As\u00ed lo indica un art\u00edculo publicado en la revista PLoS ONE por el Dr. Rob Froud del Warwick Medical School de la Universidad de Warwick en colaboraci\u00f3n con Gary Abel de la Universidad de Cambridge, ambas de Gran Breta\u00f1a.<\/p>\n
Se han basado en unas curvas denominadas ROC, acr\u00f3nimo de Receiver Operating Characteristic, que se desarrollaron durante la Segunda Guerra Mundial para el an\u00e1lisis de se\u00f1ales a fin de ayudar a los operadores a decidir si un punto en la pantalla era un objetivo enemigo o se trataba de \u00a0buques o aeronaves aliadas.<\/p>\n
En la d\u00e9cada de 1980, este tipo de curvas tambi\u00e9n fueron adoptados por los epidemi\u00f3logos para ayudarles a decidir en qu\u00e9 momento una persona se ha recuperado de una enfermedad. En el caso de muchas enfermedades cr\u00f3nicas, los epidemi\u00f3logos opinan que el punto correcto de elecci\u00f3n es el que est\u00e1 m\u00e1s cerca de la esquina superior izquierda de la trama que contiene la curva.<\/p>\n
Los Drs. Froud y Abel estudiando el problema de la elecci\u00f3n de ese punto llegaron a la conclusi\u00f3n de que la soluci\u00f3n estaba en una adecuada utilizaci\u00f3n del teorema de Pit\u00e1goras, enunciado hace 2500 a\u00f1os. Su hip\u00f3tesis la han comprobado con varios experimentos utilizando datos de ensayos reales concluyendo que la aplicaci\u00f3n del teorema de Pit\u00e1goras ayuda a identificar el punto en el que un paciente ha mejorado, con m\u00e1s consistencia y precisi\u00f3n que otros m\u00e9todos com\u00fanmente utilizados.<\/p>\n
M\u00e1s en:<\/p>\n