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Los ensayos controlados aleatorios (ECA) en cirugía se han visto obstaculizados por preocupaciones de que las mejoras en el rendimiento técnico de una nueva técnica a lo largo del tiempo (una "curva de aprendizaje") pueden distorsionar las comparaciones. La evaluación estadística de las curvas de aprendizaje en los ensayos ha recibido poca atención. En este artículo, discutimos qué es un efecto de curva de aprendizaje, los factores que lo afectan, cómo mostrarlo y cómo incorporar el efecto de aprendizaje en el análisis del ensayo. Se proponen modelos jerárquicos bayesianos para ajustar los resultados del ensayo a la existencia de un efecto de curva de aprendizaje. Se consideran las implicaciones para la evaluación del ensayo y la recolección de datos.
Cook et al. (Vier,) estudiaron esta cuestión.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: