Respuestas rápidas

array:24 ["pii" => "S0213911118300396" "issn" => "02139111" "doi" => "10.1016/j.gaceta.2018.01.001" "estado" => "S300" "fechaPublicacion" => "2019-09-01" "aid" => "1568" "copyright" => "SESPAS" "copyrightAnyo" => "2018" "documento" => "article" "crossmark" => 1 "licencia" => "http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/" "subdocumento" => "fla" "cita" => "Gac Sanit. 2019;33:462-7" "abierto" => array:3 [ "ES" => true "ES2" => true "LATM" => true ] "gratuito" => true "lecturas" => array:2 [ "total" => 2082 "formatos" => array:3 [ "EPUB" => 160 "HTML" => 1338 "PDF" => 584 ] ] "itemSiguiente" => array:19 [ "pii" => "S0213911118301596" "issn" => "02139111" "doi" => "10.1016/j.gaceta.2018.05.010" "estado" => "S300" "fechaPublicacion" => "2019-09-01" "aid" => "1639" "copyright" => "SESPAS" "documento" => "article" "crossmark" => 1 "licencia" => "http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/" "subdocumento" => "sco" "cita" => "Gac Sanit. 2019;33:468-71" "abierto" => array:3 [ "ES" => true "ES2" => true "LATM" => true ] "gratuito" => true "lecturas" => array:2 [ "total" => 2278 "formatos" => array:3 [ "EPUB" => 165 "HTML" => 1515 "PDF" => 598 ] ] "es" => array:12 [ "idiomaDefecto" => true "cabecera" => "Original breve" "titulo" => "Participación de la población inmigrante en el cribado de cáncer de mama de Tarragona, España" "tienePdf" => "es" "tieneTextoCompleto" => "es" "tieneResumen" => array:2 [ 0 => "es" 1 => "en" ] "paginas" => array:1 [ 0 => array:2 [ "paginaInicial" => "468" "paginaFinal" => "471" ] ] "titulosAlternativos" => array:1 [ "en" => array:1 [ "titulo" => "Participation of the immigrant population in breast cancer screening in Tarragona, Spain" ] ] "contieneResumen" => array:2 [ "es" => true "en" => true ] "contieneTextoCompleto" => array:1 [ "es" => true ] "contienePdf" => array:1 [ "es" => true ] "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "autoresLista" => "Lamiaa Laroussy, Alberto Ameijide, Francina Saladié, Josep Alfons Espinàs, Josep Maria Borràs, Jaume Galceran" "autores" => array:6 [ 0 => array:2 [ "nombre" => "Lamiaa" "apellidos" => "Laroussy" ] 1 => array:2 [ "nombre" => "Alberto" "apellidos" => "Ameijide" ] 2 => array:2 [ "nombre" => "Francina" "apellidos" => "Saladié" ] 3 => array:2 [ "nombre" => "Josep Alfons" "apellidos" => "Espinàs" ] 4 => array:2 [ "nombre" => "Josep Maria" "apellidos" => "Borràs" ] 5 => array:2 [ "nombre" => "Jaume" "apellidos" => "Galceran" ] ] ] ] ] "idiomaDefecto" => "es" "EPUB" => "https://multimedia.elsevier.es/PublicationsMultimediaV1/item/epub/S0213911118301596?idApp=WGSE" "url" => "/02139111/0000003300000005/v1_201909021022/S0213911118301596/v1_201909021022/es/main.assets" ] "itemAnterior" => array:19 [ "pii" => "S0213911118300906" "issn" => "02139111" "doi" => "10.1016/j.gaceta.2018.03.003" "estado" => "S300" "fechaPublicacion" => "2019-09-01" "aid" => "1596" "copyright" => "SESPAS" "documento" => "article" "crossmark" => 1 "licencia" => "http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/" "subdocumento" => "fla" "cita" => "Gac Sanit. 2019;33:455-61" "abierto" => array:3 [ "ES" => true "ES2" => true "LATM" => true ] "gratuito" => true "lecturas" => array:2 [ "total" => 2441 "formatos" => array:3 [ "EPUB" => 162 "HTML" => 1623 "PDF" => 656 ] ] "es" => array:13 [ "idiomaDefecto" => true "cabecera" => "Original" "titulo" => "Prestación por riesgo durante el embarazo e incapacidad temporal en una cohorte de trabajadoras del Parc de Salut Mar (Barcelona, España)" "tienePdf" => "es" "tieneTextoCompleto" => "es" "tieneResumen" => array:2 [ 0 => "es" 1 => "en" ] "paginas" => array:1 [ 0 => array:2 [ "paginaInicial" => "455" "paginaFinal" => "461" ] ] "titulosAlternativos" => array:1 [ "en" => array:1 [ "titulo" => "Occupational risk during pregnancy and sick leave in a cohort of workers from Parc de Salut Mar (Barcelona, Spain)" ] ] "contieneResumen" => array:2 [ "es" => true "en" => true ] "contieneTextoCompleto" => array:1 [ "es" => true ] "contienePdf" => array:1 [ "es" => true ] "resumenGrafico" => array:2 [ "original" => 0 "multimedia" => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 3125 "Ancho" => 2145 "Tamanyo" => 340943 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "A) Seguimiento por días de cada una de las mujeres embarazadas. B) Seguimiento de los días de ausencia acumulados. En verde, los días trabajados; en lila, los días de baja por incapacidad temporal por contingencia común (ITcc); en naranja, los días de ausencia por prestación por riesgo durante el embarazo. Parc de Salut Mar (Barcelona), 2010-2014." ] ] ] "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "autoresLista" => "Rocío Villar, Fernando G. Benavides, Laura Serra, Consol Serra" "autores" => array:4 [ 0 => array:2 [ "nombre" => "Rocío" "apellidos" => "Villar" ] 1 => array:2 [ "nombre" => "Fernando G." "apellidos" => "Benavides" ] 2 => array:2 [ "nombre" => "Laura" "apellidos" => "Serra" ] 3 => array:2 [ "nombre" => "Consol" "apellidos" => "Serra" ] ] ] ] ] "idiomaDefecto" => "es" "EPUB" => "https://multimedia.elsevier.es/PublicationsMultimediaV1/item/epub/S0213911118300906?idApp=WGSE" "url" => "/02139111/0000003300000005/v1_201909021022/S0213911118300906/v1_201909021022/es/main.assets" ] "es" => array:20 [ "idiomaDefecto" => true "cabecera" => "Original" "titulo" => "Optimización de la predicción de problemas financieros en empresas sanitarias privadas españolas aplicando algoritmos genéticos" "tieneTextoCompleto" => true "paginas" => array:1 [ 0 => array:2 [ "paginaInicial" => "462" "paginaFinal" => "467" ] ] "autores" => array:1 [ 0 => array:4 [ "autoresLista" => "Jesús María González-Martín, Agustín J. Sánchez-Medina, Jesús B. Alonso" "autores" => array:3 [ 0 => array:4 [ "nombre" => "Jesús María" "apellidos" => "González-Martín" "email" => array:1 [ 0 => "jesus.gonzalez119@alu.ulpgc.es" ] "referencia" => array:2 [ 0 => array:2 [ "etiqueta" => "a" "identificador" => "aff0005" ] 1 => array:2 [ "etiqueta" => "*" "identificador" => "cor0005" ] ] ] 1 => array:3 [ "nombre" => "Agustín J." "apellidos" => "Sánchez-Medina" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etiqueta" => "b" "identificador" => "aff0010" ] ] ] 2 => array:3 [ "nombre" => "Jesús B." "apellidos" => "Alonso" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etiqueta" => "c" "identificador" => "aff0015" ] ] ] ] "afiliaciones" => array:3 [ 0 => array:3 [ "entidad" => "Unidad de Investigación, Hospital Universitario Gran Canaria Doctor Negrín, Las Palmas de Gran Canaria, España" "etiqueta" => "a" "identificador" => "aff0005" ] 1 => array:3 [ "entidad" => "Instituto Universitario de Ciencias y Tecnologías Cibernéticas (IUCTC), Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, Las Palmas de Gran Canaria, España" "etiqueta" => "b" "identificador" => "aff0010" ] 2 => array:3 [ "entidad" => "Instituto para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación en Comunicaciones (IDeTIC), Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, Las Palmas de Gran Canaria, España" "etiqueta" => "c" "identificador" => "aff0015" ] ] "correspondencia" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "cor0005" "etiqueta" => "⁎" "correspondencia" => "Autor para correspondencia." ] ] ] ] "titulosAlternativos" => array:1 [ "en" => array:1 [ "titulo" => "Optimization of the prediction of financial problems in Spanish private health companies using genetic algorithms" ] ] "resumenGrafico" => array:2 [ "original" => 0 "multimedia" => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 941 "Ancho" => 1455 "Tamanyo" => 79461 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Procedimiento de validación cruzada dejando uno fuera." ] ] ] "textoCompleto" => "IntroducciónLa bancarrota es un evento crítico que puede causar grandes pérdidas a los prestamistas, accionistas, acreedores y naciones; por ello, el desarrollo de modelos de predicción de bancarrota ha sido uno de los principales temas de investigación en el área financiera<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180">1</a>.La literatura de la predicción de la bancarrota comienza en la década de 1930. FitzPatrick<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185">2</a>, en 1932, comparó 13 ratios de empresas en bancarrota y no en bancarrota (activas) y descubrió que estas últimas poseían ratios más favorables. Hasta mediados de los años 1960, estas predicciones se basaban en un análisis univariable. El trabajo más reconocido fue el de Beaver<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0190">3</a>, quien encontró que un número determinado de ratios podían discriminar entre bancarrota y no bancarrota con hasta 5 años de antelación. En 1968, Edward Altman<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0195">4</a> publicó el primer análisis multivariable. Este autor utilizó el análisis discriminante múltiple para desarrollar un modelo predictivo (denominado Z-Score) usando cinco ratios financieras para predecir la bancarrota de empresas manufactureras:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005">1)(Activo circulante – Pasivo líquido) / Total activo.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010">2)Reservas / Total activo.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015">3)EBIT (Earnings Before Interest and Taxes) / Total activo.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0020">4)Capitalización bursátil /Deudas totales.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0025">5)Ingresos de explotación / Total activo.</li></ul>Ohlson<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0200">5</a> presentó una alternativa utilizando modelos logit, y Zmijewski<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0205">6</a> usando modelos probit. En el año 2000, Altman<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210">7</a> adaptó su fórmula propuesta en 1968 para el sector de las empresas privadas, cambiando la variable Market value of equity (capitalización bursátil) por Book values of equity (patrimonio neto).Por otro lado, hasta 1990, las técnicas estadísticas multivariables más usadas para la predicción de la bancarrota eran el análisis discriminante múltiple<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0195">4,8</a>, el logit<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0200">5</a> y el probit<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0205">6</a>. Sin embargo, estas técnicas deben cumplir unos supuestos, como la linealidad, la normalidad y la independencia de las observaciones, que no siempre se cumplen en el ámbito financiero<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220">9</a>. En consecuencia, dichos métodos pueden tener limitaciones de validez<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225">10</a>.Desde finales de los años 1980, las técnicas de inteligencia artificial, como las redes neuronales y los algoritmos genéticos (AG), han demostrado ser menos vulnerables a estas suposiciones<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0230">11,12</a> y se han aplicado con éxito en la predicción de la bancarrota<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0240">13,14</a>. El primer artículo del uso de redes neuronales en la predicción de la bancarrota fue publicado en 1990 por Odom y Sharda<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250">15</a>. En 2002, Shin y Lee<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225">10</a> utilizaron los AG para predecir la bancarrota. En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0085">tabla I</a> del Apéndice online se muestra un resumen de los principales autores en este campo.Cabe mencionar que la predicción de la bancarrota ha sido utilizada en multitud de sectores y países (p. ej., en empresas manufactureras<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0195">4</a> y no manufactureras<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210">7</a>, en empresas de tamaño medio y pequeñas italianas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255">16</a>, y en empresas de Korea<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225">10</a>). Sin embargo, no existe un modelo específico para el sector sanitario privado español. Por ello, este estudio propone la creación de un modelo ad hoc para predecir la salud financiera de estas empresas con 2 años de antelación<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0260">17,18</a> utilizando la técnica de los AG y las cinco variables propuestas por Altman<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210">7</a> para las empresas privadas. De este modo, a través de los AG se calcularon unos nuevos coeficientes para las ratios que componen la Z’-Score de Altman adaptados a este sector (Z’-Score modificada), así como el nuevo punto de corte asociado a estos nuevos coeficientes para discriminar entre empresas en riesgo de problemas financieros y empresas sin riesgos.La importancia de este sector en España es clara. Así, en el año 2015, el gasto de la sanidad española supuso el 9% del producto interior bruto<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0270">19</a>, del cual el 2,7% correspondió a la sanidad privada, siendo este dato superior respecto a otros países de nuestro entorno (1,7% en Alemania, 2,4% en Francia, 2,2% en Italia) (véase la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0085">tabla II</a> del Apéndice online). También se puede observar cómo la colaboración entre el sector público y el privado va en aumento, y parece ser el camino que se pretende tomar en un futuro cercano<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0275">20</a>.MétodoDatosLos datos se obtuvieron de la base de datos SABI (Sistema de Análisis de Balances Ibéricos)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0280">21</a>. La muestra estuvo formada por aquellas empresas cuya última información disponible se encontraba entre los años 2007 y 2015. Debido a que se decidió realizar predicciones a 2 años, de todas las empresas se tomaron datos en dos cursos económicos diferentes. Del último año disponible se obtenía si la empresa estaba en concurso de acreedores o activa, y del año correspondiente a dos periodos anteriores al comentado se obtuvieron los datos contables necesarios para calcular las ratios propuestas por Altman<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215">8</a>.Los códigos CNAE (Clasificación Nacional de Actividades Económicas) utilizados para seleccionar las empresas del sector privado sanitario español fueron los siguientes: 2110, 2120, 3250, 4646, 4773, 4774, 7211, 7219, 7490, 8610, 8621, 8622, 8623 y 8690. De todas ellas, se seleccionaron las que tenían correctamente informadas las cinco ratios propuestas por Altman<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210">7</a> (véase formula 1). Finalmente, la muestra quedó conformada por 5824 empresas activas y 79 en concurso de acreedores. Estas cifras reflejan que la proporción de una categoría es extremadamente pequeña respecto a la otra. En estas situaciones, los modelos de clasificación tienden a predecir a la mayor parte de las empresas en la clase mayoritaria, de tal forma que se aumenta la exactitud a costa de ignorar a la clase minoritaria. Para resolver este problema de datos no balanceados se ha utilizado la técnica de inframuestrear la categoría mayoritaria, de modo que ambas categorías estén igualmente representadas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285">22</a>. En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0085">tabla III</a> del Apéndice online se muestra la estadística descriptiva de la muestra.Técnica de los algoritmos genéticosLos AG simulan la teoría de la evolución propuesta por Darwin<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255">16</a>. Fueron desarrollados por Holland<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290">23</a> y son procesos estocásticos robustos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0180">1,10</a> que pueden usarse para resolver problemas de búsqueda y optimización a través de una función fitness o función objetivo. Los AG realizan el proceso de búsqueda en cuatro pasos: inicialización, selección, cruce y mutación<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225">10</a>.En el proceso de inicialización, una población de individuos, llamados cromosomas, se distribuyen de forma aleatoria por el rango de búsqueda definido para cada coeficiente y son evaluados a través de la función fitness<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255">16</a>.En el proceso de selección, aquellos cromosomas que presenten valores más óptimos en la función fitness serán seleccionados para crear la siguiente generación<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255">16</a>. En el proceso de cruce se seleccionan dos individuos con valores óptimos en la función fitness y se unen de manera que el descendiente contiene información parcial de cada uno de sus progenitores; de esta forma, cabe esperar que el descendiente mejore el resultado de la función fitness<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225">10</a>.La mutación es un mecanismo por el que de forma aleatoria se seleccionan miembros de la población y se cambia también aleatoriamente alguno de sus genes. De esta forma se desplazan valores numéricos hacia zonas del espacio de búsqueda que no pueden ser alcanzadas por los otros operadores genéticos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225">10</a>.Análisis estadísticoPara solucionar el problema de los datos no balanceados se recurrió al procedimiento de validación cruzada dejando uno fuera, o leave-one-out cross-validation (LOOCV<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0295">24</a>). Esta técnica implica inframuestrear la categoría mayoritaria, seleccionando al azar el mismo número de empresas activas que de empresas en concurso de acreedores. Por ello, se parte de un conjunto de datos con 158 registros (79 empresas activas elegidas de forma aleatoria y 79 en concurso). Una vez definido el set de datos de entrenamiento con 157 registros y el de validación con un solo registro, al set de entrenamiento se le aplica la técnica de los AG, la cual devuelve diferentes soluciones, cada una de ellas formada con cinco coeficientes y un punto de corte (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>). Por una parte, estas soluciones son acumuladas para obtener los coeficientes definitivos al final del proceso, y por otra parte se calculan las medias de cada coeficiente de estas soluciones, con lo que se obtienen cinco coeficientes y un punto de corte. Con este único resultado se procesa el set de validación y se construye la matriz de confusión. El mismo set es procesado utilizando la formula Z’-Altman para poder comparar los resultados obtenidos y determinar si el algoritmo propuesto los mejora (véase la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0085">tabla IV</a> del Apéndice online, Fichero Test). El proceso se repite 158 veces, de tal modo que todos los registros son utilizados una vez como set validación.<elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia>Con el objetivo de obtener unos resultados robustos, este proceso se repite 100 veces, es decir, se crean 100 sets de datos, con 158 registros cada uno. Una vez terminado el proceso, se calculan las medias de los coeficientes de todas las soluciones acumuladas durante todo el proceso para obtener los coeficientes definitivos.El programa estadístico utilizado fue R Core Team (2016)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0300">25</a>, y se usaron los paquetes GA<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0305">26</a>, fmsb<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310">27</a> y pROC<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0315">28</a>.Medidas de rendimientoLas medidas de rendimiento utilizadas se extraen a partir de una matriz de confusión<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285">22</a> (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>), en la que los verdaderos positivos (VP) indican el número de empresas en concurso clasificadas correctamente. Los falsos negativos (FN) indican el número de empresas en concurso clasificadas erróneamente. Los verdaderos negativos (VN) indican el número de empresas activas clasificadas correctamente. Los falsos positivos (FP) indican el número de empresas activas clasificadas erróneamente.<elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia>La función fitness utilizada en los AG se ha definido como (0,30 * Sensibilidad + 0,70 * Especificidad), donde la sensibilidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0320">29</a> representa la proporción de VP, VP / (VP + FN), y la especificidad es la proporción de VN, VN / (VN + FP). Así pues, se ha realizado una media ponderada entre la sensibilidad y la especificidad, de tal forma que el modelo tenga en cuenta los dos tipos de empresa, aportando más peso a la especificidad debido a la existencia de datos no balanceados.También se han utilizado otras medidas, como: a) la exactitud (accuracy), VP + VN / (VP + FP + FN + VN), aunque presenta problemas cuando las clases no están equilibradas; b) la media geométrica (G-Mean), que se define como Sensibilidad*Especificidad, dando la misma importancia a la sensibilidad y a la especificidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0325">30</a>; c) el área bajo la curva ROC, que representa de forma gráfica el porcentaje de empresas activas clasificadas incorrectamente (1 − Especificidad) en el eje de abscisas y el porcentaje de empresas en concurso clasificadas correctamente (Sensibilidad)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0325">30</a>, y cuando el área bajo esta curva tiene un valor 1, su máximo, implica que el modelo tiene un 100% de sensibilidad y de especificidad, con lo que la capacidad de discriminación del modelo es total, y así, cuanto mayor es su valor, mejor rendimiento tiene el modelo; d) el F1-Score, que representa la media armónica entre la sensibilidad y el valor predictivo positivo, VP / (VP + FP); y e) el coeficiente de correlación de Matthews (MCC) o coeficiente phi, que es una medida que puede utilizarse tanto en datos balanceados como no balanceados:<elsevierMultimedia ident="eq0005"></elsevierMultimedia>Una vez determinados los nuevos coeficientes y el nuevo punto de corte, se procedió a comparar el poder predictivo de ambos modelos. Para ello, se comparan los resultados obtenidos realizando predicciones con la Z’-Score modificada con los coeficientes calculados en el presente trabajo, con los resultados que se logran a través de la Z’-Score propuesta por Altman para empresas privadas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210">7</a>, la cual se detalla a continuación (la elección del trabajo de este autor se debió a que es uno de los más citados en relación a la predicción de la bancarrota<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0330">31</a>):<elsevierMultimedia ident="eq0010"></elsevierMultimedia>donde:X1 = (Activo circulante – Pasivo líquido) / Total activoX2 = Reservas / Total activoX3 = EBIT / Total activoX4 = Patrimonio neto / Deudas totalesX5 = Ingresos de explotación / Total activoPara interpretar esta ratio se siguió el siguiente razonamiento. Si la puntuación Z’ obtenida resultaba inferior a 1,23, se encuadraba a la empresa en la categoría de «riesgo de bancarrota», y en caso contrario, en la de «no riesgo de bancarrota».ResultadosEn primer lugar, se muestra la estadística descriptiva de los datos de la muestra desglosada por situación: «concurso de acreedores» o «activas». Se observa que las medias y las medianas son mayores en todas las ratios en las empresas activas (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>).<elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia>Como ya se ha mencionado, los AG se utilizaron para obtener unos coeficientes mejorados y su respectivo punto de corte para la Z’-Score de Altman<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210">7</a> (la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a> muestra los parámetros utilizados para controlar el proceso de los AG<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285">22</a>). Dichos coeficientes, que son calculados como la media de las distintas soluciones óptimas que proporcionan los AG, se muestran en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0020">tabla 4</a> junto con su mediana y los valores mínimos y máximos. También se muestran los valores originales propuestos por Altman. De este modo, la fórmula 2 presenta el modelo de Altman con los coeficientes mejorados:<elsevierMultimedia ident="eq0015"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="tbl0020"></elsevierMultimedia>Para poder interpretar el resultado de la fórmula debe tenerse en cuenta lo siguiente:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0010"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0030">•Si el resultado es mayor que 4,715 (punto de corte obtenido a través de los AG), la previsión es que la empresa no tendrá riesgo.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0035">•Si el resultado es menor o igual que 4,715, la previsión es que la empresa está en riesgo de entrar en concurso de acreedores.</li></ul>Las principales diferencias entre el modelo original y el propuesto en este trabajo se encuentran en los coeficientes de las variables X4 y X5 (véanse las fórmulas 1 y 2). Una vez calculados los coeficientes mejorados se procedió a comprobar si realmente proporcionan una mejor predicción. La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0025">tabla 5</a> muestra los resultados de las medidas de rendimiento obtenidos durante el proceso de ejecución del conjunto de datos utilizados para el test. Se puede apreciar cierta mejoría en el modelo propuesto respecto del modelo original de Altman.<elsevierMultimedia ident="tbl0025"></elsevierMultimedia>Por otra parte, también se presenta la comparación de ambos modelos aplicados a la totalidad de los registros. Se observa cómo la sensibilidad mejora 7,6 puntos, la especificidad 2,04 puntos y el área bajo la curva ROC 3,6 puntos (estos datos se han obtenido a través de la matriz de confusión mostrada en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0085">tabla IV</a> del Apéndice online). En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0085">figura I</a> del Apéndice online se muestran las curvas ROC, en las que se aprecia el mayor poder predictivo del nuevo modelo.DiscusiónLa importancia del sector sanitario privado en España es una realidad de la que prácticamente nadie duda. Si a ello se une que el servicio que presta es crítico para la salud de las personas, resulta evidente que contar con empresas saneadas es una cuestión relevante. Así, poder conocer con antelación que una empresa tiene una alta probabilidad de tener problemas financieros es de gran interés para la propia empresa, ya que podría tomar medidas para paliar dicha situación. También lo sería para proveedores y clientes, pues tendrían una mayor información y, por tanto, más seguridad para plantear relaciones a largo plazo.Por otro lado, cada sector económico posee unas características y peculiaridades financieras que las diferencian de otros. La rotación de activos, la rentabilidad, la liquidez, los ingresos, el endeudamiento, los tiempos de cobro a clientes o pago a proveedores, etc., son solo algunos de los parámetros que los diferencian<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0335">32,33</a>. Consecuentemente, tratar a todas las empresas de la misma forma para predecir si están saneadas o no puede inducir a errores en dicha predicción.Por todo ello, en el presente trabajo se ha propuesto la mejora de uno de los modelos predictivos más utilizados, la Z’-Score de Altman. Esto se ha hecho estableciendo unos coeficientes para las ratios que propone el autor y un nuevo punto de corte, calculados ad hoc para el sector sanitario privado español. En el caso del sector sanitario, la diferenciación parece encontrarse en las variables patrimonio neto, deudas totales e ingresos de explotación. A la luz de los resultados, se observa que los nuevos coeficientes presentan una pequeña mejora respecto a las predicciones obtenidas con el modelo original de Altman<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210">7</a>, reduciéndose los errores de tipo I y tipo II, es decir, se reducen las predicciones erróneas tanto de empresas en concurso de acreedores como de empresas sanas. No debe pasarse por alto que, en el mundo empresarial, ambos problemas son graves. Predecir que una empresa puede entrar en concurso de acreedores cuando realmente está sana puede estigmatizarla, complicándole el acceso a créditos o provocando que sus clientes y proveedores la abandonen por falta de credibilidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0345">34</a>. Por otra parte, si el error es el contrario, es decir, considerarla sana cuando realmente no lo está, pone en riesgo a sus clientes y proveedores.Por otro lado, puede afirmarse que los resultados obtenidos (exactitud del 85,16%) van en la misma dirección que varios modelos predictivos comentados previamente: para Odom y Sharda<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250">15</a> del 81,81%, y para Shin y Lee<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225">10</a> del 80,8%. Así, se obtiene un resultado similar en la evolución de la formula Z’-Score de Altman propuesta por Almamy et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0330">31</a>, que obtienen una exactitud del 82,9%. En relación con el área bajo la curva ROC, la mejoría observada en este artículo es similar a la observada por Altman et al.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0350">35</a> en su comparación entre modelos con información financiera y un segundo modelo en el que se añaden variables con información no financiera.Finalmente, cabe señalar que las limitaciones de este estudio radican en que el uso de AG no garantiza que se encuentre la solución óptima del problema. Estas soluciones dependerán del rango de búsqueda, del tamaño de la población, y de las ratios de cruce y de mutación aplicadas. En cuanto a futuras líneas de investigación, podrían utilizarse otras técnicas de inframuestreo, como la validación cruzada de k-iteraciones. Por otro lado, sería interesante aplicar la metodología seguida en este trabajo a subsectores más específicos dentro del sector sanitario. Evidentemente, esto solo podrá hacerse cuando se tenga un número suficiente de empresas en concurso de acreedores.<elsevierMultimedia ident="tb0005"></elsevierMultimedia>Editor responsable del artículoDavid Cantarero.Declaración de transparenciaEl autor principal (garante responsable del manuscrito) afirma que este manuscrito es un reporte honesto, preciso y transparente del estudio que se remite a Gaceta Sanitaria, que no se han omitido aspectos importantes del estudio, y que las discrepancias del estudio según lo previsto (y, si son relevantes, registradas) se han explicado.Contribuciones de autoríaA. Sánchez Medina es el responsable del artículo, contribuyó con la concepción y dirección del estudio, la recogida de datos, el análisis, el diseño del estudio, la interpretación de los datos y la elaboración final del manuscrito, y con importantes contribuciones intelectuales. José Mª González-Martín contribuyó con la concepción del estudio, la recogida de datos, el análisis, el diseño del estudio, la interpretación de los datos y la elaboración final del manuscrito, y con importantes contribuciones intelectuales. Jesús B. Alonso contribuyó con la concepción del estudio, la recogida de datos, el análisis, el diseño del estudio, la interpretación de los datos y la elaboración final del manuscrito, y con importantes contribuciones intelectuales. Todos los autores aprobaron la versión final del trabajo enviado.FinanciaciónNinguna.Conflictos de interesesNinguno." "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:14 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "xres1237720" "titulo" => "Resumen" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Objetivo" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Método" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusiones" ] ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1148910" "titulo" => "Palabras clave" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "xres1237721" "titulo" => "Abstract" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Objective" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Method" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Results" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusions" ] ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1148911" "titulo" => "Keywords" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Introducción" ] 5 => array:3 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Método" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Datos" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Técnica de los algoritmos genéticos" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "sec0025" "titulo" => "Análisis estadístico" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "sec0030" "titulo" => "Medidas de rendimiento" ] ] ] 6 => array:2 [ "identificador" => "sec0035" "titulo" => "Resultados" ] 7 => array:2 [ "identificador" => "sec0040" "titulo" => "Discusión" ] 8 => array:2 [ "identificador" => "sec0055" "titulo" => "Editor responsable del artículo" ] 9 => array:2 [ "identificador" => "sec0060" "titulo" => "Declaración de transparencia" ] 10 => array:2 [ "identificador" => "sec0065" "titulo" => "Contribuciones de autoría" ] 11 => array:2 [ "identificador" => "sec0070" "titulo" => "Financiación" ] 12 => array:2 [ "identificador" => "sec0075" "titulo" => "Conflictos de intereses" ] 13 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "fechaRecibido" => "2017-01-30" "fechaAceptado" => "2018-01-09" "PalabrasClave" => array:2 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec1148910" "palabras" => array:5 [ 0 => "Empresas sanitarias" 1 => "Concurso de acreedores" 2 => "Z-Altman" 3 => "Predicción" 4 => "Algoritmos genéticos" ] ] ] "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Keywords" "identificador" => "xpalclavsec1148911" "palabras" => array:5 [ 0 => "Health companies" 1 => "Bankruptcy" 2 => "Z-Altman" 3 => "Prediction" 4 => "Genetic algorithms" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "es" => array:3 [ "titulo" => "Resumen" "resumen" => "ObjetivoPresentar una metodología para optimizar, a través de la Z’-Score de Altman para empresas privadas, la predicción de entrada en situación de concurso de acreedores (bancarrota) en empresas privadas del sector sanitario español. MétodoEl método propuesto consiste en la aplicación de los algoritmos genéticos (AG) para encontrar los coeficientes de la fórmula de la cadena de ratios propuestos por Altman en su versión para empresas privadas que optimicen la predicción en empresas privadas sanitarias españolas, maximizando la sensibilidad y la especificidad, y con ello reduciendo los errores de tipo I y tipo II. Con este propósito se ha utilizado una muestra de 5903 empresas del sector sanitario privado español obtenidas de las bases de datos de Sistema de Análisis de Balances Ibéricos (SABI) entre los años 2007 y 2015. ResultadosEl modelo predictivo obtenido con los AG presenta mayor exactitud, sensibilidad y especificidad que el propuesto por Altman para empresas privadas, tanto con los datos de test como con todos los datos de la muestra. ConclusionesEl hallazgo más importante del presente estudio es establecer una metodología que logra identificar unos coeficientes optimizados para la Z de Altman, lo cual permite realizar una predicción más precisa de la bancarrota en las empresas sanitarias privadas españolas." "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Objetivo" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Método" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusiones" ] ] ] "en" => array:3 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "ObjectiveThis paper presents a methodology to optimize, using Altman's Z-Score for private companies, the prediction of private companies of the Spanish health sector entering a situation of bankruptcy. MethodThe proposed method consists of the application of genetic algorithms (GA) to find the coefficients of the formula of the chain of ratios proposed by Altman in the version of the score for private companies which optimize the prediction for Spanish private health companies, maximizing sensitivity and specificity, and thereby reducing type I and type II errors. For this purpose, a sample of 5,903 companies from the Spanish private health sector obtained from the database of the Iberian Balance Analysis System (SABI) between 2007 and 2015 was used. ResultsThe results show that the predictive model obtained with the AG presents greater accuracy, sensitivity and specificity than that proposed by Altman for private companies with both test data and all sample data. ConclusionsThe most important finding of this study was to establish a methodology that can identify the optimized coefficients for the Altman Z-Score, which allows a more accurate prediction of bankruptcy in Spanish private healthcare companies." "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Objective" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Method" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Results" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusions" ] ] ] ] "apendice" => array:1 [ 0 => array:1 [ "seccion" => array:1 [ 0 => array:4 [ "apendice" => "<elsevierMultimedia ident="upi0005"></elsevierMultimedia>" "etiqueta" => "Anexo A" "titulo" => "Material suplementario" "identificador" => "sec0085" ] ] ] ] "multimedia" => array:11 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 941 "Ancho" => 1455 "Tamanyo" => 79461 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Procedimiento de validación cruzada dejando uno fuera." ] ] 1 => array:8 [ "identificador" => "tbl0005" "etiqueta" => "Tabla 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at1" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col">Clase actual \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="2" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Predicción</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Concurso de acreedores \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Activa \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Concurso de acreedores \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Verdaderos positivos (VP) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Falsos negativos (FN) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Activa \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Falsos positivos (FP) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Verdaderos negativos (VN) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab2114254.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Matriz de confusión" ] ] 2 => array:8 [ "identificador" => "tbl0010" "etiqueta" => "Tabla 2" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at2" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "DT: desviación típica; P: percentil.X1: (Activo circulante – Pasivo líquido) / Total activo.X2: Reservas / Total activo.X3: EBIT / Total activo.X4: Patrimonio neto / Deudas totales.X5: Ingresos de explotación / Total activo." "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col">Variable \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="2" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Empresas activas (n = 5824)</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="2" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Empresas en concurso de acreedores (n = 79)</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Media (DT) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Mediana (P25-P75) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Media (DT) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Mediana (P25-P75) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">X1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,24 (0,32) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,23 (0,04-0,45) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,12 (0,36) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,1 (–0,01-0,36) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">X2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,31 (0,27) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,26 (0,08-0,5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,21 (0,24) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,11 (0,04-0,31) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">X3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,08 (0,18) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,05 (0,01-0,13) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">-0,01 (0,19) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,02 (–0,03-0,04) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">X4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,47 (0,33) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,48 (0,26-0,71) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,22 (0,31) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,19 (0,07-0,39) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">X5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,67 (1,7) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,31 (0,77-2,1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,12 (1,24) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,74 (0,27-1,6) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab2114253.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Estadística descriptiva de los registros de la muestra" ] ] 3 => array:8 [ "identificador" => "tbl0015" "etiqueta" => "Tabla 3" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at3" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "X1: (Activo circulante – Pasivo líquido) / Total activo.X2: Reservas / Total activo.X3: EBIT / Total activo.X4: Patrimonio neto / Deudas totales.X5: Ingresos de explotación / Total activo." "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Descripción \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Mínimo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Máximo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Rango de búsqueda X1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Rango de búsqueda X2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,01 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Rango de búsqueda X3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,50 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Rango de búsqueda X4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,50 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">9,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Rango de búsqueda X5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,50 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Punto de corte \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5,50 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Población inicial \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1.000 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Tasa de cruce \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Tasa de mutación \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Número máximo de iteraciones \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">80 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab2114256.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Parámetros utilizados en los AG" ] ] 4 => array:8 [ "identificador" => "tbl0020" "etiqueta" => "Tabla 4" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at4" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "DT: desviación típica; P: percentil.X1: (Activo circulante – Pasivo líquido) / Total activo.X2: Reservas / Total activo.X3: EBIT / Total activo.X4: Patrimonio neto / Deudas totales.X5: Ingresos de explotación / Total activo.El número de soluciones encontradas a lo largo del proceso es 551.346." "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Coeficiente de la variable \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Z-Score Altman \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">AG Media (DT) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">AG Mediana (P25-P75) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">AG Min-Max \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">X1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,717 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,44 (0,24) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,42 (0,24-0,62) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,01-1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">X2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,847 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,51 (0,24) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,52 (0,33-0,69) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,01-1,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">X3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,107 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,79 (0,34) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,79 (2,54-3,04) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,00-3,50 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">X4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,42 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7,41 (1,13) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7,77 (6,84-8,21) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,50-9,00 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">X5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,998 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,91 (0,47) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,87 (2,57-3,15) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,00-4,50 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Punto de corte \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,23 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,72 (0,29) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,72 (4,53-4,91) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,00-5,50 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab2114252.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Coeficientes Z-Score de Altman y estadística descriptiva de las soluciones obtenidas en el proceso AG" ] ] 5 => array:8 [ "identificador" => "tbl0025" "etiqueta" => "Tabla 5" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at5" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:3 [ "leyenda" => "MCC: coeficiente de correlación de Matthews." "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col">Medidas de rendimiento \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="2" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Datos test</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="2" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Todos los registros</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">AG \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Z-Score Altman \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">AG \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Z-Score Altman \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Prevalencia \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">50 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">50 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,34 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,34 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Sensibilidad (recall) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">56,37 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">53,16 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">60,76 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">53,16 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Especificidad \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">85,7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">84,66 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">85,49 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">83,45 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Exactitud (accuracy) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">71,03 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">68,91 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">85,16 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">83,04 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Valor predictivo positivo (precisión) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">79,76 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">77,61 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5,38 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,17 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Valor predictivo negativo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">66,26 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">64,38 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">99,38 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">99,24 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">G-Mean \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,70 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,67 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,72 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,67 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">F1-Score \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,66 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,63 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,10 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,08 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">MCC (coeficiente phi) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,44 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,15 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,11 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Índice Kappa \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,42 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,38 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,08 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,05 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Área bajo la curva ROC \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">- \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,761 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,725<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">a</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab2114255.png" ] ] ] "notaPie" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0005" "etiqueta" => "a" "nota" => "La diferencia de AUC resulta significativa, p = 0,003." ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "Comparación de las medidas de rendimiento con todos los datos del test y todos los registros" ] ] 6 => array:5 [ "identificador" => "upi0005" "tipo" => "MULTIMEDIAECOMPONENTE" "mostrarFloat" => false "mostrarDisplay" => true "Ecomponente" => array:2 [ "fichero" => "mmc1.docx" "ficheroTamanyo" => 57537 ] ] 7 => array:5 [ "identificador" => "eq0005" "tipo" => "MULTIMEDIAFORMULA" "mostrarFloat" => false "mostrarDisplay" => true "Formula" => array:5 [ "Matematica" => "(VP*VN)−(FP*FN)/(VP+FP*(VP+FN)*(VN+FN)" "Fichero" => "STRIPIN_si2.jpeg" "Tamanyo" => 3642 "Alto" => 19 "Ancho" => 390 ] ] 8 => array:6 [ "identificador" => "eq0010" "etiqueta" => "(1)" "tipo" => "MULTIMEDIAFORMULA" "mostrarFloat" => false "mostrarDisplay" => true "Formula" => array:5 [ "Matematica" => "Z'−score Altman = 0,717 * X1 + 0,847 * X2 + 3,107 * X3 + 0,42 * X4 + 0,998 * X5" "Fichero" => "STRIPIN_si3.jpeg" "Tamanyo" => 5252 "Alto" => 43 "Ancho" => 433 ] ] 9 => array:6 [ "identificador" => "eq0015" "etiqueta" => "(2)" "tipo" => "MULTIMEDIAFORMULA" "mostrarFloat" => false "mostrarDisplay" => true "Formula" => array:5 [ "Matematica" => "Z'−score modificada =0,436 * X1 + 0,510 * X2 + 2,79 * X3 + 7,407 * X4 + 2,908 * X5" "Fichero" => "STRIPIN_si4.jpeg" "Tamanyo" => 5597 "Alto" => 69 "Ancho" => 343 ] ] 10 => array:5 [ "identificador" => "tb0005" "tipo" => "MULTIMEDIATEXTO" "mostrarFloat" => false "mostrarDisplay" => true "texto" => array:1 [ "textoCompleto" => "¿Qué se sabe sobre el tema?Se han propuesto diversas fórmulas para predecir la bancarrota en distintos sectores industriales y países. La Z-Score de Altman es una de las más utilizadas en el mundo financiero. Dicha fórmula general para empresas privadas ha sido adaptada para empresas con determinadas características, pero nunca para el sector sanitario.¿Qué añade el estudio realizado a la literatura?Se aporta una metodología que, para las empresas sanitarias privadas españolas, permite optimizar los coeficientes que multiplican a las ratios propuestos en la Z-Score de Altman, logrando así una fórmula que permite realizar predicciones más eficientes." ] ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0015" "bibliografiaReferencia" => array:35 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0180" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Classifiers selection in ensembles using genetic algorithms for bankruptcy prediction" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:2 [ 0 => "M-J.J. Kim" 1 => "D-K.K. Kang" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "Expert Syst Appl." "fecha" => "2012" "volumen" => "39" "paginaInicial" => "9308" "paginaFinal" => "9314" "itemHostRev" => array:3 [ "pii" => "S1053811918307699" "estado" => "S300" "issn" => "10538119" ] ] ] ] ] ] ] 1 => array:3 [ "identificador" => "bib0185" "etiqueta" => "2" "referencia" => array:1 [ 0 => array:1 [ "referenciaCompleta" => "FitzPatrick P. A comparison of the ratios of successful industrial enterprises with those of failed companies. Washington; 1932." ] ] ] 2 => array:3 [ "identificador" => "bib0190" "etiqueta" => "3" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Financial ratios as predictors of failure" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:1 [ 0 => "W.H. Beaver" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "Source J Account Res Empir Res Account Sel Stud." "fecha" => "1966" "volumen" => "4" "paginaInicial" => "71" "paginaFinal" => "111" ] ] ] ] ] ] 3 => array:3 [ "identificador" => "bib0195" "etiqueta" => "4" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:1 [ 0 => "E.I. Altman" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "J Finance." "fecha" => "1968" "volumen" => "23" "paginaInicial" => "589" "paginaFinal" => "609" ] ] ] ] ] ] 4 => array:3 [ "identificador" => "bib0200" "etiqueta" => "5" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:1 [ 0 => "J.A. Ohlson" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "J Account Res." "fecha" => "1980" "volumen" => "18" "paginaInicial" => "109" "paginaFinal" => "131" ] ] ] ] ] ] 5 => array:3 [ "identificador" => "bib0205" "etiqueta" => "6" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Methodological issues related to the estimation of financial distress prediction models" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:1 [ 0 => "M.E. Zmijewski" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "J Account Res." "fecha" => "1984" "volumen" => "22" "paginaInicial" => "59" "paginaFinal" => "82" ] ] ] ] ] ] 6 => array:3 [ "identificador" => "bib0210" "etiqueta" => "7" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Predicting financial distress of companies: revisiting the Z-Score and ZETA® models background" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:1 [ 0 => "E.I. Altman" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Libro" => array:5 [ "fecha" => "2000" "paginaInicial" => "1" "paginaFinal" => "54" "editorial" => "Stern Sch Business" "editorialLocalizacion" => "New York Univ" ] ] ] ] ] ] 7 => array:3 [ "identificador" => "bib0215" "etiqueta" => "8" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Corporate financial distress: a complete guide to predicting, avoiding and dealing with bankruptcy" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:1 [ 0 => "E.I. Altman" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Libro" => array:5 [ "edicion" => "3rd ed." "fecha" => "1983" "paginaInicial" => "368" "editorial" => "Wiley" "editorialLocalizacion" => "New York" ] ] ] ] ] ] 8 => array:3 [ "identificador" => "bib0220" "etiqueta" => "9" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "A discriminant analysis of predictors of business failure" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:1 [ 0 => "E.B. Deakin" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:4 [ "tituloSerie" => "J Account Res." "fecha" => "1972" "volumen" => "10" "paginaInicial" => "167" ] ] ] ] ] ] 9 => array:3 [ "identificador" => "bib0225" "etiqueta" => "10" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "A genetic algorithm application in bankruptcy prediction modeling" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:2 [ 0 => "K.-S. Shin" 1 => "Y.-J. Lee" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "Expert Syst Appl." "fecha" => "2002" "volumen" => "23" "paginaInicial" => "321" "paginaFinal" => "328" ] ] ] ] ] ] 10 => array:3 [ "identificador" => "bib0230" "etiqueta" => "11" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Inducing rules for expert system development: an example using default and bankruptcy data" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:2 [ 0 => "W.F. Messier" 1 => "J.V. Hansen" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "Manage Sci." "fecha" => "1988" "volumen" => "34" "paginaInicial" => "1403" "paginaFinal" => "1415" ] ] ] ] ] ] 11 => array:3 [ "identificador" => "bib0235" "etiqueta" => "12" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "A comparative analysis of inductive-learning algorithms" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:2 [ 0 => "Chung H-MM" 1 => "K.Y. Tam" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "Intell Syst Accounting Financ Manag." "fecha" => "1993" "volumen" => "2" "paginaInicial" => "3" "paginaFinal" => "18" ] ] ] ] ] ] 12 => array:3 [ "identificador" => "bib0240" "etiqueta" => "13" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "A neural network approach for credit risk evaluation" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:3 [ 0 => "E. Angelini" 1 => "G. di Tollo" 2 => "A. Roli" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "Q Rev Econ Financ." "fecha" => "2008" "volumen" => "48" "paginaInicial" => "733" "paginaFinal" => "755" ] ] ] ] ] ] 13 => array:3 [ "identificador" => "bib0245" "etiqueta" => "14" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Bankruptcy prediction for credit risk using neural networks: a survey and new results" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:1 [ 0 => "A.F. Atiya" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "IEEE Trans Neural Networks." "fecha" => "2001" "volumen" => "12" "paginaInicial" => "929" "paginaFinal" => "935" ] ] ] ] ] ] 14 => array:3 [ "identificador" => "bib0250" "etiqueta" => "15" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "A neural network model for bankruptcy prediction" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:2 [ 0 => "M.D. Odom" 1 => "R. Sharda" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "Int Jt Conf Neural Networks." "fecha" => "1990" "volumen" => "2" "paginaInicial" => "163" "paginaFinal" => "168" ] ] ] ] ] ] 15 => array:3 [ "identificador" => "bib0255" "etiqueta" => "16" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "A genetic algorithm approach for SMEs bankruptcy prediction: empirical evidence from Italy" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:1 [ 0 => "N. Gordini" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:4 [ "tituloSerie" => "Expert Systems with Applications Elsevier" "fecha" => "2014" "paginaInicial" => "6433" "paginaFinal" => "6445" ] ] ] ] ] ] 16 => array:3 [ "identificador" => "bib0260" "etiqueta" => "17" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Bankruptcy prediction using terminal failure processes" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:1 [ 0 => "P. Du Jardin" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "Eur J Oper Res." "fecha" => "2015" "volumen" => "242" "paginaInicial" => "286" "paginaFinal" => "303" ] ] ] ] ] ] 17 => array:3 [ "identificador" => "bib0265" "etiqueta" => "18" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "The significance of base year in developing failure prediction models" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:2 [ 0 => "R.H.A. Hennawy" 1 => "R.C. Morris" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "J Bus Financ Account." "fecha" => "1983" "volumen" => "10" "paginaInicial" => "209" "paginaFinal" => "223" ] ] ] ] ] ] 18 => array:3 [ "identificador" => "bib0270" "etiqueta" => "19" "referencia" => array:1 [ 0 => array:1 [ "referenciaCompleta" => "OECD/EU. Health at a glance: Europe 2016 state of health in the EU cycle. OECD/EU; 2016." ] ] ] 19 => array:3 [ "identificador" => "bib0275" "etiqueta" => "20" "referencia" => array:1 [ 0 => array:1 [ "referenciaCompleta" => "Deloitte. El sector sanitario en España, situación actual y perspectivas de futuro. 2014. p. 26." ] ] ] 20 => array:3 [ "identificador" => "bib0280" "etiqueta" => "21" "referencia" => array:1 [ 0 => array:1 [ "referenciaCompleta" => "Bureau Van Dijk. SABI. Sistemas de Análisis de Balances Ibéricos. Vol. null. 2017. p. null." ] ] ] 21 => array:3 [ "identificador" => "bib0285" "etiqueta" => "22" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Optimization of cluster-based evolutionary undersampling for the artificial neural networks in corporate bankruptcy prediction" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:3 [ 0 => "H-JJ Kim" 1 => "N-OO Jo" 2 => "K-S.S. Shin" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:6 [ "tituloSerie" => "Expert Syst Appl." "fecha" => "2016" "volumen" => "59" "paginaInicial" => "226" "paginaFinal" => "234" "itemHostRev" => array:3 [ "pii" => "S1053811918301915" "estado" => "S300" "issn" => "10538119" ] ] ] ] ] ] ] 22 => array:3 [ "identificador" => "bib0290" "etiqueta" => "23" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Adaptation in natural and artificial systems: an introductory analysis with applications to biology, control and artificial intelligence" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:1 [ 0 => "J.H. Holland" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Libro" => array:3 [ "fecha" => "1975" "paginaInicial" => "183" "editorial" => "University of Michigan Press" ] ] ] ] ] ] 23 => array:3 [ "identificador" => "bib0295" "etiqueta" => "24" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "A study of cross-validation and bootstrap for accuracy estimation and model selection" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:1 [ 0 => "R. Kohavi" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "Int Jt Conf Artif Intell." "fecha" => "1995" "volumen" => "2" "paginaInicial" => "1137" "paginaFinal" => "1143" ] ] ] ] ] ] 24 => array:3 [ "identificador" => "bib0300" "etiqueta" => "25" "referencia" => array:1 [ 0 => array:1 [ "referenciaCompleta" => "R Core T. R Core Team, 2017. A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. (Consultado el 29/1/2017.) Disponible en: <a target="_blank" href="http://www.r-project.org/">http://www.R-project.org/</a>" ] ] ] 25 => array:3 [ "identificador" => "bib0305" "etiqueta" => "26" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "GA: a package for genetic algorithms in R" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:1 [ 0 => "L. Scrucca" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "J Stat Softw." "fecha" => "2013" "volumen" => "53" "paginaInicial" => "1" "paginaFinal" => "37" ] ] ] ] ] ] 26 => array:3 [ "identificador" => "bib0310" "etiqueta" => "27" "referencia" => array:1 [ 0 => array:1 [ "referenciaCompleta" => "Nakazawa M. fmsb: functions for medical statistics book with some demographic data. R Packag version 052. 2015. p. 1-40." ] ] ] 27 => array:3 [ "identificador" => "bib0315" "etiqueta" => "28" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "pROC: an open-source package for R and S+ to analyze and compare ROC curves" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:3 [ 0 => "X. Robin" 1 => "N. Turck" 2 => "A. Hainard" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "BMC Bioinformatics." "fecha" => "2011" "volumen" => "12" "paginaInicial" => "1" "paginaFinal" => "77" ] ] ] ] ] ] 28 => array:3 [ "identificador" => "bib0320" "etiqueta" => "29" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Diagnostic tests 1: sensitivity and specificity" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:2 [ 0 => "D.G. Altman" 1 => "J.M. Bland" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:4 [ "tituloSerie" => "BMJ." "fecha" => "1994" "volumen" => "308" "paginaInicial" => "1552" ] ] ] ] ] ] 29 => array:3 [ "identificador" => "bib0325" "etiqueta" => "30" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Stra8nit" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:3 [ 0 => "R. Barandela" 1 => "J.S. Sánchez" 2 => "V. García" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:4 [ "fecha" => "2003" "volumen" => "36" "paginaInicial" => "849" "paginaFinal" => "851" ] ] ] ] ] ] 30 => array:3 [ "identificador" => "bib0330" "etiqueta" => "31" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "An evaluation of Altman's Z-score using cash flow ratio to predict corporate failure amid the recent financial crisis: evidence from the UK" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:3 [ 0 => "J. Almamy" 1 => "J. Aston" 2 => "L.N. Ngwa" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "J Corp Financ." "fecha" => "2016" "volumen" => "36" "paginaInicial" => "278" "paginaFinal" => "285" ] ] ] ] ] ] 31 => array:3 [ "identificador" => "bib0335" "etiqueta" => "32" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Working capital management: an exploratory study" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:3 [ 0 => "H. Etiennot" 1 => "L. Preve" 2 => "V.S. Allende" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "J Appl Financ." "fecha" => "2012" "volumen" => "1" "paginaInicial" => "162" "paginaFinal" => "176" ] ] ] ] ] ] 32 => array:3 [ "identificador" => "bib0340" "etiqueta" => "33" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Contribución del tamaño y el sector en la explicación de la rentabilidad empresarial" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:3 [ 0 => "T. Rodríguez Ferrer" 1 => "M.C. Hernández García" 2 => "J.I. González Gómez" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:4 [ "tituloSerie" => "Rev Española Financ y Contab." "fecha" => "2000" "paginaInicial" => "903" "paginaFinal" => "930" ] ] ] ] ] ] 33 => array:3 [ "identificador" => "bib0345" "etiqueta" => "34" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "A comparison of selected artificial neural networks that help auditors evaluate client financial viability" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:3 [ 0 => "H.L. Etheridge" 1 => "R.S. Sriram" 2 => "H.Y.K. Hsu" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "Decis Sci." "fecha" => "2000" "volumen" => "31" "paginaInicial" => "531" "paginaFinal" => "550" ] ] ] ] ] ] 34 => array:3 [ "identificador" => "bib0350" "etiqueta" => "35" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "The value of non-financial information in small-sized enterprise risk management" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:3 [ 0 => "E.I. Altman" 1 => "G. Sabato" 2 => "N. Wilson" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "Revista" => array:5 [ "tituloSerie" => "J Credit Risk." "fecha" => "2010" "volumen" => "6" "paginaInicial" => "1" "paginaFinal" => "33" ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] ] "idiomaDefecto" => "es" "url" => "/02139111/0000003300000005/v1_201909021022/S0213911118300396/v1_201909021022/es/main.assets" "Apartado" => array:4 [ "identificador" => "691" "tipo" => "SECCION" "es" => array:2 [ "titulo" => "Estado de Salud" "idiomaDefecto" => true ] "idiomaDefecto" => "es" ] "PDF" => "https://static.elsevier.es/multimedia/02139111/0000003300000005/v1_201909021022/S0213911118300396/v1_201909021022/es/main.pdf?idApp=WGSE&text.app=https://gacetasanitaria.org/" "EPUB" => "https://multimedia.elsevier.es/PublicationsMultimediaV1/item/epub/S0213911118300396?idApp=WGSE"]

