso y origina! que puede servir como punto de partida para continuar buscando el enlace entre estas dos metodologías y su aplicación en problemas prácticos sobre la base de criterios objetivos que puedan soportar la toma de decisiones. / In this PhD thesis we approached some principles that relate to the study the Response Surface Methodology (abbreviated as RSM) for binary responses (Bernoulli and binomial distributions), modellable through the scope of Generalized Linear Models (abbreviated as GLM}. Our starting point is the classic approach of the RSM, in the context of linear normal models and, particularly, from the seminal work on the subject, by the article of Box and Wilson (1951). Our first research question from which we started ellaborating this work was around of the following statement: "How could experimenters deal with this problem when the nature of the process does not follow the classical assumptions of normality and linearity?". Connecting this question with the present state-of-the-art in RSM, the second question that we address is: "How could one design a sequential strategy to learn about the operation of a system with binary response, when certain objectives are persecuted?". In order to explore these questions deeper by means of a methodological support, we leaned towards the GLM approach. These models -presented and formulated primarily in the work of Nelder and Wedderburn (1972)- are the tool that we have chosen in order to find a systematic applied methodology, that aims for suitable models that can be fitted to binary response.We consider as a particular strategy, the one in which the experimenter has a fixed number of observations to be made, in what we labeled as "strategy of fixed budget". Thus, the objective will be to quantify the information gain once we have used all the budget available. In both cases, our plan is to carry out 2-level factorial and sequential designs. Our approach starts with a definition of a family of design strategies for exploration of a process that is being represented by a certain response surface. These strategies are characterized though three variables: w, bounded between 0 and 1, used to define the first experimentation center point. Once that is determined, a second variable is considered: L, or the range of variation of the factors. Finally, when several experimental conditions were considered, the variable S, identifies the jump length that connects one center point of experimentation with the following one, Having defined the scope this way, we can say that a design strategy may be characterized by means of a three-variable picture: L, S and w. Once the experimenter defined what kind of response surface is the best one to approach the real process, the goal will be to find the levels of L, S and w that maximizes the value of two alternative criteria: the first one is based on the determinant of the Fisher's Information Matrix, and it captures (he amount of information gathered by the design, and the second one is the value taken by the theoretical surface on the maximum of the fitted surface. In order to this scope, we have written some programs in R language (www.r-proiect.org), a powerful and flexible environment of programming and doing statistics.A complete bibliographical review of both topics (RSM and GLM), as well as the design of "ad-hoc" specific software, try to offer a new and an original point of view to study this problem, which maybe useful as a starting point for continuing the research in these areas and the link between these two methodologies. It is of special interest the exploration of new practical applications to real problems based on some objective criteria that can support the process of decision making.