LA BIOESTADÍSTICA Y SUS COMPONENTES

UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÈXICOFACULTAD DE ESTUDIOS SUPERIORES

“ZARAGOZA”CARRERA DE MÉDICO CIRUJANO

Modulo: La Salud del Hombre y su AmbienteEPIDEMIOLOGÌA TEORÍA

TITULO:

Bioestadística

VARIABLES

Es cualquier característica que pueda ser percibida (o medida) y que cambie de un sujeto a otro, o en el mismo sujeto a lo largo del tiempo.

Bibliografías: Morales Ruíz, Epidemiología Clínica, Editorial Panamericana, 1ra Edición, 2004, pp 104-107 Pardu de Véle, Investigación en Salud, Editorial McGraw Hill, 1ra Edición, 1997, pp 47-97

TIPOS DE VARIABLES

SEGÚN SU NATURALEZA

SEGÚN LA MANERA DE MEDIR DICHA CARACTERÍSTICA

SEGÚN LA ESCALA DE MEDICIÓN EMPLEADA



PUEDE SER DE NATURALEZA DISCRETA O CONTINUA.DISCRETAS: Son aquellas características que solo pueden variar a lo largo de

estados o clases definidas.Ejemplo: SEXO MACULINO Y FEMENINO



CONTINUA: Es una característica que puede adoptar infinito número de valores a

lo largo de un continuo.Ejemplo: El peso de una persona puede variar a lo largo de un número infinito

de valores posibles.


SEGÚN LA MANERA DE SER MEDIDAS

Las variables pueden ser medidas de forma cualitativa, cuando la característica es descrita en términos de una cualidad específica, sin asociarle valores numéricos.

Por el contrario, las variables pueden ser cuantificadas en términos numéricos.

Las variables de naturaleza discreta suelen medirse en términos cualitativos.


SEGÚN LA MANERA DE SER MEDIDAS Hay dos circunstancias en las cuales se utilizan modos cuantitativos:

1. Cuando el fenómeno medido no es una característica de un solo elemento, sino la frecuencia de ocurrencia de un evento.

Estas variables son llamadas numéricas discretas o variables de conteo.

Ejemplo: Al medir aspectos de muerte, infartos de miocardio, piezas dentarias con caries, los eventos en sí son Discretos: muerte, infarto, pieza con caries, pero la frecuencia con la que ocurren es un fenómeno numérico: 10 muertes, 15 infartos, 3 piezas con caries.



Debido a que el evento o fenómeno en sí es discreto, no es posible que existan conteos intermedios entre eventos sucesivos; por ejemplo, el número de hijos por familia sólo puede adoptar valores enteros y no fraccionados (nadie tiene 3.46 hijos).

Los números fraccionados ayudan a entender situaciones, pero no tiene representación en el mundo real.



2. La segunda circunstancia es cuando se intenta cuantificar el grado de una cualidad en términos numéricos.

Por ejemplo, la presencia o ausencia de dolor pude gradarse en categorías discretas o puede pedírsele al paciente que lo cuantifique como una cantidad.


SEGÚN LA ESCALA DE MEDICIÓN

A las variables medidas de forma cualitativa se les pueden aplicar diferentes escalas de medición. Por ejemplo, al medir la característica “marca” de un automóvil, el resultado se expresa en términos del nombre de la marca:



Ejemplo: Al revisar los diagnósticos de los pacientes en una Unidad de

Cuidado Intensivo se encuentra que hay infarto del miocardio, tromboembolismo pulmonar, sepsis de origen abdominal, Síndrome de Guillain-Barré y hemorragia subaracnoidea.

Estos diagnósticos no tienen un orden intrínseco y no pueden ordenarse excepto cuando se especifique un criterio como órgano afectado, severidad, necesidad de ventilación mecánica o de monitoría invasiva.



Si se propone una clasificación para una variable que implique para una variable que implique un orden intrínseco, la escala deja de ser nominal, puesto que ahora, sin especificar criterios , puede ordenarse.

Ejemplo: Al hablar de clases socioeconómicas alta, baja y media, sin

especificar ningún criterio se le puede ordenar, es decir hay un orden intrínseco.


EN RESUMEN…

Las variables pueden caracterizarse según su naturaleza, según la manera de ser medidas y según la escala de medición empleada.

Según la naturaleza, las variables se clasifican en discretas ( no numéricas y numéricas) y continuas ( también numéricas continuas).

Las variables, independiente de su naturaleza, pueden medirse de forma cualitativa o cuanitativa.

EN RESUMEN…

Las variables discretas pueden ser descritas con números ( por ejemplo, escalas de dolor) y las continuas pueden agruparse en categorías.

Para las mediciones cualitativas pueden emplearse dos tipos de escalas: nominal y ordinal

Para las mediciones cuantitativas de variables continuas se emplean dos tipos de escalas: intervalo y razónBibliografías:

Morales Ruíz, Epidemiología Clínica, Editorial Panamericana, 1ra Edición, 2004, pp 104-107 Pardu de Véle, Investigación en Salud, Editorial McGraw Hill, 1ra Edición, 1997, pp 47-97

VARIABLES CUALITATIVAS

Una característica que se observa, de tal manera es medida en diferentes individuos, y susceptible en adoptar diferentes valores.

QUÉ ES UNA VARIABLE?

Cobo E. Bioestadística para no estadísticos. España: Elsevier; 2007. Pag. 154-165.

Variable CualitativaSe refieren a características o cualidades que no pueden ser medidas con números. Es información respecto a los atributos. Ejemplo:Pertenece a un grupo étnico: Si No¿Cual?


VariableCualitativa

Nominal

Discreta


Variable Cualitativa NominalPresenta modalidades no numéricas que no admiten un criterio de orden. Ejemplo: El estado civil. Soltero Casado Separado Divorciado Viudo.


Nombre Domicilio Lugar de nacimiento Tipo de religión:Católica, cristiana, judía. Nacionalidad:Mexicana, Estadounidense, Francesa, etc. Sexo:Hombre o Mujer Ocupación

Variable Cualitativa Ordinaria

Presenta modalidades no numéricas, en las que existe un orden. Ejemplos:Cuanto tiempo realiza actividad deportiva: 1hora 2 horas 3 o mas horas.

Dawson-Saunders B. Bioestadística médica. 4a. edición. México: Manual Moderno; 2005. Pág. 50-54.

Grado de escolaridad Lugar que ocupa en la familia Clase social a la que pertenece

Dawson-Saunders B. Bioestadística médica. 4a. edición. México: Manual Moderno; 2005. Pág. 50-54.

Variables CuantitativasEs aquella que puede medirse en forma usual, conllevan información respecto a cantidad.Ejemplo: Estatura Peso Edad

Murrieta P, José F. Estadística descriptiva: investigación Socioepidemiológica. México: Facultad de Estudios Superiores Zaragoza UNAM; 2000. Pag: 42-48.

Variable Cuantitativas

Continua

Discreta

Murrieta P, José F. Estadística descriptiva: investigación socioepidemiológica. México: Facultad de Estudios Superiores Zaragoza UNAM; 2000. Pag: 42-48.

Variable Cuantitativa DiscretaEs aquella que toma valores aislados, es decir no admite valores intermedios entre dos valores específicos. Solo números enteros.Ejemplo: El número de hermanos : 0 1 2 3 o más.

Nordness RJ. Epidemiología y bioestadística. Madrid: Elsevier; 2006. Pag: 56-58.

Frecuencia cardiaca Frecuencia respiratoria Numero de hijos


Variables Cuantitativas Continua

Puede tomar valores comprendidos entre dos números.Ejemplos:Talla: 1.73, 1.82, 1.77, 1.69, 1.75. Peso Edad Temperatura


Operacionalización de las variables

Operalizacion de las variables

Es un proceso que se inicia con la definición de las variables en función de factores estrictamente medibles a los que se les llama

indicadores.


El proceso obliga a realizar una definición conceptual de la variables para romper el

concepto difuso que ella engloba y así darle sentido concreto dentro de la

investigación , luego en función de ello se procese a realizar la definición

operacional


Definición conceptual Básicamente, la definición

conceptual de las variables constituye una abstracción articulada en palabras para facilitar su comprensión y su

adecuación a los requerimientos prácticos de la investigación.

Definición Operacional En la definición operacional se debe tener

en cuenta que lo que se intenta es obtener la mayor información posible de la variable seleccionada, de modo que se capte su sentido y se adecue al contexto. se deberá hacer una cuidadosa revisión de la literatura disponible sobre el tema

de investigación.


• Variable

Concepto

¿Qué es operacionalizar las variables?•Traducir los conceptos en sus definiciones•Definir las dimensiones en las cuales operan•Formular las estructuras para identificarlas en la experiencia


En el proceso de operacionalización de unas variables es necesario determinar los parámetros de medición a partir de los cuales se

establecerá la relación de variables enunciadas por la hipótesis (o idea a defender), para lo cual es necesario tener en cuenta:


La hipótesis

Realidad o situación

problemática

LogicaDimensiones

Indicadores


Concepto Variable Teórica

Variable empírica

Definición conceptual

Dimensiones

Definición operacional de cada dimensión

Indicadores

Instrumento

Proceso de operacionalización de las variables


Clase social Variable Teórica

Lugar ocupado por las personas dada una determinada distribución de bienes económicos, culturales y de prestigio, produciendo zonas de circulación discursiva

Cultural, económica, prestigioCultural: La actitud discursiva frente al entorno corresponde a la formación obtenida

Ej: La actitud discursiva corresponde a la formación obtenida

Escala de intervalo

Variable empírica

Proceso de operacionalización de las variables


Proceso de operacionalización de las variablesVARIABLE DEFINICIÓN

CONCEPTUALDIMENSIONES INDICADORES

Clase social Lugar ocupado por las personas dada una

determinada distribución de bienes económicos, culturales

y de prestigio, produciendo zonas de circulación discursiva

Cultural

Económica

Prestigio

La actitud discursiva frente al entorno corresponde a la formación obtenida

Los ingresos periódicos mantienen el status

El entorno reconoce el esfuerzo y los beneficios logrados con este.


MEDICIÓN DE VARIABLES, VALIDEZ,

CONFIABILIDAD.

MEDICIÓN

Se define como la asignación de números a objetos o eventos de acuerdo con un conjunto de reglas. Las diversas escalas de medición son consecuencia de que la medición puede llevarse a cabo según diferentes conjuntos de reglas.

b. s. Dawson, r. g. trapp. Bioestadística médica. Tr. J. mérigo j. 2 ed. Editorial el manual moderno, México. 1999; pp 5.

Medición de Variables

RelaciónConsiste en considerar los valores de una variable que pueden diferir

de los valores de otra u otras.

DirecciónSe denota que la relación entre variables es

positiva o negativa.Positiva: Es aquella en la que cuando incrementa el valor de un variable, también incrementa el valor de otra

variable.

Negativa: El valor de una variable aumenta y el otro

disminuye.

MagnitudExtensión en la que las variables cambian

positiva o negativamente.Nominal: Usada para la medición

de variables cualitativas o categoriales (Sexo, estado social,

procedencia, posición política, etc).

Ordinal: Usa valores que permiten ubicarla en relación

continua bajo un orden jerárquico (Estatura, Puntajes, etc)

De intervalo: Porción de tiempo o de espacio que hay entre dos

hechos o dos cosas, generalmente de la misma

naturaleza.

Instrumentos de mediciónEs aquel que

registra datos

observables que

representan verdaderame

nte las variables.

Es un recurso que utiliza el investigador

para registrar

información o datos sobre las variables.

Todo instrumento debe reunir

tres requisitos

esenciales: validez,

confiabilidad y objetividad.

validezSe refiere al grado en que un instrumento realmente mide la variable que pretende medir y conduce a

conclusiones válidas.

Se puede decir que con la validez se determina la revisión de la presentación del contenido, el contraste de los indicadores con los ítems (preguntas) que miden las variables correspondientes, por lo cual se estima que la validez de una prueba sea

de tal manera concebida, elaborada y aplicada y que la misma mida lo que se propone medir.

Hay tres medidas de validez que se utilizan de modo usual: validez de contenido, validez de criterio y validez de construcción

D. WAYNE W. BIOESTADÍSTICA. BASE PARA EL ANÁLISIS DE LASCIENCIAS DE LA SALUD. EDITORIAL LIMUSA S.A. MÉXICO. 2002; PP 70.

Validez de contenido

Indica el grado con que los elementos e la

prueba son representativos del

conocimiento que se está probando.

Se refiere al grado en que un instrumento refleja un dominio especifico de

contenido de lo que se mide, es decir, es el grado en que la medición representa al

concepto mediado.