 array:24 [
  "pii" => "S0213911118300396"
  "issn" => "02139111"
  "doi" => "10.1016/j.gaceta.2018.01.001"
  "estado" => "S300"
  "fechaPublicacion" => "2019-09-01"
  "aid" => "1568"
  "copyright" => "SESPAS"
  "copyrightAnyo" => "2018"
  "documento" => "article"
  "crossmark" => 1
  "licencia" => "http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"
  "subdocumento" => "fla"
  "cita" => "Gac Sanit. 2019;33:462-7"
  "abierto" => array:3 [
    "ES" => true
    "ES2" => true
    "LATM" => true
  ]
  "gratuito" => true
  "lecturas" => array:2 [
    "total" => 2082
    "formatos" => array:3 [
      "EPUB" => 160
      "HTML" => 1338
      "PDF" => 584
    ]
  ]
  "itemSiguiente" => array:19 [
    "pii" => "S0213911118301596"
    "issn" => "02139111"
    "doi" => "10.1016/j.gaceta.2018.05.010"
    "estado" => "S300"
    "fechaPublicacion" => "2019-09-01"
    "aid" => "1639"
    "copyright" => "SESPAS"
    "documento" => "article"
    "crossmark" => 1
    "licencia" => "http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"
    "subdocumento" => "sco"
    "cita" => "Gac Sanit. 2019;33:468-71"
    "abierto" => array:3 [
      "ES" => true
      "ES2" => true
      "LATM" => true
    ]
    "gratuito" => true
    "lecturas" => array:2 [
      "total" => 2278
      "formatos" => array:3 [
        "EPUB" => 165
        "HTML" => 1515
        "PDF" => 598
      ]
    ]
    "es" => array:12 [
      "idiomaDefecto" => true
      "cabecera" => "<span class="elsevierStyleTextfn">Original breve</span>"
      "titulo" => "Participaci&#243;n de la poblaci&#243;n inmigrante en el cribado de c&#225;ncer de mama de Tarragona&#44; Espa&#241;a"
      "tienePdf" => "es"
      "tieneTextoCompleto" => "es"
      "tieneResumen" => array:2 [
        0 => "es"
        1 => "en"
      ]
      "paginas" => array:1 [
        0 => array:2 [
          "paginaInicial" => "468"
          "paginaFinal" => "471"
        ]
      ]
      "titulosAlternativos" => array:1 [
        "en" => array:1 [
          "titulo" => "Participation of the immigrant population in breast cancer screening in Tarragona&#44; Spain"
        ]
      ]
      "contieneResumen" => array:2 [
        "es" => true
        "en" => true
      ]
      "contieneTextoCompleto" => array:1 [
        "es" => true
      ]
      "contienePdf" => array:1 [
        "es" => true
      ]
      "autores" => array:1 [
        0 => array:2 [
          "autoresLista" => "Lamiaa Laroussy, Alberto Ameijide, Francina Saladi&#233;, Josep Alfons Espin&#224;s, Josep Maria Borr&#224;s, Jaume Galceran"
          "autores" => array:6 [
            0 => array:2 [
              "nombre" => "Lamiaa"
              "apellidos" => "Laroussy"
            ]
            1 => array:2 [
              "nombre" => "Alberto"
              "apellidos" => "Ameijide"
            ]
            2 => array:2 [
              "nombre" => "Francina"
              "apellidos" => "Saladi&#233;"
            ]
            3 => array:2 [
              "nombre" => "Josep Alfons"
              "apellidos" => "Espin&#224;s"
            ]
            4 => array:2 [
              "nombre" => "Josep Maria"
              "apellidos" => "Borr&#224;s"
            ]
            5 => array:2 [
              "nombre" => "Jaume"
              "apellidos" => "Galceran"
            ]
          ]
        ]
      ]
    ]
    "idiomaDefecto" => "es"
    "EPUB" => "https://multimedia.elsevier.es/PublicationsMultimediaV1/item/epub/S0213911118301596?idApp=WGSE"
    "url" => "/02139111/0000003300000005/v1_201909021022/S0213911118301596/v1_201909021022/es/main.assets"
  ]
  "itemAnterior" => array:19 [
    "pii" => "S0213911118300906"
    "issn" => "02139111"
    "doi" => "10.1016/j.gaceta.2018.03.003"
    "estado" => "S300"
    "fechaPublicacion" => "2019-09-01"
    "aid" => "1596"
    "copyright" => "SESPAS"
    "documento" => "article"
    "crossmark" => 1
    "licencia" => "http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"
    "subdocumento" => "fla"
    "cita" => "Gac Sanit. 2019;33:455-61"
    "abierto" => array:3 [
      "ES" => true
      "ES2" => true
      "LATM" => true
    ]
    "gratuito" => true
    "lecturas" => array:2 [
      "total" => 2441
      "formatos" => array:3 [
        "EPUB" => 162
        "HTML" => 1623
        "PDF" => 656
      ]
    ]
    "es" => array:13 [
      "idiomaDefecto" => true
      "cabecera" => "<span class="elsevierStyleTextfn">Original</span>"
      "titulo" => "Prestaci&#243;n por riesgo durante el embarazo e incapacidad temporal en una cohorte de trabajadoras del Parc de Salut Mar &#40;Barcelona&#44; Espa&#241;a&#41;"
      "tienePdf" => "es"
      "tieneTextoCompleto" => "es"
      "tieneResumen" => array:2 [
        0 => "es"
        1 => "en"
      ]
      "paginas" => array:1 [
        0 => array:2 [
          "paginaInicial" => "455"
          "paginaFinal" => "461"
        ]
      ]
      "titulosAlternativos" => array:1 [
        "en" => array:1 [
          "titulo" => "Occupational risk during pregnancy and sick leave in a cohort of workers from Parc de Salut Mar &#40;Barcelona&#44; Spain&#41;"
        ]
      ]
      "contieneResumen" => array:2 [
        "es" => true
        "en" => true
      ]
      "contieneTextoCompleto" => array:1 [
        "es" => true
      ]
      "contienePdf" => array:1 [
        "es" => true
      ]
      "resumenGrafico" => array:2 [
        "original" => 0
        "multimedia" => array:7 [
          "identificador" => "fig0005"
          "etiqueta" => "Figura 1"
          "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA"
          "mostrarFloat" => true
          "mostrarDisplay" => false
          "figura" => array:1 [
            0 => array:4 [
              "imagen" => "gr1.jpeg"
              "Alto" => 3125
              "Ancho" => 2145
              "Tamanyo" => 340943
            ]
          ]
          "descripcion" => array:1 [
            "es" => "<p id="spar0045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">A&#41; Seguimiento por d&#237;as de cada una de las mujeres embarazadas&#46; B&#41; Seguimiento de los d&#237;as de ausencia acumulados&#46; En verde&#44; los d&#237;as trabajados&#59; en lila&#44; los d&#237;as de baja por incapacidad temporal por contingencia com&#250;n &#40;ITcc&#41;&#59; en naranja&#44; los d&#237;as de ausencia por prestaci&#243;n por riesgo durante el embarazo&#46; Parc de Salut Mar &#40;Barcelona&#41;&#44; 2010-2014&#46;</p>"
          ]
        ]
      ]
      "autores" => array:1 [
        0 => array:2 [
          "autoresLista" => "Roc&#237;o Villar, Fernando G&#46; Benavides, Laura Serra, Consol Serra"
          "autores" => array:4 [
            0 => array:2 [
              "nombre" => "Roc&#237;o"
              "apellidos" => "Villar"
            ]
            1 => array:2 [
              "nombre" => "Fernando G&#46;"
              "apellidos" => "Benavides"
            ]
            2 => array:2 [
              "nombre" => "Laura"
              "apellidos" => "Serra"
            ]
            3 => array:2 [
              "nombre" => "Consol"
              "apellidos" => "Serra"
            ]
          ]
        ]
      ]
    ]
    "idiomaDefecto" => "es"
    "EPUB" => "https://multimedia.elsevier.es/PublicationsMultimediaV1/item/epub/S0213911118300906?idApp=WGSE"
    "url" => "/02139111/0000003300000005/v1_201909021022/S0213911118300906/v1_201909021022/es/main.assets"
  ]
  "es" => array:20 [
    "idiomaDefecto" => true
    "cabecera" => "<span class="elsevierStyleTextfn">Original</span>"
    "titulo" => "Optimizaci&#243;n de la predicci&#243;n de problemas financieros en empresas sanitarias privadas espa&#241;olas aplicando algoritmos gen&#233;ticos"
    "tieneTextoCompleto" => true
    "paginas" => array:1 [
      0 => array:2 [
        "paginaInicial" => "462"
        "paginaFinal" => "467"
      ]
    ]
    "autores" => array:1 [
      0 => array:4 [
        "autoresLista" => "Jes&#250;s Mar&#237;a Gonz&#225;lez-Mart&#237;n, Agust&#237;n J&#46; S&#225;nchez-Medina, Jes&#250;s B&#46; Alonso"
        "autores" => array:3 [
          0 => array:4 [
            "nombre" => "Jes&#250;s Mar&#237;a"
            "apellidos" => "Gonz&#225;lez-Mart&#237;n"
            "email" => array:1 [
              0 => "jesus.gonzalez119@alu.ulpgc.es"
            ]
            "referencia" => array:2 [
              0 => array:2 [
                "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">a</span>"
                "identificador" => "aff0005"
              ]
              1 => array:2 [
                "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">&#42;</span>"
                "identificador" => "cor0005"
              ]
            ]
          ]
          1 => array:3 [
            "nombre" => "Agust&#237;n J&#46;"
            "apellidos" => "S&#225;nchez-Medina"
            "referencia" => array:1 [
              0 => array:2 [
                "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">b</span>"
                "identificador" => "aff0010"
              ]
            ]
          ]
          2 => array:3 [
            "nombre" => "Jes&#250;s B&#46;"
            "apellidos" => "Alonso"
            "referencia" => array:1 [
              0 => array:2 [
                "etiqueta" => "<span class="elsevierStyleSup">c</span>"
                "identificador" => "aff0015"
              ]
            ]
          ]
        ]
        "afiliaciones" => array:3 [
          0 => array:3 [
            "entidad" => "Unidad de Investigaci&#243;n&#44; Hospital Universitario Gran Canaria Doctor Negr&#237;n&#44; Las Palmas de Gran Canaria&#44; Espa&#241;a"
            "etiqueta" => "a"
            "identificador" => "aff0005"
          ]
          1 => array:3 [
            "entidad" => "Instituto Universitario de Ciencias y Tecnolog&#237;as Cibern&#233;ticas &#40;IUCTC&#41;&#44; Universidad de Las Palmas de Gran Canaria&#44; Las Palmas de Gran Canaria&#44; Espa&#241;a"
            "etiqueta" => "b"
            "identificador" => "aff0010"
          ]
          2 => array:3 [
            "entidad" => "Instituto para el Desarrollo Tecnol&#243;gico y la Innovaci&#243;n en Comunicaciones &#40;IDeTIC&#41;&#44; Universidad de Las Palmas de Gran Canaria&#44; Las Palmas de Gran Canaria&#44; Espa&#241;a"
            "etiqueta" => "c"
            "identificador" => "aff0015"
          ]
        ]
        "correspondencia" => array:1 [
          0 => array:3 [
            "identificador" => "cor0005"
            "etiqueta" => "&#8270;"
            "correspondencia" => "Autor para correspondencia&#46;"
          ]
        ]
      ]
    ]
    "titulosAlternativos" => array:1 [
      "en" => array:1 [
        "titulo" => "Optimization of the prediction of financial problems in Spanish private health companies using genetic algorithms"
      ]
    ]
    "resumenGrafico" => array:2 [
      "original" => 0
      "multimedia" => array:7 [
        "identificador" => "fig0005"
        "etiqueta" => "Figura 1"
        "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA"
        "mostrarFloat" => true
        "mostrarDisplay" => false
        "figura" => array:1 [
          0 => array:4 [
            "imagen" => "gr1.jpeg"
            "Alto" => 941
            "Ancho" => 1455
            "Tamanyo" => 79461
          ]
        ]
        "descripcion" => array:1 [
          "es" => "<p id="spar0045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Procedimiento de validaci&#243;n cruzada dejando uno fuera&#46;</p>"
        ]
      ]
    ]
    "textoCompleto" => "<span class="elsevierStyleSections"><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0065">Introducci&#243;n</span><p id="par0005" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La bancarrota es un evento cr&#237;tico que puede causar grandes p&#233;rdidas a los prestamistas&#44; accionistas&#44; acreedores y naciones&#59; por ello&#44; el desarrollo de modelos de predicci&#243;n de bancarrota ha sido uno de los principales temas de investigaci&#243;n en el &#225;rea financiera<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>&#46;</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La literatura de la predicci&#243;n de la bancarrota comienza en la d&#233;cada de 1930&#46; FitzPatrick<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>&#44; en 1932&#44; compar&#243; 13 ratios de empresas en bancarrota y no en bancarrota &#40;activas&#41; y descubri&#243; que estas &#250;ltimas pose&#237;an ratios m&#225;s favorables&#46; Hasta mediados de los a&#241;os 1960&#44; estas predicciones se basaban en un an&#225;lisis univariable&#46; El trabajo m&#225;s reconocido fue el de Beaver<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0190"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#44; quien encontr&#243; que un n&#250;mero determinado de ratios pod&#237;an discriminar entre bancarrota y no bancarrota con hasta 5 a&#241;os de antelaci&#243;n&#46; En 1968&#44; Edward Altman<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a> public&#243; el primer an&#225;lisis multivariable&#46; Este autor utiliz&#243; el an&#225;lisis discriminante m&#250;ltiple para desarrollar un modelo predictivo &#40;denominado Z-Score&#41; usando cinco ratios financieras para predecir la bancarrota de empresas manufactureras&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005"><span class="elsevierStyleLabel">1&#41;</span><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">&#40;Activo circulante &#8211; Pasivo l&#237;quido&#41; &#47; Total activo&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010"><span class="elsevierStyleLabel">2&#41;</span><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Reservas &#47; Total activo&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015"><span class="elsevierStyleLabel">3&#41;</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">EBIT <span class="elsevierStyleItalic">&#40;Earnings Before Interest and Taxes&#41;</span> &#47; Total activo&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0020"><span class="elsevierStyleLabel">4&#41;</span><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Capitalizaci&#243;n burs&#225;til &#47;Deudas totales&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0025"><span class="elsevierStyleLabel">5&#41;</span><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ingresos de explotaci&#243;n &#47; Total activo&#46;</p></li></ul></p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ohlson<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0200"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a> present&#243; una alternativa utilizando modelos <span class="elsevierStyleItalic">logit</span>&#44; y Zmijewski<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0205"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a> usando modelos <span class="elsevierStyleItalic">probit</span>&#46; En el a&#241;o 2000&#44; Altman<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a> adapt&#243; su f&#243;rmula propuesta en 1968 para el sector de las empresas privadas&#44; cambiando la variable <span class="elsevierStyleItalic">Market value of equity</span> &#40;capitalizaci&#243;n burs&#225;til&#41; por <span class="elsevierStyleItalic">Book values of equity</span> &#40;patrimonio neto&#41;&#46;</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por otro lado&#44; hasta 1990&#44; las t&#233;cnicas estad&#237;sticas multivariables m&#225;s usadas para la predicci&#243;n de la bancarrota eran el an&#225;lisis discriminante m&#250;ltiple<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">4&#44;8</span></a>&#44; el <span class="elsevierStyleItalic">logit</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0200"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a> y el <span class="elsevierStyleItalic">probit</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0205"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>&#46; Sin embargo&#44; estas t&#233;cnicas deben cumplir unos supuestos&#44; como la linealidad&#44; la normalidad y la independencia de las observaciones&#44; que no siempre se cumplen en el &#225;mbito financiero<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#46; En consecuencia&#44; dichos m&#233;todos pueden tener limitaciones de validez<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>&#46;</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Desde finales de los a&#241;os 1980&#44; las t&#233;cnicas de inteligencia artificial&#44; como las redes neuronales y los algoritmos gen&#233;ticos &#40;AG&#41;&#44; han demostrado ser menos vulnerables a estas suposiciones<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">11&#44;12</span></a> y se han aplicado con &#233;xito en la predicci&#243;n de la bancarrota<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">13&#44;14</span></a>&#46; El primer art&#237;culo del uso de redes neuronales en la predicci&#243;n de la bancarrota fue publicado en 1990 por Odom y Sharda<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>&#46; En 2002&#44; Shin y Lee<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a> utilizaron los AG para predecir la bancarrota&#46; En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0085">tabla I</a> del Ap&#233;ndice <span class="elsevierStyleItalic">online</span> se muestra un resumen de los principales autores en este campo&#46;</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cabe mencionar que la predicci&#243;n de la bancarrota ha sido utilizada en multitud de sectores y pa&#237;ses &#40;p&#46; ej&#46;&#44; en empresas manufactureras<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a> y no manufactureras<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>&#44; en empresas de tama&#241;o medio y peque&#241;as italianas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#44; y en empresas de Korea<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>&#41;&#46; Sin embargo&#44; no existe un modelo espec&#237;fico para el sector sanitario privado espa&#241;ol&#46; Por ello&#44; este estudio propone la creaci&#243;n de un modelo <span class="elsevierStyleItalic">ad hoc</span> para predecir la salud financiera de estas empresas con 2 a&#241;os de antelaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0260"><span class="elsevierStyleSup">17&#44;18</span></a> utilizando la t&#233;cnica de los AG y las cinco variables propuestas por Altman<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a> para las empresas privadas&#46; De este modo&#44; a trav&#233;s de los AG se calcularon unos nuevos coeficientes para las ratios que componen la Z&#8217;-Score de Altman adaptados a este sector &#40;Z&#8217;-Score modificada&#41;&#44; as&#237; como el nuevo punto de corte asociado a estos nuevos coeficientes para discriminar entre empresas en riesgo de problemas financieros y empresas sin riesgos&#46;</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La importancia de este sector en Espa&#241;a es clara&#46; As&#237;&#44; en el a&#241;o 2015&#44; el gasto de la sanidad espa&#241;ola supuso el 9&#37; del producto interior bruto<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0270"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>&#44; del cual el 2&#44;7&#37; correspondi&#243; a la sanidad privada&#44; siendo este dato superior respecto a otros pa&#237;ses de nuestro entorno &#40;1&#44;7&#37; en Alemania&#44; 2&#44;4&#37; en Francia&#44; 2&#44;2&#37; en Italia&#41; &#40;v&#233;ase la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0085">tabla II</a> del Ap&#233;ndice <span class="elsevierStyleItalic">online</span>&#41;&#46; Tambi&#233;n se puede observar c&#243;mo la colaboraci&#243;n entre el sector p&#250;blico y el privado va en aumento&#44; y parece ser el camino que se pretende tomar en un futuro cercano<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0275"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">M&#233;todo</span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Datos</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los datos se obtuvieron de la base de datos SABI &#40;Sistema de An&#225;lisis de Balances Ib&#233;ricos&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>&#46; La muestra estuvo formada por aquellas empresas cuya &#250;ltima informaci&#243;n disponible se encontraba entre los a&#241;os 2007 y 2015&#46; Debido a que se decidi&#243; realizar predicciones a 2 a&#241;os&#44; de todas las empresas se tomaron datos en dos cursos econ&#243;micos diferentes&#46; Del &#250;ltimo a&#241;o disponible se obten&#237;a si la empresa estaba en concurso de acreedores o activa&#44; y del a&#241;o correspondiente a dos periodos anteriores al comentado se obtuvieron los datos contables necesarios para calcular las ratios propuestas por Altman<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46;</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los c&#243;digos CNAE &#40;Clasificaci&#243;n Nacional de Actividades Econ&#243;micas&#41; utilizados para seleccionar las empresas del sector privado sanitario espa&#241;ol fueron los siguientes&#58; 2110&#44; 2120&#44; 3250&#44; 4646&#44; 4773&#44; 4774&#44; 7211&#44; 7219&#44; 7490&#44; 8610&#44; 8621&#44; 8622&#44; 8623 y 8690&#46; De todas ellas&#44; se seleccionaron las que ten&#237;an correctamente informadas las cinco ratios propuestas por Altman<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a> &#40;v&#233;ase formula 1&#41;&#46; Finalmente&#44; la muestra qued&#243; conformada por 5824 empresas activas y 79 en concurso de acreedores&#46; Estas cifras reflejan que la proporci&#243;n de una categor&#237;a es extremadamente peque&#241;a respecto a la otra&#46; En estas situaciones&#44; los modelos de clasificaci&#243;n tienden a predecir a la mayor parte de las empresas en la clase mayoritaria&#44; de tal forma que se aumenta la exactitud a costa de ignorar a la clase minoritaria&#46; Para resolver este problema de datos no balanceados se ha utilizado la t&#233;cnica de inframuestrear la categor&#237;a mayoritaria&#44; de modo que ambas categor&#237;as est&#233;n igualmente representadas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>&#46; En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0085">tabla III</a> del Ap&#233;ndice <span class="elsevierStyleItalic">online</span> se muestra la estad&#237;stica descriptiva de la muestra&#46;</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">T&#233;cnica de los algoritmos gen&#233;ticos</span><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los AG simulan la teor&#237;a de la evoluci&#243;n propuesta por Darwin<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#46; Fueron desarrollados por Holland<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a> y son procesos estoc&#225;sticos robustos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">1&#44;10</span></a> que pueden usarse para resolver problemas de b&#250;squeda y optimizaci&#243;n a trav&#233;s de una funci&#243;n <span class="elsevierStyleItalic">fitness</span> o funci&#243;n objetivo&#46; Los AG realizan el proceso de b&#250;squeda en cuatro pasos&#58; inicializaci&#243;n&#44; selecci&#243;n&#44; cruce y mutaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>&#46;</p><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el proceso de inicializaci&#243;n&#44; una poblaci&#243;n de individuos&#44; llamados cromosomas&#44; se distribuyen de forma aleatoria por el rango de b&#250;squeda definido para cada coeficiente y son evaluados a trav&#233;s de la funci&#243;n <span class="elsevierStyleItalic">fitness</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#46;</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el proceso de selecci&#243;n&#44; aquellos cromosomas que presenten valores m&#225;s &#243;ptimos en la funci&#243;n <span class="elsevierStyleItalic">fitness</span> ser&#225;n seleccionados para crear la siguiente generaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#46; En el proceso de cruce se seleccionan dos individuos con valores &#243;ptimos en la funci&#243;n <span class="elsevierStyleItalic">fitness</span> y se unen de manera que el descendiente contiene informaci&#243;n parcial de cada uno de sus progenitores&#59; de esta forma&#44; cabe esperar que el descendiente mejore el resultado de la funci&#243;n <span class="elsevierStyleItalic">fitness</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>&#46;</p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La mutaci&#243;n es un mecanismo por el que de forma aleatoria se seleccionan miembros de la poblaci&#243;n y se cambia tambi&#233;n aleatoriamente alguno de sus genes&#46; De esta forma se desplazan valores num&#233;ricos hacia zonas del espacio de b&#250;squeda que no pueden ser alcanzadas por los otros operadores gen&#233;ticos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">An&#225;lisis estad&#237;stico</span><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para solucionar el problema de los datos no balanceados se recurri&#243; al procedimiento de validaci&#243;n cruzada dejando uno fuera&#44; o <span class="elsevierStyleItalic">leave-one-out cross-validation</span> &#40;LOOCV<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0295"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a>&#41;&#46; Esta t&#233;cnica implica inframuestrear la categor&#237;a mayoritaria&#44; seleccionando al azar el mismo n&#250;mero de empresas activas que de empresas en concurso de acreedores&#46; Por ello&#44; se parte de un conjunto de datos con 158 registros &#40;79 empresas activas elegidas de forma aleatoria y 79 en concurso&#41;&#46; Una vez definido el set de datos de entrenamiento con 157 registros y el de validaci&#243;n con un solo registro&#44; al set de entrenamiento se le aplica la t&#233;cnica de los AG&#44; la cual devuelve diferentes soluciones&#44; cada una de ellas formada con cinco coeficientes y un punto de corte &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig&#46; 