Ome TRAC: tablas 1.3 seguimos con las Cuadros para la revista del IMSS

Summary

En este script de video, se discute la importancia de la estructura y nomenclatura en la presentación de datos médicos. Los participantes aprenden sobre los diferentes tipos de cuadros y su función según el diseño metodológico, cómo la información debe ser uniforme y clara para facilitar la interpretación. Se enfatiza la necesidad de tener un título autoexplicativo para cada cuadro y de seleccionar cuidadosamente las variables que se presentarán, asegurándose de que cuenten una historia coherente y estén alineadas con los objetivos de la investigación.

Takeaways

• 📊 La importancia de utilizar gráficos adecuados para representar datos en publicaciones científicas, según el formato de la revista de LIM.
• 📝 La distinción entre 'cuadro uno' y 'cuadro 1.5', donde el primero es una descripción general y el segundo una adaptación para publicaciones con limitaciones de tablas.
• 🔍 La recomendación de comparar características basales entre grupos en el 'cuadro 1.5' para asegurar homogeneidad y evitar sesgo en los resultados.
• 📐 La discusión sobre el uso del área strain como medida para predecir la recuperación de función cardíaca después de un infarto agudo.
• 📈 La relevancia de la fracción de eyección (feev) y su recuperación más del 10% como indicador de mejoría en la función cardíaca.
• 👥 El enfoque en la identificación de factores de riesgo y su influencia en la incidencia de enfermedades cardíacas, con un enfoque en el género y otros factores.
• 📉 La preocupación por la inclusión de variables confusoras en los análisis estadísticos y cómo estas pueden afectar la interpretación de los resultados.
• 📚 La crítica a la falta de claridad en los títulos y nomenclatura en algunos estudios, y la necesidad de que sean autoexplicativos y estén alineados con las instrucciones de las revistas.
• 📋 La discusión sobre el formato de presentación de datos, incluyendo la elección entre mostrar medias y desviaciones estándar o rangos intercuartiles, dependiendo de la distribución de datos.
• 📝 La importancia de la claridad en la redacción científica, enfocándose en presentar solo las variables más relevantes y dejando otros detalles para la sección de discusión.
• 🔑 La conclusión de que los cuadros y tablas deben contar una historia coherente y ser parte integral del diseño metodológico de la investigación.

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