Por ejemplo.Una prueba de operaciones

aritméticas no tendrá validez de contenido si incluye solo

problemas de resta y excluye problemas de suma,

multiplicación o división.


Validez de criterio

Esta relacionada con que también la medición

predice otras características vinculadas

con la medida.

Es la adecuacidad con que los resultados obtenidos con una

instrumento predicen o relacionan con los resultados

que se obtienen con otros instrumentos que miden una

variable similar

Evalúa si una prueba refleja un

criterio conjunto de habilidades o no.

Para medir el criterio de validez de una prueba, los

investigadores deben compararlo con un

estándar conocido o con él mismo.


Validez de construcción

Es un tanto indirecta.

Consiste en demostrar que la medida se relaciona con otras medidas similares de la misma característica, y que no se vincula con otro

tipo de características.

Se establece generalmente al utilizar varios

instrumentos o pruebas en el mismo grupo de individuos,

así como al investigar el patrón de relaciones entre

las mediciones.

Define si una prueba o experimento esta a la altura de sus pretensiones o no, es

decir, se refiere a si la definición operacional de una variable refleja realmente el significado de una variable.


Validez de

contenido

Validez de

criterio

Validez de

construcción

Validez total.

La validez de instrumento de medición se evalúa sobre la base de todos los tipo de evidencia. Cuan mayor evidencia de validez de contenido, validez de criterio y validez de construcción tenga un instrumento de medición, este se acerca más a representar las variables que pretende medir.


D. WAYNE W. BIOESTADÍSTICA. BASE PARA EL ANÁLISIS DE LASCIENCIAS DE LA SALUD. EDITORIAL LIMUSA S.A. MÉXICO. 2002; PP 67-69.

OBJETIVIDAD

La objetividad de un instrumento de medición se refiere al grado en que éste es permeable a la influencia de los sesgos y tendencias

del investigador o investigadores que lo

administran, califican e interpretan.


Escalas de medición Es el grado de precisión como se expresa la medida de una variable.

existen cuadro tipos de escalas:

b. s. Dawson, r. g. trapp. Bioestadística médica. Tr. J. mérigo j. 2 ed. Editorial el manual moderno, México. 1999; pp 5.

Nominal

Ordinaria

De intervalos

De razones

ERROR Y

SESGO

La validez de cualquier Estudio epidemiológico dependeráDe la ausencia de sesgo error.

Los errores pueden clasificarse en dos tipo: sistémicos y aleatorios.


Error aleatorio…Divergencia solo debida al azar, entre una observación hecha en una muestra y el verdadero valor que corresponde a la población.

El error aleatorio nunca puede eliminarse por completo puesto que solo es posible estudiar una muestra de la población.


Error sistémico…Es el resultado de los defectos en el método de selección de los participantes en estudio o en los procedimientos de recolección de información pertinente a la exposición o enfermedad. En consecuencia los resultados observados del estudio tenderán a ser diferentes a los resultados verdaderos.


Tipos de sesgos…

Sesgo de selección Sesgo de confusión

Sesgo de informaciónD. WAYNE W. BIOESTADÍSTICA. BASE PARA EL ANÁLISIS DE LASCIENCIAS DE LA SALUD. EDITORIAL LIMUSA S.A. MÉXICO. 2002; PP 70.

Sesgo de selección…Son errores sistemáticos que se introducen durante la selección o el seguimiento de la población en estudio y que propician una conclusión equivocada sobre la hipótesis en evaluación.

Una posible fuente de sesgo de selección puede ser cualquier factor que influya sobre la posibilidad de los sujetos seleccionados de participar o permanecer en el estudio y que, además, esté relacionado con la exposición o con el evento en estudio.


Sesgo de información…Errores durante la captura de los datos que modifican la magnitud de las causas investigadas y los efectos investigados ocasionando una conclusión errónea respecto de la hipótesis que se investiga.


Sesgo de confusión…Existe fenómeno de confusión cuando en la población estudiada existe otra exposición asociada tanto a la enfermedad como a la exposición sometida a estudio.

El fenómeno de confusión ocurre cuando los efectos de dos exposiciones (factores de riesgo) no se diferencian y se llega a la conclusión incorrecta de que el efecto se debe a una variable y no a la otra.


