Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)2022-03-142022-03-14https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/8836Some basic aspects about using regressions in epidemiological studies are reviewed. Particularly, this manuscript focused on those applied to the study of discrete events. Generalized lineal models, such as Poisson and log-binomial, have a structure that is an extension of a lineal equation to analyze discrete outcomes. Thus, we can estimate association measures as the incidence rate ratio, using the Poisson regression, or the relative risk (or prevalence ratio), using log-binomial regression. In each case it is essential to know the nature of the dependent variable, as well as, its distribution and recognize the limitations of each analysis tool.En este manuscrito se revisan algunos aspectos básicos de la utilización de regresiones en los estudios epidemiológicos, haciendo énfasis en aquellas aplicadas al estudio de eventos discretos. De esta manera se hace una introducción a los modelos lineales generalizados, cuya estructura es una extensión de una ecuación lineal para analizar desenlaces discretos. De este modo podemos estimar medidas de asociación como la razón de tasas usando la regresión de Poisson, o bien, el riesgo relativo (o la razón de prevalencias) usando la regresión log-binomial. En cada caso es esencial conocer la naturaleza de la variable dependiente, su distribución y reconocer las limitaciones de cada una de las herramientas de análisis.application/pdftext/htmlGeneralized Lineal ModelsPoisson RegressionBinomial RegressionIncidence Rate RatioRelative RiskPrevalence RatioModelos lineales generalizadosRegresión de PoissonRegresión BinomialRazón de tasasRiesgo RelativoRazón de Prevalenciasinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)