Estimación no paramétrica de la función de supervivencia para datos con eventos recurrentes
Fuente:
Redalyc
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Artículo científico |
| Lenguaje: | es |
| Publicado: |
Ministerio de Sanidad
2004
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | |
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| _version_ | 1876481525290106880 |
|---|---|
| author | Juan R. González |
| author_facet | Juan R. González |
| contents | Estimación no paramétrica de la función de supervivencia para datos con eventos recurrentes Juan R. González Edsel A. Peña Salud Recurrencias Readmisiones Análisis de supervivencia Estadistica no paramétrica Los eventos recurrentes cuando tratamos estudios de supervivencia,necesita utilizar una metodología distinta a la empleada en elanálisis de supervivencia estándar. El principal problema que nosencontramos a la hora de realizar inferencia en este tipo de estudioses que las observaciones pueden no ser independientes. Así, si notenemos en cuenta este hecho, se pueden obtener estimadores sesgadose ineficientes. En el caso de independencia, podemos usar lageneralización del estimador límite del producto propuesto por Peñaet al. (2001) para estimar la función de supervivencia de los tiemposde interocurrencias. Sin embargo para el modelo con tiempos correlacionadosdebemos utilizar otros modelos como el modelo de fragilidad(frailty model) o un estimador propuesto por Wang y Chang(1999) que contempla tanto el hecho que los tiempos estén o nocorrelacionados. El objetivo de este trabajo ha sido ilustrar estasaproximaciones con dos ejemplos basados en datos reales. 2004 artículo científico 1135-5727 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=17078206 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=170 Revista Española de Salud Pública application/pdf Ministerio de Sanidad Revista Española de Salud Pública (España) Num.2 Vol.78 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_17078206 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2004 |
| publisher | Ministerio de Sanidad |
| spellingShingle | Estimación no paramétrica de la función de supervivencia para datos con eventos recurrentes Juan R. González Salud Recurrencias Readmisiones Análisis de supervivencia Estadistica no paramétrica Estimación no paramétrica de la función de supervivencia para datos con eventos recurrentes Juan R. González Edsel A. Peña Salud Recurrencias Readmisiones Análisis de supervivencia Estadistica no paramétrica Los eventos recurrentes cuando tratamos estudios de supervivencia,necesita utilizar una metodología distinta a la empleada en elanálisis de supervivencia estándar. El principal problema que nosencontramos a la hora de realizar inferencia en este tipo de estudioses que las observaciones pueden no ser independientes. Así, si notenemos en cuenta este hecho, se pueden obtener estimadores sesgadose ineficientes. En el caso de independencia, podemos usar lageneralización del estimador límite del producto propuesto por Peñaet al. (2001) para estimar la función de supervivencia de los tiemposde interocurrencias. Sin embargo para el modelo con tiempos correlacionadosdebemos utilizar otros modelos como el modelo de fragilidad(frailty model) o un estimador propuesto por Wang y Chang(1999) que contempla tanto el hecho que los tiempos estén o nocorrelacionados. El objetivo de este trabajo ha sido ilustrar estasaproximaciones con dos ejemplos basados en datos reales. 2004 artículo científico 1135-5727 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=17078206 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=170 Revista Española de Salud Pública application/pdf Ministerio de Sanidad Revista Española de Salud Pública (España) Num.2 Vol.78 |
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