1</a>&#41;&#46; Por una parte&#44; estas soluciones son acumuladas para obtener los coeficientes definitivos al final del proceso&#44; y por otra parte se calculan las medias de cada coeficiente de estas soluciones&#44; con lo que se obtienen cinco coeficientes y un punto de corte&#46; Con este &#250;nico resultado se procesa el set de validaci&#243;n y se construye la matriz de confusi&#243;n&#46; El mismo set es procesado utilizando la formula Z&#8217;-Altman para poder comparar los resultados obtenidos y determinar si el algoritmo propuesto los mejora &#40;v&#233;ase la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0085">tabla IV</a> del Ap&#233;ndice <span class="elsevierStyleItalic">online</span>&#44; Fichero Test&#41;&#46; El proceso se repite 158 veces&#44; de tal modo que todos los registros son utilizados una vez como set validaci&#243;n&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con el objetivo de obtener unos resultados robustos&#44; este proceso se repite 100 veces&#44; es decir&#44; se crean 100 sets de datos&#44; con 158 registros cada uno&#46; Una vez terminado el proceso&#44; se calculan las medias de los coeficientes de todas las soluciones acumuladas durante todo el proceso para obtener los coeficientes definitivos&#46;</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El programa estad&#237;stico utilizado fue R Core Team &#40;2016&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0300"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a>&#44; y se usaron los paquetes GA<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0305"><span class="elsevierStyleSup">26</span></a>&#44; fmsb<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a> y pROC<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0315"><span class="elsevierStyleSup">28</span></a>&#46;</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Medidas de rendimiento</span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las medidas de rendimiento utilizadas se extraen a partir de una matriz de confusi&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a> &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>&#41;&#44; en la que los verdaderos positivos &#40;VP&#41; indican el n&#250;mero de empresas en concurso clasificadas correctamente&#46; Los falsos negativos &#40;FN&#41; indican el n&#250;mero de empresas en concurso clasificadas err&#243;neamente&#46; Los verdaderos negativos &#40;VN&#41; indican el n&#250;mero de empresas activas clasificadas correctamente&#46; Los falsos positivos &#40;FP&#41; indican el n&#250;mero de empresas activas clasificadas err&#243;neamente&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La funci&#243;n <span class="elsevierStyleItalic">fitness</span> utilizada en los AG se ha definido como &#40;0&#44;30 &#42; Sensibilidad &#43; 0&#44;70 &#42; Especificidad&#41;&#44; donde la sensibilidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0320"><span class="elsevierStyleSup">29</span></a> representa la proporci&#243;n de VP&#44; VP &#47; &#40;VP &#43; FN&#41;&#44; y la especificidad es la proporci&#243;n de VN&#44; VN &#47; &#40;VN &#43; FP&#41;&#46; As&#237; pues&#44; se ha realizado una media ponderada entre la sensibilidad y la especificidad&#44; de tal forma que el modelo tenga en cuenta los dos tipos de empresa&#44; aportando m&#225;s peso a la especificidad debido a la existencia de datos no balanceados&#46;</p><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tambi&#233;n se han utilizado otras medidas&#44; como&#58; a&#41; la exactitud <span class="elsevierStyleItalic">&#40;accuracy&#41;</span>&#44; VP &#43; VN &#47; &#40;VP &#43; FP &#43; FN &#43; VN&#41;&#44; aunque presenta problemas cuando las clases no est&#225;n equilibradas&#59; b&#41; la media geom&#233;trica <span class="elsevierStyleItalic">&#40;G-Mean&#41;</span>&#44; que se define como Sensibilidad&#42;Especificidad&#44; dando la misma importancia a la sensibilidad y a la especificidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0325"><span class="elsevierStyleSup">30</span></a>&#59; c&#41; el &#225;rea bajo la curva ROC&#44; que representa de forma gr&#225;fica el porcentaje de empresas activas clasificadas incorrectamente &#40;1 &#8722; Especificidad&#41; en el eje de abscisas y el porcentaje de empresas en concurso clasificadas correctamente &#40;Sensibilidad&#41;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0325"><span class="elsevierStyleSup">30</span></a>&#44; y cuando el &#225;rea bajo esta curva tiene un valor 1&#44; su m&#225;ximo&#44; implica que el modelo tiene un 100&#37; de sensibilidad y de especificidad&#44; con lo que la capacidad de discriminaci&#243;n del modelo es total&#44; y as&#237;&#44; cuanto mayor es su valor&#44; mejor rendimiento tiene el modelo&#59; d&#41; el F1-Score&#44; que representa la media arm&#243;nica entre la sensibilidad y el valor predictivo positivo&#44; VP &#47; &#40;VP &#43; FP&#41;&#59; y e&#41; el coeficiente de correlaci&#243;n de Matthews &#40;MCC&#41; o coeficiente phi&#44; que es una medida que puede utilizarse tanto en datos balanceados como no balanceados&#58;<elsevierMultimedia ident="eq0005"></elsevierMultimedia></p><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una vez determinados los nuevos coeficientes y el nuevo punto de corte&#44; se procedi&#243; a comparar el poder predictivo de ambos modelos&#46; Para ello&#44; se comparan los resultados obtenidos realizando predicciones con la Z&#8217;-Score modificada con los coeficientes calculados en el presente trabajo&#44; con los resultados que se logran a trav&#233;s de la Z&#8217;-Score propuesta por Altman para empresas privadas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>&#44; la cual se detalla a continuaci&#243;n &#40;la elecci&#243;n del trabajo de este autor se debi&#243; a que es uno de los m&#225;s citados en relaci&#243;n a la predicci&#243;n de la bancarrota<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0330"><span class="elsevierStyleSup">31</span></a>&#41;&#58;<elsevierMultimedia ident="eq0010"></elsevierMultimedia></p><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">donde&#58;</p><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">X1 &#61; &#40;Activo circulante &#8211; Pasivo l&#237;quido&#41; &#47; Total activo</p><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">X2 &#61; Reservas &#47; Total activo</p><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">X3 &#61; EBIT &#47; Total activo</p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">X4 &#61; Patrimonio neto &#47; Deudas totales</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">X5 &#61; Ingresos de explotaci&#243;n &#47; Total activo</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para interpretar esta ratio se sigui&#243; el siguiente razonamiento&#46; Si la puntuaci&#243;n Z&#8217; obtenida resultaba inferior a 1&#44;23&#44; se encuadraba a la empresa en la categor&#237;a de &#171;riesgo de bancarrota&#187;&#44; y en caso contrario&#44; en la de &#171;no riesgo de bancarrota&#187;&#46;</p></span></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">Resultados</span><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En primer lugar&#44; se muestra la estad&#237;stica descriptiva de los datos de la muestra desglosada por situaci&#243;n&#58; &#171;concurso de acreedores&#187; o &#171;activas&#187;&#46; Se observa que las medias y las medianas son mayores en todas las ratios en las empresas activas &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como ya se ha mencionado&#44; los AG se utilizaron para obtener unos coeficientes mejorados y su respectivo punto de corte para la Z&#8217;-Score de Altman<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a> &#40;la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a> muestra los par&#225;metros utilizados para controlar el proceso de los AG<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>&#41;&#46; Dichos coeficientes&#44; que son calculados como la media de las distintas soluciones &#243;ptimas que proporcionan los AG&#44; se muestran en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0020">tabla 4</a> junto con su mediana y los valores m&#237;nimos y m&#225;ximos&#46; Tambi&#233;n se muestran los valores originales propuestos por Altman&#46; De este modo&#44; la f&#243;rmula 2 presenta el modelo de Altman con los coeficientes mejorados&#58;<elsevierMultimedia ident="eq0015"></elsevierMultimedia></p><elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="tbl0020"></elsevierMultimedia><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para poder interpretar el resultado de la f&#243;rmula debe tenerse en cuenta lo siguiente&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="lis0010"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0030"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Si el resultado es mayor que 4&#44;715 &#40;punto de corte obtenido a trav&#233;s de los AG&#41;&#44; la previsi&#243;n es que la empresa no tendr&#225; riesgo&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0035"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Si el resultado es menor o igual que 4&#44;715&#44; la previsi&#243;n es que la empresa est&#225; en riesgo de entrar en concurso de acreedores&#46;</p></li></ul></p><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las principales diferencias entre el modelo original y el propuesto en este trabajo se encuentran en los coeficientes de las variables X4 y X5 &#40;v&#233;anse las f&#243;rmulas 1 y 2&#41;&#46; Una vez calculados los coeficientes mejorados se procedi&#243; a comprobar si realmente proporcionan una mejor predicci&#243;n&#46; La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0025">tabla 5</a> muestra los resultados de las medidas de rendimiento obtenidos durante el proceso de ejecuci&#243;n del conjunto de datos utilizados para el test&#46; Se puede apreciar cierta mejor&#237;a en el modelo propuesto respecto del modelo original de Altman&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0025"></elsevierMultimedia><p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por otra parte&#44; tambi&#233;n se presenta la comparaci&#243;n de ambos modelos aplicados a la totalidad de los registros&#46; Se observa c&#243;mo la sensibilidad mejora 7&#44;6 puntos&#44; la especificidad 2&#44;04 puntos y el &#225;rea bajo la curva ROC 3&#44;6 puntos &#40;estos datos se han obtenido a trav&#233;s de la matriz de confusi&#243;n mostrada en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0085">tabla IV</a> del Ap&#233;ndice <span class="elsevierStyleItalic">online</span>&#41;&#46; En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0085">figura I</a> del Ap&#233;ndice <span class="elsevierStyleItalic">online</span> se muestran las curvas ROC&#44; en las que se aprecia el mayor poder predictivo del nuevo modelo&#46;</p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">Discusi&#243;n</span><p id="par0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La importancia del sector sanitario privado en Espa&#241;a es una realidad de la que pr&#225;cticamente nadie duda&#46; Si a ello se une que el servicio que presta es cr&#237;tico para la salud de las personas&#44; resulta evidente que contar con empresas saneadas es una cuesti&#243;n relevante&#46; As&#237;&#44; poder conocer con antelaci&#243;n que una empresa tiene una alta probabilidad de tener problemas financieros es de gran inter&#233;s para la propia empresa&#44; ya que podr&#237;a tomar medidas para paliar dicha situaci&#243;n&#46; Tambi&#233;n lo ser&#237;a para proveedores y clientes&#44; pues tendr&#237;an una mayor informaci&#243;n y&#44; por tanto&#44; m&#225;s seguridad para plantear relaciones a largo plazo&#46;</p><p id="par0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por otro lado&#44; cada sector econ&#243;mico posee unas caracter&#237;sticas y peculiaridades financieras que las diferencian de otros&#46; La rotaci&#243;n de activos&#44; la rentabilidad&#44; la liquidez&#44; los ingresos&#44; el endeudamiento&#44; los tiempos de cobro a clientes o pago a proveedores&#44; etc&#46;&#44; son solo algunos de los par&#225;metros que los diferencian<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0335"><span class="elsevierStyleSup">32&#44;33</span></a>&#46; Consecuentemente&#44; tratar a todas las empresas de la misma forma para predecir si est&#225;n saneadas o no puede inducir a errores en dicha predicci&#243;n&#46;</p><p id="par0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por todo ello&#44; en el presente trabajo se ha propuesto la mejora de uno de los modelos predictivos m&#225;s utilizados&#44; la Z&#8217;-Score de Altman&#46; Esto se ha hecho estableciendo unos coeficientes para las ratios que propone el autor y un nuevo punto de corte&#44; calculados <span class="elsevierStyleItalic">ad hoc</span> para el sector sanitario privado espa&#241;ol&#46; En el caso del sector sanitario&#44; la diferenciaci&#243;n parece encontrarse en las variables patrimonio neto&#44; deudas totales e ingresos de explotaci&#243;n&#46; A la luz de los resultados&#44; se observa que los nuevos coeficientes presentan una peque&#241;a mejora respecto a las predicciones obtenidas con el modelo original de Altman<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0210"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>&#44; reduci&#233;ndose los errores de tipo I y tipo II&#44; es decir&#44; se reducen las predicciones err&#243;neas tanto de empresas en concurso de acreedores como de empresas sanas&#46; No debe pasarse por alto que&#44; en el mundo empresarial&#44; ambos problemas son graves&#46; Predecir que una empresa puede entrar en concurso de acreedores cuando realmente est&#225; sana puede estigmatizarla&#44; complic&#225;ndole el acceso a cr&#233;ditos o provocando que sus clientes y proveedores la abandonen por falta de credibilidad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0345"><span class="elsevierStyleSup">34</span></a>&#46; Por otra parte&#44; si el error es el contrario&#44; es decir&#44; considerarla sana cuando realmente no lo est&#225;&#44; pone en riesgo a sus clientes y proveedores&#46;</p><p id="par0215" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por otro lado&#44; puede afirmarse que los resultados obtenidos &#40;exactitud del 85&#44;16&#37;&#41; van en la misma direcci&#243;n que varios modelos predictivos comentados previamente&#58; para Odom y Sharda<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a> del 81&#44;81&#37;&#44; y para Shin y Lee<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a> del 80&#44;8&#37;&#46; As&#237;&#44; se obtiene un resultado similar en la evoluci&#243;n de la formula Z&#8217;-Score de Altman propuesta por Almamy et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0330"><span class="elsevierStyleSup">31</span></a>&#44; que obtienen una exactitud del 82&#44;9&#37;&#46; En relaci&#243;n con el &#225;rea bajo la curva ROC&#44; la mejor&#237;a observada en este art&#237;culo es similar a la observada por Altman et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0350"><span class="elsevierStyleSup">35</span></a> en su comparaci&#243;n entre modelos con informaci&#243;n financiera y un segundo modelo en el que se a&#241;aden variables con informaci&#243;n no financiera&#46;</p><p id="par0220" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Finalmente&#44; cabe se&#241;alar que las limitaciones de este estudio radican en que el uso de AG no garantiza que se encuentre la soluci&#243;n &#243;ptima del problema&#46; Estas soluciones depender&#225;n del rango de b&#250;squeda&#44; del tama&#241;o de la poblaci&#243;n&#44; y de las ratios de cruce y de mutaci&#243;n aplicadas&#46; En cuanto a futuras l&#237;neas de investigaci&#243;n&#44; podr&#237;an utilizarse otras t&#233;cnicas de inframuestreo&#44; como la validaci&#243;n cruzada de k-iteraciones&#46; Por otro lado&#44; ser&#237;a interesante aplicar la metodolog&#237;a seguida en este trabajo a subsectores m&#225;s espec&#237;ficos dentro del sector sanitario&#46; Evidentemente&#44; esto solo podr&#225; hacerse cuando se tenga un n&#250;mero suficiente de empresas en concurso de acreedores&#46;<elsevierMultimedia ident="tb0005"></elsevierMultimedia></p></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0115">Editor responsable del art&#237;culo</span><p id="par0235" class="elsevierStylePara elsevierViewall">David Cantarero&#46;</p></span><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0120">Declaraci&#243;n de transparencia</span><p id="par0240" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El autor principal &#40;garante responsable del manuscrito&#41; afirma que este manuscrito es un reporte honesto&#44; preciso y transparente del estudio que se remite a <span class="elsevierStyleSmallCaps">Gaceta Sanitaria&#44;</span> que no se han omitido aspectos importantes del estudio&#44; y que las discrepancias del estudio seg&#250;n lo previsto &#40;y&#44; si son relevantes&#44; registradas&#41; se han explicado&#46;</p></span><span id="sec0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0125">Contribuciones de autor&#237;a</span><p id="par0245" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A&#46; S&#225;nchez Medina es el responsable del art&#237;culo&#44; contribuy&#243; con la concepci&#243;n y direcci&#243;n del estudio&#44; la recogida de datos&#44; el an&#225;lisis&#44; el dise&#241;o del estudio&#44; la interpretaci&#243;n de los datos y la elaboraci&#243;n final del manuscrito&#44; y con importantes contribuciones intelectuales&#46; Jos&#233; M&#170; Gonz&#225;lez-Mart&#237;n contribuy&#243; con la concepci&#243;n del estudio&#44; la recogida de datos&#44; el an&#225;lisis&#44; el dise&#241;o del estudio&#44; la interpretaci&#243;n de los datos y la elaboraci&#243;n final del manuscrito&#44; y con importantes contribuciones intelectuales&#46; Jes&#250;s B&#46; Alonso contribuy&#243; con la concepci&#243;n del estudio&#44; la recogida de datos&#44; el an&#225;lisis&#44; el dise&#241;o del estudio&#44; la interpretaci&#243;n de los datos y la elaboraci&#243;n final del manuscrito&#44; y con importantes contribuciones intelectuales&#46; Todos los autores aprobaron la versi&#243;n final del trabajo enviado&#46;</p></span><span id="sec0070" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0130">Financiaci&#243;n</span><p id="par0250" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ninguna&#46;</p></span><span id="sec0075" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0135">Conflictos de intereses</span><p id="par0255" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ninguno&#46;</p></span></span>"
    "textoCompletoSecciones" => array:1 [
      "secciones" => array:14 [
        0 => array:3 [
          "identificador" => "xres1237720"
          "titulo" => "Resumen"
          "secciones" => array:4 [
            0 => array:2 [
              "identificador" => "abst0005"
              "titulo" => "Objetivo"
            ]
            1 => array:2 [
              "identificador" => "abst0010"
              "titulo" => "M&#233;todo"
            ]
            2 => array:2 [
              "identificador" => "abst0015"
              "titulo" => "Resultados"
            ]
            3 => array:2 [
              "identificador" => "abst0020"
              "titulo" => "Conclusiones"
            ]
          ]
        ]
        1 => array:2 [
          "identificador" => "xpalclavsec1148910"
          "titulo" => "Palabras clave"
        ]
        2 => array:3 [
          "identificador" => "xres1237721"
          "titulo" => "Abstract"
          "secciones" => array:4 [
            0 => array:2 [
              "identificador" => "abst0025"
              "titulo" => "Objective"
            ]
            1 => array:2 [
              "identificador" => "abst0030"
              "titulo" => "Method"
            ]
            2 => array:2 [
              "identificador" => "abst0035"
              "titulo" => "Results"
            ]
            3 => array:2 [
              "identificador" => "abst0040"
              "titulo" => "Conclusions"
            ]
          ]
        ]
        3 => array:2 [
          "identificador" => "xpalclavsec1148911"
          "titulo" => "Keywords"
        ]
        4 => array:2 [
          "identificador" => "sec0005"
          "titulo" => "Introducci&#243;n"
        ]
        5 => array:3 [
          "identificador" => "sec0010"
          "titulo" => "M&#233;todo"
          "secciones" => array:4 [
            0 => array:2 [
              "identificador" => "sec0015"
              "titulo" => "Datos"
            ]
            1 => array:2 [
              "identificador" => "sec0020"
              "titulo" => "T&#233;cnica de los algoritmos gen&#233;ticos"
            ]
            2 => array:2 [
              "identificador" => "sec0025"
              "titulo" => "An&#225;lisis estad&#237;stico"
            ]
            3 => array:2 [
              "identificador" => "sec0030"
              "titulo" => "Medidas de rendimiento"
            ]
          ]
        ]
        6 => array:2 [
          "identificador" => "sec0035"
          "titulo" => "Resultados"
        ]
        7 => array:2 [
          "identificador" => "sec0040"
          "titulo" => "Discusi&#243;n"
        ]
        8 => array:2 [
          "identificador" => "sec0055"
          "titulo" => "Editor responsable del art&#237;culo"
        ]
        9 => array:2 [
          "identificador" => "sec0060"
          "titulo" => "Declaraci&#243;n de transparencia"
        ]
        10 => array:2 [
          "identificador" => "sec0065"
          "titulo" => "Contribuciones de autor&#237;a"
        ]
        11 => array:2 [
          "identificador" => "sec0070"
          "titulo" => "Financiaci&#243;n"
        ]
        12 => array:2 [
          "identificador" => "sec0075"
          "titulo" => "Conflictos de intereses"
        ]
        13 => array:1 [
          "titulo" => "Bibliograf&#237;a"
        ]
      ]
    ]
    "pdfFichero" => "main.pdf"
    "tienePdf" => true
    "fechaRecibido" => "2017-01-30"
    "fechaAceptado" => "2018-01-09"
    "PalabrasClave" => array:2 [
      "es" => array:1 [
        0 => array:4 [
          "clase" => "keyword"
          "titulo" => "Palabras clave"
          "identificador" => "xpalclavsec1148910"
          "palabras" => array:5 [
            0 => "Empresas sanitarias"
            1 => "Concurso de acreedores"
            2 => "Z-Altman"
            3 => "Predicci&#243;n"
            4 => "Algoritmos gen&#233;ticos"
          ]
        ]
      ]
      "en" => array:1 [
        0 => array:4 [
          "clase" => "keyword"
          "titulo" => "Keywords"
          "identificador" => "xpalclavsec1148911"
          "palabras" => array:5 [
            0 => "Health companies"
            1 => "Bankruptcy"
            2 => "Z-Altman"
            3 => "Prediction"
            4 => "Genetic algorithms"
          ]
        ]
      ]
    ]
    "tieneResumen" => true
    "resumen" => array:2 [
      "es" => array:3 [
        "titulo" => "Resumen"
        "resumen" => "<span id="abst0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0010">Objetivo</span><p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Presentar una metodolog&#237;a para optimizar&#44; a trav&#233;s de la Z&#8217;-Score de Altman para empresas privadas&#44; la predicci&#243;n de entrada en situaci&#243;n de concurso de acreedores &#40;bancarrota&#41; en empresas privadas del sector sanitario espa&#241;ol&#46;</p></span> <span id="abst0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0015">M&#233;todo</span><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">El m&#233;todo propuesto consiste en la aplicaci&#243;n de los algoritmos gen&#233;ticos &#40;AG&#41; para encontrar los coeficientes de la f&#243;rmula de la cadena de ratios propuestos por Altman en su versi&#243;n para empresas privadas que optimicen la predicci&#243;n en empresas privadas sanitarias espa&#241;olas&#44; maximizando la sensibilidad y la especificidad&#44; y con ello reduciendo los errores de tipo I y tipo II&#46; Con este prop&#243;sito se ha utilizado una muestra de 5903 empresas del sector sanitario privado espa&#241;ol obtenidas de las bases de datos de Sistema de An&#225;lisis de Balances Ib&#233;ricos &#40;SABI&#41; entre los a&#241;os 2007 y 2015&#46;</p></span> <span id="abst0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0020">Resultados</span><p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">El modelo predictivo obtenido con los AG presenta mayor exactitud&#44; sensibilidad y especificidad que el propuesto por Altman para empresas privadas&#44; tanto con los datos de test como con todos los datos de la muestra&#46;</p></span> <span id="abst0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Conclusiones</span><p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">El hallazgo m&#225;s importante del presente estudio es establecer una metodolog&#237;a que logra identificar unos coeficientes optimizados para la Z de Altman&#44; lo cual permite realizar una predicci&#243;n m&#225;s precisa de la bancarrota en las empresas sanitarias privadas espa&#241;olas&#46;</p></span>"
        "secciones" => array:4 [
          0 => array:2 [
            "identificador" => "abst0005"
            "titulo" => "Objetivo"
          ]
          1 => array:2 [
            "identificador" => "abst0010"
            "titulo" => "M&#233;todo"
          ]
          2 => array:2 [
            "identificador" => "abst0015"
            "titulo" => "Resultados"
          ]
          3 => array:2 [
            "identificador" => "abst0020"
            "titulo" => "Conclusiones"
          ]
        ]
      ]
      "en" => array:3 [
        "titulo" => "Abstract"
