Examinando por Autor "Arnesi, Nora Elba"
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Ítem Acceso Abierto Análisis de Datos de Supervivencia_Estimación de funciones y pruebas no paramétricas para datos de supervivencia utilizando R(2019-02-01) Harvey, Guillermina Beatriz; Arnesi, Nora Elba; Boggio, Gabriela SusanaÍtem Acceso Abierto Comparación de tendencias en tasas de mortalidad para diferentes subpoblaciones mediante el ajuste de modelos edad-período-cohorte(2011-11-29) Hachuel, Leticia Susana; Arnesi, Nora Elba; Boggio, Gabriela Susana; Prunello, Marcos Miguel; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosarion.d.Ítem Acceso Abierto Datos perdidos en encuestas de hogares. Un aporte metodológico(1988-10) Badler, Clara Elisabeth; Alsina, Sara María; Puigsubirá, Cristina; Vitelleschi, María Susana; Arnesi, Nora Elba; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosarion.d.Ítem Acceso Abierto Estudio de la capacidad predictiva de un modelo de supervivencia en pacientes sometidos a angioplastia carotidea(2017-11-22) Boggio, Gabriela Susana; Harvey, Guillermina Beatriz; Arnesi, Nora Elba; Borra, Virginia Laura; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de RosarioFrecuentemente la búsqueda de un modelo estadístico está orientada a la necesidad de prede-cir el fenómeno bajo estudio. Este es el caso del estudio de la supervivencia de pacientes so-metidos a angioplastia carotidea donde interesa poder predecir la probabilidad de superviven-cia a lo largo del tiempo en futuros pacientes según sus características personales y antece-dentes médicos. Debido a ello, en este trabajo se ponen a prueba diferentes medidas de capa-cidad predictiva desarrolladas para modelos de hazards proporcionales. Entre ellas pueden mencionarse medidas de tipo R2 y las relacionadas con los conceptos de sensibilidad y especi-ficidad dando lugar a las denominadas curvas ROC dependientes del tiempo. Los resultados obtenidos muestran que la edad del paciente y el denominado score SYNTAX residual predicen adecuadamente la supervivencia con valores del área bajo la curva ROC cercanas a 0.80 para diferentes períodos de tiempo pos intervención.Ítem Acceso Abierto Inferencia bayesiana en evaluación económica en salud(2015-11-18) Arnesi, Nora Elba; Hachuel, Leticia Susana; Boggio, Gabriela Susana; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de RosarioLa evaluación económica en salud abarca la comparación de alternativas de tratamiento en términos de costo y de consecuencias o resultados. Una combinación adecuada de ambos permite al tomador de decisiones elegir la opción para lograr el mejor beneficio en salud con los recursos limitados disponibles. Para modelar problemas de decisión clínica en forma realista, una de las metodologías más utilizadas son los Modelos de Markov. Bajo este enfoque, la historia natural de la enfermedad en estudio está representada por movimientos de pacientes -transiciones- a través del tiempo y de un conjunto finito de estados que se asumen representativos de la enfermedad. Su uso permite estimar el número de pacientes en cada estado de salud para derivar medidas de costo y efectividad asociadas a cada tratamiento. En la implementación de estos modelos cobra importancia el uso de la estimación bayesiana por la posibilidad de incluir evidencia externa en todos los aspectos de la investigación clínica. El objetivo de este trabajo es presentar el problema de la evaluación económica en salud desde el punto de vista de la teoría de decisión bayesiana en el ajuste de un Modelo de Markov. La utilización de este enfoque facilita la integración de conceptos provenientes de la economía, la epidemiología, la estadística y la clínica.Ítem Acceso Abierto Métodos Estadísticos I_Apunte de visualización de datos en R(2018-02-01) Settecase, María Eugenia; Arnesi, Nora Elba; Harvey, Guillermina Beatriz; San Martin, MaiteÍtem Acceso Abierto Uso de modelos marginales para el cálculo de razones de mortalidad estandarizadas(2008-11-24) Hachuel, Leticia Susana; Boggio, Gabriela Susana; Arnesi, Nora Elba; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosarion.d.Ítem Acceso Abierto Variaciones regionales en la mortalidad por cáncer de mama en la provincia de Santa Fe. Georreferenciamiento en base a modelos estadísticos.(Facultad de Ciencia Económicas y Estadísticaca - Universidad Nacional de Rosario, 2012-11-28) Hachuel, Leticia Susana; Boggio, Gabriela Susana; Arnesi, Nora Elba; Hachuel, Leticia Susana; Boggio, Gabriela SusanaLos mapas para mostrar la distribución geográfica de ocurrencia de enfermedades tales como el cáncer en una región o país particular generalmente utilizan las denominadas Razones de Mortalidad Estandarizadas (RME). Las RME se construyen comparando el número observado de casos en la población bajo estudio con su valor esperado y se expresan en porcentaje. En este trabajo el valor esperado se calcula mediante el ajuste de un modelo de regresión marginal Poisson que considera efectos de los diferentes grupos de edad en cada región. Las RME por edad así obtenidas para cada área posteriormente se fortalecen mediante el ajuste de un modelo mixto de manera de obtener estimaciones más estables. Este procedimiento se utiliza para el estudio de la mortalidad por cáncer de mama en la provincia de Santa Fe para el período 2000-2008. La metodología estadística propuesta permite la estimación de este indicador de mortalidad a nivel departamental, controlando no sólo el impacto que pueden producir las diferencias en las estructuras por edad de las poblaciones de cada departamento sino también haciendo uso de la información conjunta de todos ellos.