Estudio de enfermedades progresivas usando un modelo de Markov de estados múltiples

Los factores de riesgo y su grado de asociación con una enfermedad progresiva, tal como la enfermedad de Alzheimer o el cáncer de hígado, pueden identificarse usando modelos epidemiológicos; algunos ejemplos de estos modelos incluyen los de regresión logística, Poisson, log-lineales, regresión lineal y mixtos. En las ciencias médicas, el uso de modelos que tengan en cuenta no solo los distintos estados de salud que un participante experimenta a través del tiempo sino también las características propias de cada uno de ellos (por ejemplo, edad, género, características genéticas, etc.) parece razonable y justificado. En este artículo se discute una metodología que permite estimar el efecto de covariables asociadas con una enfermedad cuando la progresión o regresión de dicha enfermedad puede ser idealizada por medio de un modelo de estados múltiples (multi-state model) con varios estados que a su vez permite tener en cuenta la asociación de las mediciones tomadas en un mismo participante a través del tiempo. El método expuesto, que se basa en la propiedad de Markov se ilustra con datos simulados acerca de la enfermedad de Alzheimer. Finalmente, se discuten los méritos y las limitaciones de este enfoque.[Salazar JC, Iral R. Estudio de enfermedades progresivas usando un modelo de Markov de estados múltiples.

• Autores: Salazar Uribe, Juan Carlos; Iral Palomino, René
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2005
• Institución: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
• Repositorio: Repositorio UNAB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/10417
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12749/10417
• Palabra clave: Ciencias biomédicas; Ciencias de la vida; Innovaciones en salud; Investigaciones; Health Sciences; Medicine; Medical Sciences; Biomedical Sciences; Life Sciences; Innovations in health; Research; Alzheimer ́s disease; Genetic markers; Multiple stage models; Longuitudinal data; Markov ́s dependence; Medicina; Ciencias de la salud; Ciencias médicas; Enfermedad de Alzheimer; Marcadores genéticos; Modelos de estados múltiples; Datos longitudinales; Dependencia de Markov
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/