        "resumen" => "<span id="abst0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Objective</span><p id="spar0025" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">This paper presents a methodology to optimize&#44; using Altman&#39;s Z-Score for private companies&#44; the prediction of private companies of the Spanish health sector entering a situation of bankruptcy&#46;</p></span> <span id="abst0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Method</span><p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The proposed method consists of the application of genetic algorithms &#40;GA&#41; to find the coefficients of the formula of the chain of ratios proposed by Altman in the version of the score for private companies which optimize the prediction for Spanish private health companies&#44; maximizing sensitivity and specificity&#44; and thereby reducing type I and type II errors&#46; For this purpose&#44; a sample of 5&#44;903 companies from the Spanish private health sector obtained from the database of the Iberian Balance Analysis System &#40;SABI&#41; between 2007 and 2015 was used&#46;</p></span> <span id="abst0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Results</span><p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The results show that the predictive model obtained with the AG presents greater accuracy&#44; sensitivity and specificity than that proposed by Altman for private companies with both test data and all sample data&#46;</p></span> <span id="abst0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Conclusions</span><p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The most important finding of this study was to establish a methodology that can identify the optimized coefficients for the Altman Z-Score&#44; which allows a more accurate prediction of bankruptcy in Spanish private healthcare companies&#46;</p></span>"
        "secciones" => array:4 [
          0 => array:2 [
            "identificador" => "abst0025"
            "titulo" => "Objective"
          ]
          1 => array:2 [
            "identificador" => "abst0030"
            "titulo" => "Method"
          ]
          2 => array:2 [
            "identificador" => "abst0035"
            "titulo" => "Results"
          ]
          3 => array:2 [
            "identificador" => "abst0040"
            "titulo" => "Conclusions"
          ]
        ]
      ]
    ]
    "apendice" => array:1 [
      0 => array:1 [
        "seccion" => array:1 [
          0 => array:4 [
            "apendice" => "<p id="par0265" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><elsevierMultimedia ident="upi0005"></elsevierMultimedia></p>"
            "etiqueta" => "Anexo A"
            "titulo" => "Material suplementario"
            "identificador" => "sec0085"
          ]
        ]
      ]
    ]
    "multimedia" => array:11 [
      0 => array:7 [
        "identificador" => "fig0005"
        "etiqueta" => "Figura 1"
        "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA"
        "mostrarFloat" => true
        "mostrarDisplay" => false
        "figura" => array:1 [
          0 => array:4 [
            "imagen" => "gr1.jpeg"
            "Alto" => 941
            "Ancho" => 1455
            "Tamanyo" => 79461
          ]
        ]
        "descripcion" => array:1 [
          "es" => "<p id="spar0045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Procedimiento de validaci&#243;n cruzada dejando uno fuera&#46;</p>"
        ]
      ]
      1 => array:8 [
        "identificador" => "tbl0005"
        "etiqueta" => "Tabla 1"
        "tipo" => "MULTIMEDIATABLA"
        "mostrarFloat" => true
        "mostrarDisplay" => false
        "detalles" => array:1 [
          0 => array:3 [
            "identificador" => "at1"
            "detalle" => "Tabla "
            "rol" => "short"
          ]
        ]
        "tabla" => array:1 [
          "tablatextoimagen" => array:1 [
            0 => array:2 [
              "tabla" => array:1 [
                0 => """
                  <table border="0" frame="\n
                  \t\t\t\t\tvoid\n
                  \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col">Clase actual&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " colspan="2" align="center" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Predicci&#243;n</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Concurso de acreedores&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Activa&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Concurso de acreedores&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Verdaderos positivos &#40;VP&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Falsos negativos &#40;FN&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Activa&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Falsos positivos &#40;FP&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Verdaderos negativos &#40;VN&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
                  """
              ]
              "imagenFichero" => array:1 [
                0 => "xTab2114254.png"
              ]
            ]
          ]
        ]
        "descripcion" => array:1 [
          "es" => "<p id="spar0050" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Matriz de confusi&#243;n</p>"
        ]
      ]
      2 => array:8 [
        "identificador" => "tbl0010"
        "etiqueta" => "Tabla 2"
        "tipo" => "MULTIMEDIATABLA"
        "mostrarFloat" => true
        "mostrarDisplay" => false
        "detalles" => array:1 [
          0 => array:3 [
            "identificador" => "at2"
            "detalle" => "Tabla "
            "rol" => "short"
          ]
        ]
        "tabla" => array:2 [
          "leyenda" => "<p id="spar0060" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">DT&#58; desviaci&#243;n t&#237;pica&#59; P&#58; percentil&#46;</p><p id="spar0065" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">X1&#58; &#40;Activo circulante &#8211; Pasivo l&#237;quido&#41; &#47; Total activo&#46;</p><p id="spar0070" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">X2&#58; Reservas &#47; Total activo&#46;</p><p id="spar0075" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">X3&#58; EBIT &#47; Total activo&#46;</p><p id="spar0080" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">X4&#58; Patrimonio neto &#47; Deudas totales&#46;</p><p id="spar0085" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">X5&#58; Ingresos de explotaci&#243;n &#47; Total activo&#46;</p>"
          "tablatextoimagen" => array:1 [
            0 => array:2 [
              "tabla" => array:1 [
                0 => """
                  <table border="0" frame="\n
                  \t\t\t\t\tvoid\n
                  \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col">Variable&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " colspan="2" align="center" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Empresas activas &#40;n &#61; 5824&#41;</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " colspan="2" align="center" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Empresas en concurso de acreedores &#40;n &#61; 79&#41;</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Media &#40;DT&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Mediana &#40;P25-P75&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Media &#40;DT&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Mediana &#40;P25-P75&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">X1&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;24 &#40;0&#44;32&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;23 &#40;0&#44;04-0&#44;45&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;12 &#40;0&#44;36&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;1 &#40;&#8211;0&#44;01-0&#44;36&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">X2&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;31 &#40;0&#44;27&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;26 &#40;0&#44;08-0&#44;5&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;21 &#40;0&#44;24&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;11 &#40;0&#44;04-0&#44;31&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">X3&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;08 &#40;0&#44;18&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;05 &#40;0&#44;01-0&#44;13&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">-0&#44;01 &#40;0&#44;19&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;02 &#40;&#8211;0&#44;03-0&#44;04&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">X4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;47 &#40;0&#44;33&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;48 &#40;0&#44;26-0&#44;71&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;22 &#40;0&#44;31&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;19 &#40;0&#44;07-0&#44;39&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">X5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;67 &#40;1&#44;7&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;31 &#40;0&#44;77-2&#44;1&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;12 &#40;1&#44;24&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;74 &#40;0&#44;27-1&#44;6&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
                  """
              ]
              "imagenFichero" => array:1 [
                0 => "xTab2114253.png"
              ]
            ]
          ]
        ]
        "descripcion" => array:1 [
          "es" => "<p id="spar0055" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Estad&#237;stica descriptiva de los registros de la muestra</p>"
        ]
      ]
      3 => array:8 [
        "identificador" => "tbl0015"
        "etiqueta" => "Tabla 3"
        "tipo" => "MULTIMEDIATABLA"
        "mostrarFloat" => true
        "mostrarDisplay" => false
        "detalles" => array:1 [
          0 => array:3 [
            "identificador" => "at3"
            "detalle" => "Tabla "
            "rol" => "short"
          ]
        ]
        "tabla" => array:2 [
          "leyenda" => "<p id="spar0095" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">X1&#58; &#40;Activo circulante &#8211; Pasivo l&#237;quido&#41; &#47; Total activo&#46;</p><p id="spar0100" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">X2&#58; Reservas &#47; Total activo&#46;</p><p id="spar0105" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">X3&#58; EBIT &#47; Total activo&#46;</p><p id="spar0110" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">X4&#58; Patrimonio neto &#47; Deudas totales&#46;</p><p id="spar0115" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">X5&#58; Ingresos de explotaci&#243;n &#47; Total activo&#46;</p>"
          "tablatextoimagen" => array:1 [
            0 => array:2 [
              "tabla" => array:1 [
                0 => """
                  <table border="0" frame="\n
                  \t\t\t\t\tvoid\n
                  \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Descripci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">M&#237;nimo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">M&#225;ximo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Rango de b&#250;squeda X1&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;01&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;00&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Rango de b&#250;squeda X2&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;01&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;00&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Rango de b&#250;squeda X3&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;00&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">3&#44;50&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Rango de b&#250;squeda X4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">3&#44;50&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">9&#44;00&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Rango de b&#250;squeda X5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;00&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">4&#44;50&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Punto de corte&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">4&#44;00&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">5&#44;50&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Poblaci&#243;n inicial&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#46;000&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Tasa de cruce&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;6&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Tasa de mutaci&#243;n&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;1&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">N&#250;mero m&#225;ximo de iteraciones&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">80&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
                  """
              ]
              "imagenFichero" => array:1 [
                0 => "xTab2114256.png"
              ]
            ]
          ]
        ]
        "descripcion" => array:1 [
          "es" => "<p id="spar0090" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Par&#225;metros utilizados en los AG</p>"
        ]
      ]
      4 => array:8 [
        "identificador" => "tbl0020"
        "etiqueta" => "Tabla 4"
        "tipo" => "MULTIMEDIATABLA"
        "mostrarFloat" => true
        "mostrarDisplay" => false
        "detalles" => array:1 [
          0 => array:3 [
            "identificador" => "at4"
            "detalle" => "Tabla "
            "rol" => "short"
          ]
        ]
        "tabla" => array:2 [
          "leyenda" => "<p id="spar0125" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">DT&#58; desviaci&#243;n t&#237;pica&#59; P&#58; percentil&#46;</p><p id="spar0130" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">X1&#58; &#40;Activo circulante &#8211; Pasivo l&#237;quido&#41; &#47; Total activo&#46;</p><p id="spar0135" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">X2&#58; Reservas &#47; Total activo&#46;</p><p id="spar0140" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">X3&#58; EBIT &#47; Total activo&#46;</p><p id="spar0145" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">X4&#58; Patrimonio neto &#47; Deudas totales&#46;</p><p id="spar0150" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">X5&#58; Ingresos de explotaci&#243;n &#47; Total activo&#46;</p><p id="spar0155" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">El n&#250;mero de soluciones encontradas a lo largo del proceso es 551&#46;346&#46;</p>"
          "tablatextoimagen" => array:1 [
            0 => array:2 [
              "tabla" => array:1 [
                0 => """
                  <table border="0" frame="\n
                  \t\t\t\t\tvoid\n
                  \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Coeficiente de la variable&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Z-Score Altman&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">AG Media &#40;DT&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">AG Mediana &#40;P25-P75&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">AG Min-Max&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">X1&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;717&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;44 &#40;0&#44;24&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;42 &#40;0&#44;24-0&#44;62&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;01-1&#44;00&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">X2&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;847&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;51 &#40;0&#44;24&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;52 &#40;0&#44;33-0&#44;69&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;01-1&#44;00&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">X3&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">3&#44;107&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;79 &#40;0&#44;34&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;79 &#40;2&#44;54-3&#44;04&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;00-3&#44;50&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">X4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;42&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">7&#44;41 &#40;1&#44;13&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">7&#44;77 &#40;6&#44;84-8&#44;21&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">3&#44;50-9&#44;00&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">X5&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;998&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;91 &#40;0&#44;47&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;87 &#40;2&#44;57-3&#44;15&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">2&#44;00-4&#44;50&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Punto de corte&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;23&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">4&#44;72 &#40;0&#44;29&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">4&#44;72 &#40;4&#44;53-4&#44;91&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">4&#44;00-5&#44;50&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
                  """
              ]
              "imagenFichero" => array:1 [
                0 => "xTab2114252.png"
              ]
            ]
          ]
        ]
        "descripcion" => array:1 [
          "es" => "<p id="spar0120" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Coeficientes Z-Score de Altman y estad&#237;stica descriptiva de las soluciones obtenidas en el proceso AG</p>"
        ]
      ]
      5 => array:8 [
        "identificador" => "tbl0025"
        "etiqueta" => "Tabla 5"
        "tipo" => "MULTIMEDIATABLA"
        "mostrarFloat" => true
        "mostrarDisplay" => false
        "detalles" => array:1 [
          0 => array:3 [
            "identificador" => "at5"
            "detalle" => "Tabla "
            "rol" => "short"
          ]
        ]
        "tabla" => array:3 [
          "leyenda" => "<p id="spar0165" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">MCC&#58; coeficiente de correlaci&#243;n de Matthews&#46;</p>"
          "tablatextoimagen" => array:1 [
            0 => array:2 [
              "tabla" => array:1 [
                0 => """
                  <table border="0" frame="\n
                  \t\t\t\t\tvoid\n
                  \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col">Medidas de rendimiento&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " colspan="2" align="center" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Datos test</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " colspan="2" align="center" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Todos los registros</th></tr><tr title="table-row"><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">AG&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Z-Score Altman&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">AG&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-head\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Z-Score Altman&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Prevalencia&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">50&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">50&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;34&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">1&#44;34&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Sensibilidad <span class="elsevierStyleItalic">&#40;recall&#41;</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">56&#44;37&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">53&#44;16&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">60&#44;76&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">53&#44;16&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Especificidad&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">85&#44;7&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">84&#44;66&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">85&#44;49&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">83&#44;45&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Exactitud <span class="elsevierStyleItalic">&#40;accuracy&#41;</span>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">71&#44;03&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">68&#44;91&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">85&#44;16&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">83&#44;04&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Valor predictivo positivo &#40;precisi&#243;n&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">79&#44;76&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">77&#44;61&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">5&#44;38&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">4&#44;17&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">Valor predictivo negativo&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">66&#44;26&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">64&#44;38&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">99&#44;38&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">99&#44;24&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">G-Mean&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;70&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;67&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;72&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;67&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">F1-Score&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;66&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;63&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;10&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;08&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">MCC &#40;coeficiente phi&#41;&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;44&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;4&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;15&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;11&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&#205;ndice Kappa&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;42&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;38&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;08&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;05&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">&#193;rea bajo la curva ROC&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">-&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">-&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;761&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n
                  \t\t\t\t\ttable-entry\n
                  \t\t\t\t  " align="left" valign="\n
                  \t\t\t\t\ttop\n
                  \t\t\t\t">0&#44;725<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a>&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td></tr></tbody></table>
                  """
              ]
              "imagenFichero" => array:1 [
                0 => "xTab2114255.png"
              ]
            ]
          ]
          "notaPie" => array:1 [
            0 => array:3 [
              "identificador" => "tblfn0005"
              "etiqueta" => "a"
              "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0005">La diferencia de AUC resulta significativa&#44; p &#61; 0&#44;003&#46;</p>"
            ]
          ]
        ]
        "descripcion" => array:1 [
          "es" => "<p id="spar0160" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Comparaci&#243;n de las medidas de rendimiento con todos los datos del test y todos los registros</p>"
        ]
      ]
      6 => array:5 [
        "identificador" => "upi0005"
        "tipo" => "MULTIMEDIAECOMPONENTE"
        "mostrarFloat" => false
        "mostrarDisplay" => true
        "Ecomponente" => array:2 [
          "fichero" => "mmc1.docx"
          "ficheroTamanyo" => 57537
        ]
      ]
      7 => array:5 [
        "identificador" => "eq0005"
        "tipo" => "MULTIMEDIAFORMULA"
        "mostrarFloat" => false
        "mostrarDisplay" => true
        "Formula" => array:5 [
          "Matematica" => "&#40;VP&#42;VN&#41;&#8722;&#40;FP&#42;FN&#41;&#47;&#40;VP&#43;FP&#42;&#40;VP&#43;FN&#41;&#42;&#40;VN&#43;FN&#41;"
          "Fichero" => "STRIPIN_si2.jpeg"
          "Tamanyo" => 3642
          "Alto" => 19
          "Ancho" => 390
        ]
      ]
      8 => array:6 [
        "identificador" => "eq0010"
        "etiqueta" => "&#40;1&#41;"
        "tipo" => "MULTIMEDIAFORMULA"
        "mostrarFloat" => false
        "mostrarDisplay" => true
        "Formula" => array:5 [
          "Matematica" => "Z&#39;&#8722;score&#8201;Altman&#8201;&#61;&#8201;0&#44;717&#8201;&#42;&#8201;X1&#8201;&#43;&#8201;0&#44;847&#8201;&#42;&#8201;X2&#8201;&#43;&#8201;3&#44;107&#8201;&#42;&#8201;X3&#8201;&#43;&#8201;0&#44;42&#8201;&#42;&#8201;X4&#8201;&#43;&#8201;0&#44;998&#8201;&#42;&#8201;X5"
          "Fichero" => "STRIPIN_si3.jpeg"
          "Tamanyo" => 5252
          "Alto" => 43
          "Ancho" => 433
        ]
      ]
      9 => array:6 [
        "identificador" => "eq0015"
        "etiqueta" => "&#40;2&#41;"
        "tipo" => "MULTIMEDIAFORMULA"
        "mostrarFloat" => false
        "mostrarDisplay" => true
        "Formula" => array:5 [
          "Matematica" => "Z&#39;&#8722;score&#8201;modificada&#8201;&#61;0&#44;436&#8201;&#42;&#8201;X1&#8201;&#43;&#8201;0&#44;510&#8201;&#42;&#8201;X2&#8201;&#43;&#8201;2&#44;79&#8201;&#42;&#8201;X3&#8201;&#43;&#8201;7&#44;407&#8201;&#42;&#8201;X4&#8201;&#43;&#8201;2&#44;908&#8201;&#42;&#8201;X5"
          "Fichero" => "STRIPIN_si4.jpeg"
          "Tamanyo" => 5597
          "Alto" => 69
          "Ancho" => 343
        ]
      ]
      10 => array:5 [
        "identificador" => "tb0005"
        "tipo" => "MULTIMEDIATEXTO"
        "mostrarFloat" => false
