Modelos de regresión para datos de duración en estudios multicéntricos

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 metodológic...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Boggio, Gabriela Susana, Hachuel, Leticia Susana, Harvey, Guillermina Beatriz
Otros Autores: Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosario
Formato: conferenceObject documento de conferencia acceptedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: 2017
Materias:
n.d.
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/2133/7507
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Aporte de:
Repositorio Hipermedial de la Universidad Nacional de Rosario (UNR) de Universidad Nacional de Rosario
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description 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.
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