Comparación de métodos para estimar razones de prevalencia
Este estudio abordó la comparación de métodos para estimar las razones de prevalencia desde una perspectiva analítica y mediante un ejercicio de simulación para diferentes tamaños de muestra y momentos de prevalencia, considerando casos de presencia media, alta y baja de la enfermedad, con el objeti...
- Autores:
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Sinisterra Gutiérrez, Dallys Nicol
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad del Valle
- Repositorio:
- Repositorio Digital Univalle
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.univalle.edu.co:10893/33567
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10893/33567
- Palabra clave:
- Modelos estadísticos
Regresión logística
Regresión (Estadística)
Teorema de Bayes
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
Summary: | Este estudio abordó la comparación de métodos para estimar las razones de prevalencia desde una perspectiva analítica y mediante un ejercicio de simulación para diferentes tamaños de muestra y momentos de prevalencia, considerando casos de presencia media, alta y baja de la enfermedad, con el objetivo de facilitar los procesos para seleccionar modelos y reducir la sobreestimación, identificando la naturaleza de los datos. Se realizaron comparaciones con y sin modelos estadísticos, como los modelos Logístico, Log-binomial, Poisson y Poisson Robusto, enfatizando el tipo de estudio epidemiológico asociado con cada uno, desde un enfoque clásico y bayesiano. También se desarrolló una comparación a través de un caso aplicado de pacientes con eventos adversos, visto longitudinalmente considerando los tiempos de admisión y transversalmente con el número total de eventos adversos en el período estudiado. |
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