Ejemplo de sesgo de confusión:1. Fumar es un factor de riesgo de cáncer de pulmón.2. Fumar se asocia al factor de riesgo hipotético(tomar café)3. El consumo de café se asocia estadísticamente (pero no

causalmente) al cáncer de pulmón.


Escalas de medición

de variables

Escala Sucesión ordenada por grado o intensidad, de cosas distintas, pero de la misma especie

Ejemplos: Escala de colores. Escala musical. Escala de Ph


MEDICIÓNLa asignación de números a objetos o eventos de acuerdo a un conjunto de reglas

B. s. Dawson, r. g. trapp. Bioestadística médica. Tr. J. mérigo j. 2 ed. Editorial el manual moderno, México.

ESCALA DE MEDICIÓN

Son consecuencia de la medición, puede llevarse según diferentes conjuntos de reglas

Escala Nominal. Escala Ordinal. Escala de Intervalo. Escala de Razón.


ESCALA NOMINALEs categórica, consiste en designar o nombrar las observaciones. Las categorías son mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivas. No es posible ordenar las categorías.

Son dicotómicas (no ordenables): sano o enfermo, si o no

La práctica de utilizar números para distinguir entre diversos diagnósticos médicos constituye una medición sobre una escala nominal.


b. s. Dawson, r. g. trapp. Bioestadística médica. Tr. J. mérigo j. 2 ed. Editorial el manual moderno, México.

ESCALA ORDINAL Es categórica. Cuando las observaciones no sólo difieran de categoría a categoría, sino que además pueden clasificarse por grados de acuerdo con algún criterio de orden (Glass y Stanley, 1986).

Ejemplos: Niveles de una enfermedad.

Rango académico. Edad (menor igual a 18 años; mayor a 18 años y menor a 40 años; mayor igual a 40 años).


ESCALA DE INTERVALOEs cuantitativa. No sólo distingue orden entre categorías, sino que también pueden discernirse diferencias iguales entre las observaciones.

Se considera unidad de medida, según un parámetro (escalas de grados en temperatura, metros, pie, puntajes).

Cero arbitrario, es decir, el valor cero no indica ausencia de la característica, en otras palabras, la característica está presente y vale cero algunos ejemplos son la temperatura, pruebas de coeficiente intelectual, académicas, altura sobre el nivel del mar


b. s. Dawson, r. g. trapp. Bioestadística médica. Tr. J. mérigo j. 2 ed. Editorial el manual moderno, México.

ESCALA DE RAZÓN

Es cuantitativa.

Cero absoluto, es decir, el valor cero representa ausencia de la característica o atributo.

Claros ejemplos de esta escala son la distancia, altura, masa, peso, estatura, entre otros.


CODIFICACION DE VARIABLES Y

LA CONSTRUCCION

DEL INSTRUMENTO

INSTRUMENTO Bernardo y Calderero (2000) consideran que los instrumentos es un

recurso del que puede valerse el investigador para acercarse a los fenómenos y extraer de ellos información. Dentro de cada instrumento pueden distinguirse dos aspectos diferentes: una forma y un contenido. La forma del instrumento se refiere al tipo de aproximación que

establecemos con lo empírico, a las técnicas que utilizamos para esta tarea. En cuanto al contenido, éste queda expresado en la especificación de los

datos concretos que necesitamos conseguir; se realiza, por tanto, en una serie de ítems que no son otra cosa que los indicadores bajo la forma de preguntas, de elementos a observar, etc.


Contenido

Datos de identificación y ubicación en espacio y tiempo. Preguntas de fácil respuesta agrupadas por temas Preguntas de mayor dificultad

Se debe evitar que el cuestionarios sea muy largo y complejo Elaborar un instructivo que permita que todas las veces que se aplique, se haga en las

mismas condicionesB. s. Dawson, r. g. trapp. Bioestadística médica. Tr. J. mérigo j. 2 ed. Editorial el manual moderno, México.

Preguntas Preguntas abiertas: permite que la persona conteste

libremente con menos limites impuestos por el entrevistador¿Qué tan satisfecho esta con el curso introductorio de medicina? por favor escriba…

Preguntas cerradas: son mas fácil de responder y mas rápidas, así como son mas fáciles de tabular y analizar.

