Estadístico para investigadores en odontología: concordancia entre evaluadores (kappa e ICC), regresión logística, análisis de supervivencia y respuesta a revisores. Tesis y Q1/Q2.
Tesis doctorales, artículos Q1/Q2 y respuesta a revisores en odontología y salud oral. ICC y kappa para calibración entre evaluadores, modelos mixtos para datos anidados (dientes dentro de pacientes), ensayos in vitro, estudios clínicos pequeños y meta-análisis.
La odontología tiene retos estadísticos muy específicos. Si encajas en alguno, encajamos.
Necesitas reportar kappa o ICC entre evaluadores antes de empezar el estudio principal. Te sale 0.49 (regular) y la revista te pide ≥0.75. ¿Recalibrar? ¿Otro modelo? Hay método.
Has analizado cada diente como independiente y el revisor te recuerda que no lo son: 28 dientes pertenecen al mismo paciente. Necesitas modelos mixtos con paciente como efecto aleatorio.
Has probado 3 materiales × 10 muestras y necesitas comparaciones múltiples bien hechas, ANOVA con corrección, pruebas no paramétricas si los datos no son normales y tamaños del efecto.
Modelo correcto de ICC según diseño (1,1 vs 2,1 vs 3,1), kappa ponderado para escalas ordinales, kappa de Fleiss para >2 evaluadores y SEM clínicamente útil.
Dientes dentro de pacientes, sitios dentro de boca, lesiones dentro de paciente. Efectos aleatorios, ICC del nivel paciente y reporte correcto.
ANOVA con post-hoc (Tukey, Bonferroni), Kruskal-Wallis con Dunn, equivalencia y no-inferioridad si tu hipótesis lo pide.
Comparas dos métodos diagnósticos (radiografía vs CBCT, dos software de medición): sesgo medio, límites de acuerdo y diagrama Bland-Altman correcto.
Kaplan-Meier para supervivencia de implantes, Cox para factores de riesgo de fracaso y reporte correcto del seguimiento.
Forest plots, heterogeneidad I², modelos de efectos aleatorios para muestras heterogéneas (in vitro vs clínico) y sesgo de publicación.
Sin reloj corriendo a tu costa. Acordamos al inicio el alcance, los plazos y un precio cerrado: no se hinchan horas ni aparece factura sorpresa. Antes de entregar, cada análisis pasa por una revisión a fondo: replico el código, verifico supuestos y reviso tablas y figuras línea por línea. Es lo que más me obsesiona: que lo que recibas esté listo para defender sin errores que afloren en peer review. Si tu proyecto está bien acotado (calibración inter-evaluador, comparación de tres materiales in vitro, respuesta a revisor), encaja sin sorpresas. Y si surge algo nuevo, lo hablamos antes de tocarlo.
Ejemplo ilustrativo: curvas de supervivencia (ej. supervivencia de implantes o restauraciones) con test log-rank y hazard ratio. Útil para datos con seguimiento y censura, habituales en investigación odontológica.
Recursos gratuitos sobre los análisis que más se piden en investigación odontológica.
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Antes de descartar el estudio: revisamos si el modelo de kappa es el correcto (a veces se usa kappa simple cuando debería ser kappa ponderado o ICC), si la escala se puede simplificar a categorías más amplias y si una sesión adicional de recalibración cambia el panorama. He visto pasar de 0.55 a 0.82 ajustando el modelo y haciendo una sesión más.
Si tu unidad clínica es el diente (caries, restauración, ataque ácido), analizar cada diente como independiente sobreestima la potencia y el revisor lo va a marcar. La solución correcta son modelos mixtos con paciente como efecto aleatorio. Te entrego ambos análisis para que veas la diferencia y la justifiques.
Depende del tipo de variable y de si cumple supuestos. Para variables continuas con normalidad y homocedasticidad: ANOVA + Tukey. Sin normalidad: Kruskal-Wallis + Dunn. N=10 por grupo está justa pero defendible si el reporte incluye tamaño del efecto y los supuestos están explícitos.
Sí, es uno de los servicios más demandados. Reviso la carta del revisor, ejecuto los análisis adicionales y te ayudo a redactar la respuesta punto por punto. Plazo: 48-72h.