El concepto de correlación implica contar con un par de observaciones (X y Y), es decir, el valor que toma Y para determinado valor de X; la correlación permite examinar la tendencia de dos variables a ir juntas, por ejemplo, sabemos que al incrementar la edad también aumentan las cifras de presión arterial, por lo tanto, si queremos responder una pregunta de investigación como ¿cuál es la relación entre edad y presión arterial?, la prueba estadística pertinente es una prueba de correlación. Esta prueba permite cuantificar la magnitud de la correlación entre dos variables y ayuda a predecir valores. Si estas variables tuvieran una correlación perfecta se podría inferir el valor de la variable Y conociendo el valor de X. Debido a estas ventajas, la correlación es una de las pruebas más usadas en el ámbito clínico, ya que además de medir la dirección y magnitud de la asociación de dos variables, es uno de los fundamentos de los modelos de predicción, como los modelos de regresión lineal, logística y riesgos proporcionales de Cox.

Introduction: Most children affected by SARS-CoV-2 are reported to be asymptomatic, and COVID-19-related mortality in them is low; in Mexico, there is a lack of information on the subject in this population group. Objective: To assess the risk factors associated with mortality in Mexican children with COVID-19. Method: Secondary analysis of the General Directorate of Epidemiology database. Children younger than 19 years, in whom SARS-CoV-2 infection was confirmed by RT-PCR, were included. Results: 1443 children were included. Median age was eight years; 3.3 % were admitted to the intensive care unit, 1.8 % required assisted mechanical ventilation, and mortality was 1.9 %. In multivariate models, the development of pneumonia was the main risk factor for mortality, with an odds ratio (

La medicina se caracteriza por la aplicación del método científico a través del juicio clínico, por la correcta interpretación y el uso del curso clínico o historia natural de la enfermedad; su descripción más lograda la observamos en la arquitectura de la investigación clínica. A través de una secuencia temporal, este modelo explica el fenómeno de causalidad con tres apartados: estado basal, maniobra y desenlace. En el estado basal se evalúa quién es el paciente, de donde proviene, sus condiciones generales, el diagnóstico, el estadio y la agresividad de la patología, las complicaciones, terapias previas, nivel socioeconómico-cultural, hábitos, indicaciones o contraindicaciones terapéuticas y se prevé la evolución esperada. De la maniobra se pueden evaluar los factores de riesgo o pronóstico, tratamiento específico, sintomático y medidas generales. En el desenlace se vigila la evolución temprana y tardía. El modelo también permite determinar las causas de pérdida de seguimiento. Anticipar la evolución del paciente al reconocer su condición, enfermedad y efecto esperado de la decisiones médicas permite actuar anticipadamente, ya que esperar las manifestaciones del proceso evolutivo de la enfermedad resulta en detrimento del paciente.

Introducción: Se informa que la mayoría de los niños afectados por SARS-CoV-2 cursan asintomáticos y que en ellos la mortalidad por COVID-19 es baja; en México se desconoce la información al respecto en este grupo de la población. Objetivo: Evaluar los factores de riesgo asociados a mortalidad en niños mexicanos con

No abstract