¿Qué tan satisfecho esta con el curso introductorio de medicina?*Muy satisfecho*Satisfecho *No estoy satisfecho ni insatisfecho * Insatisfecho

Stephen B. Diseño de investigaciones clínicas. Wolters Kluwe, 4ta edición. China 2014

Escala analógica visual: registra respuestas usando líneas o gráficos.Registre en la siguiente tabla que tan intenso es el dolor:


Formato

Es común iniciar con los objetivos de estudio para asegurar respuestas exactas.

Seguir con datos del entrevistado Seguir con el instructivo Proporcionar ejemplo de como rellenar la pregunta (si es el

caso) Agrupar todas las preguntas referentes a un área

importante Las preguntas delicadas generalmente se sitúan al final del

documento.


Por cada pregunta con un formato que difiere de otras, se debe aclarar indicaciones.


Redacción El objetivo es elaborar preguntas que sean sencillas y no ambiguas.

Claridad¿Cuánto ejercicio suele realizar?Durante una semana normal ¿Cuántas horas de ejercicio acostumbra hacer?

Sencillezmedicinas sin receta del medico/ medicinas de libre dispensación

Neutralidad¿con que frecuencia consume alcohol en exceso?Durante el ultimo mes ¿Con qué frecuencia ha consumido más de 5 bebidas alcohólicas al día ?


Evitar dificultades

Preguntas de doble efecto ¿Cuántas tazas de café o té toma al día?

Suposiciones ocultas Depresión en la ultima semana-sentí que no podía superar la tristeza incluso con ayuda de mi familia

La pregunta y respuesta no encaja ¿A sentido dolor durante la ultima semana?- a menudo, rara vez,nunca.


Codificación Codificar datos es asignar números a las

modalidades observadas o registradas de las variables que constituyen la base de datos, así como asignar código (valor numérico) a los valores faltantes (aquellos que no han sido registrados u observados).

Álvarez R, Estadística aplicada a las ciencias de la salud, Editorial Díaz de Santos, España 2002, pp 17-18

Disposición de las variables la más frecuente consiste en disponer los

casos por filas y las variables por columnas.

López O, Medición, técnicas e instrumentos de investigación internet 2011, disponible en http://es.slideshare.net/oscarlopezregalado/instrumentos-de-investigacin-9217795

Depurar una base de datos consiste en detectar los valores anómalos y tratarlos de manera que no distorsionen los resultados del análisis de datos. El tratamiento puede consistir en eliminarlos o asignarles números de código que los identifiquen.


TransformacionesUna vez grabados, los datos pueden ser transformados para facilitar su análisis. Algunas de las transformaciones más corrientes consisten en recodificar variables, definir nuevas variables a partir de variables existentes, reemplazar los valores perdidos.


Bibliografía Cobo E. Bioestadística para no estadísticos. España: Elsevier; 2007. Pag. 154-165. Dawson-Saunders B. Bioestadística médica. 4a. edición. México: Manual Moderno; 2005. Pág. 50-54. Murrieta P, José F. Estadística descriptiva: investigación socioepidemiológica. México: Facultad de

Estudios Superiores Zaragoza UNAM; 2000. Pag: 42-48. Nordness RJ. Epidemiología y bioestadística. Madrid: Elsevier; 2006. Pag: 56-58. b. s. Dawson, r. g. trapp. Bioestadística médica. Tr. J. mérigo j. 2 ed. Editorial el manual moderno, México.

1999; pp 5-7. d. Wayne w. bioestadística. Base para el análisis de lasciencias de la salud. Editorial limusa s.a. México.

2002; pp 67-70, 699-701. Downie, Norville M. Métodos estadísticos aplicados. Nueva York: Harper& Row, 2002; pp 34-45. Harnett, Donald y Murphy James. Introducción al análisis estadístico. México: Addison-Wesley

Iberoamericana, 2000. Pag: 50-67 Lind, Douglas, Marshal William et ál. Estadística para administración y economía. México: Alfaomega,

2004. pg. 90-100 Dawson, r. g. trapp. Bioestadística médica. Tr. J. mérigo j. 2 ed. Editorial el manual moderno, México.

1999; pp 5-7. D. Wayne w. bioestadística. Base para el análisis de lasciencias de la salud. Editorial limusa s.a.

México. 2002; pp 67-70, 699-701.

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