Modelos de regresión para datos de duración en estudios multicéntricos
| dc.citation.title | Decimonovenas Jornadas "Investigaciones en la Facultad" de Ciencias Económicas y Estadística de la Universidad Nacional de Rosario | es |
| dc.contributor.organizer | Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosario | es |
| dc.creator | Boggio, Gabriela Susana | |
| dc.creator | Hachuel, Leticia Susana | |
| dc.creator | Harvey, Guillermina Beatriz | |
| dc.date.accessioned | 2017-07-06T13:05:00Z | |
| dc.date.available | 2017-07-06T13:05:00Z | |
| dc.date.issued | 2014-11 | |
| dc.description.abstract | Las 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. | es |
| dc.description.abstract | It is known that data from observational multicenter studies have methodological challenges because of correlation between individuals from the same center and the lack of accuracy in observational designs. Such is the case of a prospective study about lupus performed by the Latin American Group for the Study of Lupus. Different alternative models from the conven-tional Cox regression model are evaluated for time to renal disease analysis in lupus patients. The common risk in patients from the same center is taken into account by stratification through a conditional approach or assigning a distribution to the frailty by the inclusion of random effects in the model. The advantages and disadvantages of these approaches were assessed | |
| dc.description.fil | Fil: Boggio, Gabriela Susana. Facultad Ciencias Económicas y Estadística; Universidad Nacional de Rosario; Argentina | es |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier.issn | 1668-5008 | es |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2133/7507 | |
| dc.language.iso | spa | es |
| dc.rights | openAccess | es |
| dc.rights.holder | Facultad Ciencias Económicas y Estadística, Universidad Nacional de Rosario; Argentina | es |
| dc.rights.text | Atribución – No Comercial – Compartir Igual (by-nc-sa) | es |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ | * |
| dc.subject | n.d. | es |
| dc.subject | n.d. | es |
| dc.subject | n.d. | es |
| dc.title | Modelos de regresión para datos de duración en estudios multicéntricos | es |
| dc.type | conferenceObject | |
| dc.type | documento de conferencia | |
| dc.type | acceptedVersion | |
| dc.type.collection | comunicaciones | |
| dc.type.version | acceptedVersion | es |
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- Es sabido que el análisis de los datos provenientes de estudios multicéntricos de carácter observacional presenta desafíos metodológicos debido a la correlación previsible entre las respuestas de individuos de un mismo centro sumado a la falta de rigurosidad en compara-ción con la de los diseños experimentales. Tal es el caso de un estudio prospectivo sobre lupus llevado adelante por el Grupo Latinoamericano de Estudio del Lupus. En este trabajo se realiza la puesta a prueba de diferentes alternativas de modelización al clásico modelo de regresión de Cox para el análisis del tiempo hasta la ocurrencia de un problema renal en pacientes con lupus. El riesgo en común que pueden presentar los individuos de un mismo centro se tiene en cuenta a través de la consideración de un efecto centro bajo un enfoque condicional estratificando por centro, o bien asignando una distribución de probabilidad a esa susceptibilidad compartida por los individuos de un mismo centro mediante la incorporación de efectos aleatorios al modelo. El análisis de los resultados permitió evaluar las ventajas y desventajas de cada una de las alternativas.
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