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  1. www.pedro.org.au › wp-content › uploadsPEDro scale spanish

    El propósito de la escala PEDro es ayudar a los usuarios de la bases de datos PEDro a identificar con rapidez cuales de los ensayos clínicos aleatorios (ej. RCTs o CCTs) pueden tener suficiente validez interna (criterios 2-9) y

  2. pedro.org.au › spanish › resourcesEscala PEDro - PEDro

    Escala PEDro. La última modificación de la escala PEDro se realizó el 21 de junio de 1999, y la traducción al español finalizó el 30 de diciembre de 2012. Breve explicación de los motivos para la inclusión de cada ítem en la escala PEDro. Información más detallada se proporciona en el entrenamiento de uso de la escala PEDro.

  3. Estadísticas de PEDro; Criterios y códigos de indexación; Los 5 Mejores Ensayos; Programa de entrenamiento en la Escala PEDro; #PEDroTacklesBarriers para la fisioterapia basada en la evidencia; Recursos. Escala PEDro; Calculador de intervalo de confianza; Software de filtrado de referencias; Enlaces; Sobre nosotros. Quiénes somos; Folleto ...

  4. PEDro (Physiotherapy Evidence Database /Fisioterapia Basada en la Evidencia) es una base de datos bibliográfica de evidencias relevantes para la Fisioterapia. Contiene más de 22.000 ensayos clínicos controlados, revisiones sistemáticas y guías de práctica clínica relacionados con esta especialidad.

  5. El propósito de la escala PEDro es ayudar a los usuarios de la base de datos PEDro a identificar con rapidez cuáles de los ensayos clínicos aleatorizados o que pueden serlo (i.e., RCTs o CCTs ...

  6. La escala PEDro presenta un total de 11 ítems. El ítem 1 hace referencia a la validez externa del estudio, mientras que los ítems 2-9 hacen referencia a la validez interna, indicando los ítems 10 y 11 si la información estadística aportada por los autores permite interpretar los resultados de forma adecuada.

  7. El propósito de la escala PEDro es ayudar a los usuarios de la bases de datos PEDro a identificar con rapidez cuales de los ensayos clínicos aleatorios (ej. RCTs o CCTs) pueden tener suficiente validez interna (criterios 2-9) y suficiente información estadística para hacer que sus resultados sean interpretables (criterios 10-11).