        "mostrarDisplay" => true
        "texto" => array:1 [
          "textoCompleto" => "<span class="elsevierStyleSections"><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0105">&#191;Qu&#233; se sabe sobre el tema&#63;</span><p id="par0225" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se han propuesto diversas f&#243;rmulas para predecir la bancarrota en distintos sectores industriales y pa&#237;ses&#46; La Z-Score de Altman es una de las m&#225;s utilizadas en el mundo financiero&#46; Dicha f&#243;rmula general para empresas privadas ha sido adaptada para empresas con determinadas caracter&#237;sticas&#44; pero nunca para el sector sanitario&#46;</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0110">&#191;Qu&#233; a&#241;ade el estudio realizado a la literatura&#63;</span><p id="par0230" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se aporta una metodolog&#237;a que&#44; para las empresas sanitarias privadas espa&#241;olas&#44; permite optimizar los coeficientes que multiplican a las ratios propuestos en la Z-Score de Altman&#44; logrando as&#237; una f&#243;rmula que permite realizar predicciones m&#225;s eficientes&#46;</p></span></span>"
        ]
      ]
    ]
    "bibliografia" => array:2 [
      "titulo" => "Bibliograf&#237;a"
      "seccion" => array:1 [
        0 => array:2 [
          "identificador" => "bibs0015"
          "bibliografiaReferencia" => array:35 [
            0 => array:3 [
              "identificador" => "bib0180"
              "etiqueta" => "1"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Classifiers selection in ensembles using genetic algorithms for bankruptcy prediction"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:2 [
                            0 => "M-J&#46;J&#46; Kim"
                            1 => "D-K&#46;K&#46; Kang"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:6 [
                        "tituloSerie" => "Expert Syst Appl&#46;"
                        "fecha" => "2012"
                        "volumen" => "39"
                        "paginaInicial" => "9308"
                        "paginaFinal" => "9314"
                        "itemHostRev" => array:3 [
                          "pii" => "S1053811918307699"
                          "estado" => "S300"
                          "issn" => "10538119"
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            1 => array:3 [
              "identificador" => "bib0185"
              "etiqueta" => "2"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:1 [
                  "referenciaCompleta" => "FitzPatrick P&#46; A comparison of the ratios of successful industrial enterprises with those of failed companies&#46; Washington&#59; 1932&#46;"
                ]
              ]
            ]
            2 => array:3 [
              "identificador" => "bib0190"
              "etiqueta" => "3"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Financial ratios as predictors of failure"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:1 [
                            0 => "W&#46;H&#46; Beaver"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "Source J Account Res Empir Res Account Sel Stud&#46;"
                        "fecha" => "1966"
                        "volumen" => "4"
                        "paginaInicial" => "71"
                        "paginaFinal" => "111"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            3 => array:3 [
              "identificador" => "bib0195"
              "etiqueta" => "4"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Financial ratios&#44; discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:1 [
                            0 => "E&#46;I&#46; Altman"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "J Finance&#46;"
                        "fecha" => "1968"
                        "volumen" => "23"
                        "paginaInicial" => "589"
                        "paginaFinal" => "609"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            4 => array:3 [
              "identificador" => "bib0200"
              "etiqueta" => "5"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:1 [
                            0 => "J&#46;A&#46; Ohlson"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "J Account Res&#46;"
                        "fecha" => "1980"
                        "volumen" => "18"
                        "paginaInicial" => "109"
                        "paginaFinal" => "131"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            5 => array:3 [
              "identificador" => "bib0205"
              "etiqueta" => "6"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Methodological issues related to the estimation of financial distress prediction models"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:1 [
                            0 => "M&#46;E&#46; Zmijewski"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "J Account Res&#46;"
                        "fecha" => "1984"
                        "volumen" => "22"
                        "paginaInicial" => "59"
                        "paginaFinal" => "82"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            6 => array:3 [
              "identificador" => "bib0210"
              "etiqueta" => "7"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Predicting financial distress of companies&#58; revisiting the Z-Score and ZETA&#174; models background"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:1 [
                            0 => "E&#46;I&#46; Altman"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Libro" => array:5 [
                        "fecha" => "2000"
                        "paginaInicial" => "1"
                        "paginaFinal" => "54"
                        "editorial" => "Stern Sch Business"
                        "editorialLocalizacion" => "New York Univ"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            7 => array:3 [
              "identificador" => "bib0215"
              "etiqueta" => "8"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Corporate financial distress&#58; a complete guide to predicting&#44; avoiding and dealing with bankruptcy"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:1 [
                            0 => "E&#46;I&#46; Altman"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Libro" => array:5 [
                        "edicion" => "3rd ed&#46;"
                        "fecha" => "1983"
                        "paginaInicial" => "368"
                        "editorial" => "Wiley"
                        "editorialLocalizacion" => "New York"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            8 => array:3 [
              "identificador" => "bib0220"
              "etiqueta" => "9"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "A discriminant analysis of predictors of business failure"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:1 [
                            0 => "E&#46;B&#46; Deakin"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:4 [
                        "tituloSerie" => "J Account Res&#46;"
                        "fecha" => "1972"
                        "volumen" => "10"
                        "paginaInicial" => "167"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            9 => array:3 [
              "identificador" => "bib0225"
              "etiqueta" => "10"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "A genetic algorithm application in bankruptcy prediction modeling"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:2 [
                            0 => "K&#46;-S&#46; Shin"
                            1 => "Y&#46;-J&#46; Lee"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "Expert Syst Appl&#46;"
                        "fecha" => "2002"
                        "volumen" => "23"
                        "paginaInicial" => "321"
                        "paginaFinal" => "328"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            10 => array:3 [
              "identificador" => "bib0230"
              "etiqueta" => "11"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Inducing rules for expert system development&#58; an example using default and bankruptcy data"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:2 [
                            0 => "W&#46;F&#46; Messier"
                            1 => "J&#46;V&#46; Hansen"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "Manage Sci&#46;"
                        "fecha" => "1988"
                        "volumen" => "34"
                        "paginaInicial" => "1403"
                        "paginaFinal" => "1415"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            11 => array:3 [
              "identificador" => "bib0235"
              "etiqueta" => "12"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "A comparative analysis of inductive-learning algorithms"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:2 [
                            0 => "Chung H-MM"
                            1 => "K&#46;Y&#46; Tam"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "Intell Syst Accounting Financ Manag&#46;"
                        "fecha" => "1993"
                        "volumen" => "2"
                        "paginaInicial" => "3"
                        "paginaFinal" => "18"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            12 => array:3 [
              "identificador" => "bib0240"
              "etiqueta" => "13"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "A neural network approach for credit risk evaluation"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:3 [
                            0 => "E&#46; Angelini"
                            1 => "G&#46; di Tollo"
                            2 => "A&#46; Roli"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "Q Rev Econ Financ&#46;"
                        "fecha" => "2008"
                        "volumen" => "48"
                        "paginaInicial" => "733"
                        "paginaFinal" => "755"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            13 => array:3 [
              "identificador" => "bib0245"
              "etiqueta" => "14"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Bankruptcy prediction for credit risk using neural networks&#58; a survey and new results"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:1 [
                            0 => "A&#46;F&#46; Atiya"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "IEEE Trans Neural Networks&#46;"
                        "fecha" => "2001"
                        "volumen" => "12"
                        "paginaInicial" => "929"
                        "paginaFinal" => "935"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            14 => array:3 [
              "identificador" => "bib0250"
              "etiqueta" => "15"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "A neural network model for bankruptcy prediction"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:2 [
                            0 => "M&#46;D&#46; Odom"
                            1 => "R&#46; Sharda"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "Int Jt Conf Neural Networks&#46;"
                        "fecha" => "1990"
                        "volumen" => "2"
                        "paginaInicial" => "163"
                        "paginaFinal" => "168"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            15 => array:3 [
              "identificador" => "bib0255"
              "etiqueta" => "16"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "A genetic algorithm approach for SMEs bankruptcy prediction&#58; empirical evidence from Italy"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:1 [
                            0 => "N&#46; Gordini"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:4 [
                        "tituloSerie" => "Expert Systems with Applications Elsevier"
                        "fecha" => "2014"
                        "paginaInicial" => "6433"
                        "paginaFinal" => "6445"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            16 => array:3 [
              "identificador" => "bib0260"
              "etiqueta" => "17"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Bankruptcy prediction using terminal failure processes"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:1 [
                            0 => "P&#46; Du Jardin"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "Eur J Oper Res&#46;"
                        "fecha" => "2015"
                        "volumen" => "242"
                        "paginaInicial" => "286"
                        "paginaFinal" => "303"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            17 => array:3 [
              "identificador" => "bib0265"
              "etiqueta" => "18"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "The significance of base year in developing failure prediction models"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:2 [
                            0 => "R&#46;H&#46;A&#46; Hennawy"
                            1 => "R&#46;C&#46; Morris"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "J Bus Financ Account&#46;"
                        "fecha" => "1983"
                        "volumen" => "10"
                        "paginaInicial" => "209"
                        "paginaFinal" => "223"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            18 => array:3 [
              "identificador" => "bib0270"
              "etiqueta" => "19"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:1 [
                  "referenciaCompleta" => "OECD&#47;EU&#46; Health at a glance&#58; Europe 2016 state of health in the EU cycle&#46; OECD&#47;EU&#59; 2016&#46;"
                ]
              ]
            ]
            19 => array:3 [
              "identificador" => "bib0275"
              "etiqueta" => "20"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:1 [
                  "referenciaCompleta" => "Deloitte&#46; El sector sanitario en Espa&#241;a&#44; situaci&#243;n actual y perspectivas de futuro&#46; 2014&#46; p&#46; 26&#46;"
                ]
              ]
            ]
            20 => array:3 [
              "identificador" => "bib0280"
              "etiqueta" => "21"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:1 [
                  "referenciaCompleta" => "Bureau Van Dijk&#46; SABI&#46; Sistemas de An&#225;lisis de Balances Ib&#233;ricos&#46; Vol&#46; null&#46; 2017&#46; p&#46; null&#46;"
                ]
              ]
            ]
            21 => array:3 [
              "identificador" => "bib0285"
              "etiqueta" => "22"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Optimization of cluster-based evolutionary undersampling for the artificial neural networks in corporate bankruptcy prediction"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:3 [
                            0 => "H-JJ Kim"
                            1 => "N-OO Jo"
                            2 => "K-S&#46;S&#46; Shin"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:6 [
                        "tituloSerie" => "Expert Syst Appl&#46;"
                        "fecha" => "2016"
                        "volumen" => "59"
                        "paginaInicial" => "226"
                        "paginaFinal" => "234"
                        "itemHostRev" => array:3 [
                          "pii" => "S1053811918301915"
                          "estado" => "S300"
                          "issn" => "10538119"
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            22 => array:3 [
              "identificador" => "bib0290"
              "etiqueta" => "23"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Adaptation in natural and artificial systems&#58; an introductory analysis with applications to biology&#44; control and artificial intelligence"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:1 [
                            0 => "J&#46;H&#46; Holland"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Libro" => array:3 [
                        "fecha" => "1975"
                        "paginaInicial" => "183"
                        "editorial" => "University of Michigan Press"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            23 => array:3 [
              "identificador" => "bib0295"
              "etiqueta" => "24"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "A study of cross-validation and bootstrap for accuracy estimation and model selection"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:1 [
                            0 => "R&#46; Kohavi"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "Int Jt Conf Artif Intell&#46;"
                        "fecha" => "1995"
                        "volumen" => "2"
                        "paginaInicial" => "1137"
                        "paginaFinal" => "1143"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            24 => array:3 [
              "identificador" => "bib0300"
              "etiqueta" => "25"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:1 [
                  "referenciaCompleta" => "R Core T&#46; R Core Team&#44; 2017&#46; A language and environment for statistical computing&#46; R Foundation for Statistical Computing&#44; Vienna&#44; Austria&#46; &#40;Consultado el 29&#47;1&#47;2017&#46;&#41; Disponible en&#58; <a target="_blank" href="http://www.r-project.org/">http&#58;&#47;&#47;www&#46;R-project&#46;org&#47;</a>"
                ]
              ]
            ]
            25 => array:3 [
              "identificador" => "bib0305"
              "etiqueta" => "26"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "GA&#58; a package for genetic algorithms in R"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:1 [
                            0 => "L&#46; Scrucca"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "J Stat Softw&#46;"
                        "fecha" => "2013"
                        "volumen" => "53"
                        "paginaInicial" => "1"
                        "paginaFinal" => "37"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            26 => array:3 [
              "identificador" => "bib0310"
              "etiqueta" => "27"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:1 [
                  "referenciaCompleta" => "Nakazawa M&#46; fmsb&#58; functions for medical statistics book with some demographic data&#46; R Packag version 052&#46; 2015&#46; p&#46; 1-40&#46;"
                ]
              ]
            ]
            27 => array:3 [
              "identificador" => "bib0315"
              "etiqueta" => "28"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "pROC&#58; an open-source package for R and S&#43; to analyze and compare ROC curves"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => true
                          "autores" => array:3 [
                            0 => "X&#46; Robin"
                            1 => "N&#46; Turck"
                            2 => "A&#46; Hainard"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "BMC Bioinformatics&#46;"
                        "fecha" => "2011"
                        "volumen" => "12"
                        "paginaInicial" => "1"
                        "paginaFinal" => "77"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            28 => array:3 [
              "identificador" => "bib0320"
              "etiqueta" => "29"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Diagnostic tests 1&#58; sensitivity and specificity"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:2 [
                            0 => "D&#46;G&#46; Altman"
                            1 => "J&#46;M&#46; Bland"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:4 [
                        "tituloSerie" => "BMJ&#46;"
                        "fecha" => "1994"
                        "volumen" => "308"
                        "paginaInicial" => "1552"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            29 => array:3 [
              "identificador" => "bib0325"
              "etiqueta" => "30"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Stra8nit"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => true
                          "autores" => array:3 [
                            0 => "R&#46; Barandela"
                            1 => "J&#46;S&#46; S&#225;nchez"
                            2 => "V&#46; Garc&#237;a"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:4 [
                        "fecha" => "2003"
                        "volumen" => "36"
                        "paginaInicial" => "849"
                        "paginaFinal" => "851"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            30 => array:3 [
              "identificador" => "bib0330"
              "etiqueta" => "31"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "An evaluation of Altman&#39;s Z-score using cash flow ratio to predict corporate failure amid the recent financial crisis&#58; evidence from the UK"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:3 [
                            0 => "J&#46; Almamy"
                            1 => "J&#46; Aston"
                            2 => "L&#46;N&#46; Ngwa"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "J Corp Financ&#46;"
                        "fecha" => "2016"
                        "volumen" => "36"
                        "paginaInicial" => "278"
                        "paginaFinal" => "285"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            31 => array:3 [
              "identificador" => "bib0335"
              "etiqueta" => "32"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Working capital management&#58; an exploratory study"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:3 [
                            0 => "H&#46; Etiennot"
                            1 => "L&#46; Preve"
                            2 => "V&#46;S&#46; Allende"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "J Appl Financ&#46;"
                        "fecha" => "2012"
                        "volumen" => "1"
                        "paginaInicial" => "162"
                        "paginaFinal" => "176"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            32 => array:3 [
              "identificador" => "bib0340"
              "etiqueta" => "33"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "Contribuci&#243;n del tama&#241;o y el sector en la explicaci&#243;n de la rentabilidad empresarial"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:3 [
                            0 => "T&#46; Rodr&#237;guez Ferrer"
                            1 => "M&#46;C&#46; Hern&#225;ndez Garc&#237;a"
                            2 => "J&#46;I&#46; Gonz&#225;lez G&#243;mez"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:4 [
                        "tituloSerie" => "Rev Espa&#241;ola Financ y Contab&#46;"
                        "fecha" => "2000"
                        "paginaInicial" => "903"
                        "paginaFinal" => "930"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            33 => array:3 [
              "identificador" => "bib0345"
              "etiqueta" => "34"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "A comparison of selected artificial neural networks that help auditors evaluate client financial viability"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:3 [
                            0 => "H&#46;L&#46; Etheridge"
                            1 => "R&#46;S&#46; Sriram"
                            2 => "H&#46;Y&#46;K&#46; Hsu"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "Decis Sci&#46;"
                        "fecha" => "2000"
                        "volumen" => "31"
                        "paginaInicial" => "531"
                        "paginaFinal" => "550"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
            34 => array:3 [
              "identificador" => "bib0350"
              "etiqueta" => "35"
              "referencia" => array:1 [
                0 => array:2 [
                  "contribucion" => array:1 [
                    0 => array:2 [
                      "titulo" => "The value of non-financial information in small-sized enterprise risk management"
                      "autores" => array:1 [
                        0 => array:2 [
                          "etal" => false
                          "autores" => array:3 [
                            0 => "E&#46;I&#46; Altman"
                            1 => "G&#46; Sabato"
                            2 => "N&#46; Wilson"
                          ]
                        ]
                      ]
                    ]
                  ]
                  "host" => array:1 [
                    0 => array:1 [
                      "Revista" => array:5 [
                        "tituloSerie" => "J Credit Risk&#46;"
                        "fecha" => "2010"
                        "volumen" => "6"
                        "paginaInicial" => "1"
                        "paginaFinal" => "33"
                      ]
                    ]
                  ]
                ]
              ]
            ]
          ]
        ]
      ]
    ]
  ]
  "idiomaDefecto" => "es"
  "url" => "/02139111/0000003300000005/v1_201909021022/S0213911118300396/v1_201909021022/es/main.assets"
  "Apartado" => array:4 [
    "identificador" => "691"
    "tipo" => "SECCION"
    "es" => array:2 [
      "titulo" => "Estado de Salud"
      "idiomaDefecto" => true
    ]
    "idiomaDefecto" => "es"
  ]
  "PDF" => "https://static.elsevier.es/multimedia/02139111/0000003300000005/v1_201909021022/S0213911118300396/v1_201909021022/es/main.pdf?idApp=WGSE&text.app=https://gacetasanitaria.org/"
  "EPUB" => "https://multimedia.elsevier.es/PublicationsMultimediaV1/item/epub/S0213911118300396?idApp=WGSE"
]

