Regression models with an interval-censored covariate
El análisis de supervivencia trata de la evaluación estadística de variables que miden el tiempo transcurrido hasta un evento de interés. Una particularidad que ha de considerar el análisis de supervivencia son datos censurados. Éstos aparecen cuando el tiempo de interés no puede ser observado exact...
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2004 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repositorio: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2117/93819 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/2117/93819 https://dx.doi.org/10.5821/dissertation-2117-93819 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | parameter estimation optimization techniques optimization tools epidemiology HIV/AIDS regression models interval-censored data maximum likelihood estimation 1209. Estadística Anàlisi de regressió Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística |
| Sumario: | El análisis de supervivencia trata de la evaluación estadística de variables que miden el tiempo transcurrido hasta un evento de interés. Una particularidad que ha de considerar el análisis de supervivencia son datos censurados. Éstos aparecen cuando el tiempo de interés no puede ser observado exactamente y la información al respecto es parcial. Se distinguen diferentes tipos de censura: un tiempo censurado por la derecha está presente si el tiempo de supervivencia es sabido mayor a un tiempo observado; censura por izquierda está dada si la supervivencia es menor que un tiempo observado. En el caso de censura en un intervalo, el tiempo está en un intervalo de tiempo observado, y el caso de doble censura aparece cuando, también, el origen del tiempo de supervivencia está censurado.<br/><br/>La primera parte del Capítulo 1 contiene un resumen de la metodología estadística para datos censurados en un intervalo, incluyendo tanto métodos paramétricos como no-paramétricos. En la Sección 1.2 abordamos el tema de censura noinformativa que se supone cumplida para todos los métodos presentados. Dada la importancia de métodos de optimización en los demás capítulos, la Sección 1.3 trata de la teoría de optimización. Esto incluye varios algoritmos de optimización y la presentación de herramientas de optimización. Se ha utilizado el lenguaje de programación matemática AMPL para resolver los problemas de maximización que han surgido. Una de las características más importantes de AMPL es la posibilidad de enviar problemas de optimización al servidor 'NEOS: Server for Optimization' en Internet para que sean solucionados por ese servidor.<br/><br/>En el Capítulo 2, se presentan los conjuntos de datos que han sido analizados. El primer estudio es sobre la supervivencia de pacientes de tuberculosis co-infectados por el VIH en Barcelona, mientras el siguiente, también del área de VIH/SIDA, trata de usuarios de drogas intra-venosas de Badalona y alrededores que fueron admitidos a la unidad de desintoxicación del Hospital Trias i Pujol. Un área completamente diferente son los estudios sobre la vida útil de alimentos. Se presenta la aplicación de la metodología para datos censurados en un intervalo en esta área. <br/><br/>El Capítulo 3 trata del marco teórico de un modelo de vida acelerada con una covariante censurada en un intervalo. Puntos importantes a tratar son el desarrollo de la función de verosimilitud y el procedimiento de estimación de parámetros con métodos del área de optimización. Su uso puede ser una herramienta importante en la estadística. Estos métodos se aplican también a otros modelos con una covariante censurada en un intervalo como se demuestra en el Capítulo 4.<br/><br/>Otros métodos que se podrían aplicar son descritos en el Capítulo 5. Se trata sobre todo de métodos basados en técnicas de imputación para datos censurados en un intervalo. Consisten en dos pasos: primero, se imputa el valor desconocido de la covariante, después, se pueden estimar los parámetros con procedimientos estadísticos estándares disponibles en cualquier paquete de software estadístico.<br/><br/>El método de maximización simultánea ha sido implementado por el autor con el código de AMPL y ha sido aplicado al conjunto de datos de Badalona. Presentamos los resultados de diferentes modelos y sus respectivas interpretaciones en el Capítulo 6. <br/><br/>Se ha llevado a cabo un estudio de simulación cuyos resultados se dan en el Capítulo 7. Ha sido el objetivo comparar la maximización simultánea con dos procedimientos basados en la imputación para el modelo de vida acelerada. Finalmente, en el último capítulo se resumen los resultados y se abordan diferentes aspectos que aún permanecen sin ser resueltos o podrían ser aproximados de manera diferente. |
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