Aspectes metodològics i aplicacións de la modelització del temps de supervivència multivariant mitjançant models mixtes
- Autores: Gemma Renart i Vicens
- Directores de la Tesis: Marc Sáez Zafra (dir. tes.)
, M.ª Antonia Barceló Rado (dir. tes.) - Lectura: En la Universitat de Girona ( España ) en 2009
- Idioma: catalán
- Tribunal Calificador de la Tesis: Carme Saurina Canals (presid.) , Martí Casadesús Fa (secret.) , Mª Carmen Martos Jiménez (voc.) , José Tomás Alcalá Nalvaiz (voc.) , Ricardo Ocaña Riola (voc.)
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- Resumen
Los estudios de supervivencia se interesan por el tiempo que pasa des del inicio del estudio (diagnóstico de la enfermedad, inicio del tratamiento,,..) hasta que se produce el suceso de interés (muerte, curación, mejora,...). Sin embargo, muchas veces este suceso se observa más de una vez en un mismo individuo durante el periodo de seguimiento (datos de supervivencia multivariantes). En este caso, es necesario utilizar una metodología diferente a la utilizada en el análisis de supervivencia estándar. El principal problema que el estudio de este tipo de datos conlleva es que las distintas observaciones para cada individuo pueden no ser independientes.
Hasta ahora, este problema se ha solucionado de dos formas distintas en función de la variable dependiente. Si esta variable sigue una distribución de la familia exponencial se utilizan los modelos lineales generalizados mixtos (GLMM); y si esta variable es el tiempo, variable con una distribución de probabilidad no perteneciente a esta familia, se utiliza el análisis de supervivencia multivariante.
Lo que se pretende en esta tesis es unificar estos dos enfoques, o sea, utilizar una variable dependiente que sea el tiempo con agrupaciones de individuos o de observaciones, a partir de un GLMM, con la finalidad de introducir nuevos métodos para el tratamiento de este tipo de datos.