Nueva respuesta rápida:

Requisitos y consideraciones

Las respuestas rápidas tienen como objetivo permitir el debate sobre observaciones científicas y de opinión sobre trabajos publicados el último año.

Deben ser enviadas desde la página web correspondiente al artículo en cuestión (no a través del sistema general de envío de artículos).

Son moderadas antes de su publicación a discreción del equipo editorial de la revista, no obstante no son peer-reviewed.

Deben ser originales y no infringir los derechos propiedad de terceros.

Los/las autores/as perderán el derecho a borrar o editar el texto, una vez sea publicado. Asimismo, la revista se reserva el derecho de borrar o editar el texto a discreción.

Algunas respuestas rápidas podrían ser seleccionadas adicionalmente para su publicación como cartas en la revista, en este caso seguirán el proceso editorial correspondiente.

Las respuestas rápidas serán publicadas en la web de la revista en 1 semana aproximadamente, después del envío del texto por parte de los/as autores/as.

La extensión máxima será de 500 palabras. Se admitirá una tabla o figura y hasta 5 referencias bibliográficas.

Se comunicará a los/las autores/ras del artículo comentado la existencia de la carta y la posibilidad de respuesta.

Al enviar esta respuesta rápida los autores/as aceptan los requisitos descritos.

Indexada en:

Síguenos:

Respuestas rápidas

Nueva respuesta rápida:

Requisitos y consideraciones

Respuesta

Conflictos de interés

Indexada en:

Síguenos:

Respuestas rápidas

Nueva respuesta rápida:

Requisitos y consideraciones

Respuesta

Conflictos de interés

Suscríbase a la newsletter