Examinando por Autor "Boggio, Gabriela Susana"
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Ítem Acceso Abierto Adaptación de la metodología de Grizzle, Starmer y Koch a muestras de panel rotativas(1999-10) Servy, Elsa; Hachuel, Leticia Susana; Boggio, Gabriela Susana; Cuesta, Cristina Beatriz; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosarion.d.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 Analisis de supervivencia para datos agrupados. Parte I: imputación de valores en caso de censura a intervalos(1998-10) Servy, Elsa; Hachuel, Leticia Susana; Boggio, Gabriela Susana; Cuesta, Cristina Beatriz; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosarion.d.Ítem 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 Diferentes alternativas para la interpretación de efectos en Modelos para Respuesta Binaria(2022-04-25) Boggio, Gabriela Susana; Harvey, Guillermina Beatriz; Secretaría de Ciencia y Tecnología, Facultad de Ciencias Económicas y Estadística, Universidad Nacional de RosarioÍtem Acceso Abierto Estimación de un modelo logit para datos correlacionados. Comparación de los enfoques clásico y bayesiano(2013-11) Hachuel, Leticia Susana; Boggio, Gabriela Susana; Harvey, Guillermina Beatriz; Marfetán Molina, Diego; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosarion.d.Ítem Acceso Abierto Estudio comparativo de Métodos de Estimación en un Modelo Logit Mixto(2012-11-28) Hachuel, Leticia Susana; Boggio, Gabriela Susana; Harvey, Guillermina Beatriz; 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 Estudio de la violencia armada en Rosario mediante modelos jerárquicos Bayesianos(2021-04-26) Schmidt Strano, Erika; Borra, Virginia Laura; Boggio, Gabriela Susana; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de RosarioLa ciudad de Rosario, tal como ocurre en otras grandes ciudades, padece altos niveles de violencia armada, por lo que conocer su distribución espacial brinda elementos importantes a la hora de diseñar políticas públicas. Es por ello que el objetivo de este trabajo es obtener estimaciones suavizadas de las tasas de heridos por arma de fuego según zonas de la ciudad para su posterior mapeo. Se ajustaron modelos jerárquicos bayesianos que admiten gran cantidad de conteos nulos y que tienen en cuenta en su formulación la supuesta correlación espacial. El georreferenciamiento de las tasas estimadas de heridos por arma de fuego permitió una mejor visualización de las variaciones zonales facilitando la identificación de la zona centro de la ciudad como la de menor riesgo de violencia armada y la zona sur, la de mayor riesgo.Ítem Acceso Abierto Estudio del comportamiento de estadísticas para datos binarios correlacionados en muestras pequeñas(2002-11) Hachuel, Leticia Susana; Boggio, Gabriela Susana; Wojdyla, Daniel; Cuesta, Cristina Beatriz; Servy, Elsa; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosarion.d.Ítem Acceso Abierto Estudio del comportamiento del estimador del efecto tratamiento en estudios con aleatorización a nivel individual(2007-11-27) Hachuel, Leticia Susana; Boggio, Gabriela Susana; Wojdyla, Daniel; Borra, Virginia Laura; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosarion.d.Ítem Acceso Abierto Evaluación de los supuestos sobre los efectos aleatorios del modelo logístico normal: su aplicación en el estudio del lupus sistémico eritematoso(2009-11) Hachuel, Leticia Susana; Boggio, Gabriela Susana; Borra, Virginia Laura; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosarion.d.Ítem Acceso Abierto Generación de datos binarios correlacionados: una comparación de dos métodos(2001-11) Hachuel, Leticia Susana; Wojdyla, Daniel; Boggio, Gabriela Susana; Cuesta, Cristina Beatriz; Servy, Elsa; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosarion.d.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 Interpretación y comparación de modelos de regresión logística para el estudio de la desocupación(2005-11) Hachuel, Leticia Susana; Boggio, Gabriela Susana; Wojdyla, Daniel; Servy, Elsa; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosarion.d.Ítem Acceso Abierto Modelos de regresión logística para el estudio de la desocupación: enfoques promedio poblacional y grupo específico.(2005-11) Hachuel, Leticia Susana; Boggio, Gabriela Susana; Méndez, Fernanda; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosarion.d.Ítem Acceso Abierto Modelos logit mixtos: una aplicación en el área de la Salud(2004-11) Hachuel, Leticia Susana; Boggio, Gabriela Susana; Wojdyla, Daniel; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosarion.d.Ítem Acceso Abierto Modelos alternativos para el análisis de datos de conteo con exceso de ceros(2010-11-23) Hachuel, Leticia Susana; Boggio, Gabriela Susana; Harvey, Guillermina Beatrizn.d.Ítem Acceso Abierto Modelos de Regresión para datos de conteo con alta asimetría(2023-12-20) Anselmi, Natalia; Harvey, Guillermina Beatriz; Boggio, Gabriela Susana; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. UNREn estudios que involucran el análisis de datos de conteo es común encontrar una variabilidad mayor que la esperada bajo el modelo paradigmático para este caso, el modelo Poisson. La sobredispersión provocada por una alta asimetría en los datos ha sido observada al estudiar la demanda de consultas pediátricas en centros de salud de la ciudad de Rosario, Argentina. Específicamente, para el estudio del número de consultas realizadas en los servicios de guardia considerando la edad de los niños y la asistencia a los consultorios pediátricos se consideraron diferentes alternativas de modelización. Las mismas, se enmarcan en la clase de modelos lineales generalizados con diferentes componentes aleatorias y sus versiones truncadas en cero debido a que sólo se consideraron los niños que requirieron atención. Se sumó, además, la propuesta desarrollada por Bonat et al. basada en los modelos con dispersión Poisson-Tweedie, los cuales se adaptan en forma automática a diferentes grados de sobredispersión en datos de conteo. Resultó satisfactorio el ajuste del modelo binomial negativo truncado y el Poisson-Tweedie con parámetro de potencia estimado igual a 4,09, lo que confirma que dicho modelo se adaptó a la alta asimetría observada. Si bien los resultados en términos de la significación de los efectos son los mismos bajo ambos ajustes, la simplificación que otorga el uso de la familia Poisson-Tweedie en el proceso de búsqueda del mejor modelo la hace sumamente atractiva.Ítem Acceso Abierto Modelos de regresión para datos de duración en estudios multicéntricos(2014-11) Boggio, Gabriela Susana; Hachuel, Leticia Susana; Harvey, Guillermina Beatriz; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de RosarioLas alternativas de modelización consideradas hacen posible tener en cuenta de una u otra forma la correlación entre las observaciones relativas a individuos que se origina en el hecho de compartir, en este caso particular, su atención en un mismo centro de salud. Desde un punto de vista metodológico, el objetivo es procurar obtener errores estándares de las esti-maciones más realísticos que aquéllos obtenidos por los métodos convencionales que igno-ran la falta de independencia. El modelo con efectos aleatorios tiene en cuenta tanto la variación intra-centro como entre los centros, aunque se basa en el fuerte supuesto de independencia entre las variables ex-plicativas y los efectos aleatorios, supuesto que puede no cumplirse particularmente en es-tudios observacionales. Permite incluir como variables explicativas aquellas comunes o es-tables en los individuos de un mismo centro, por lo que es posible examinar si éstas son las que originan las diferencias entre ellos. Por otro lado, el enfoque estratificado se destaca por su habilidad para controlar todas las características estables de los centros en estudio, las medidas y las no medidas, eliminando de esta manera fuentes de sesgo potencialmente importantes. Su principal desventaja es la imposibilidad de considerar variables estables dentro de los centros como predictores en el modelo.