Resumen

Los factores de riesgo y su grado de asociación con una enfermedad progresiva, tal como la enfermedad de Alzheimer o el cáncer de hígado, pueden identificarse usando modelos epidemiológicos; algunos ejemplos de estos modelos incluyen los de regresión logística, Poisson, log-lineales, regresión lineal y mixtos. En las ciencias médicas, el uso de modelos que tengan en cuenta no solo los distintos estados de salud que un participante experimenta a través del tiempo sino también las características propias de cada uno de ellos (por ejemplo, edad, género, características genéticas, etc.) parece razonable y justificado. En este artículo se discute una metodología que permite estimar el efecto de covariables asociadas con una enfermedad cuando la progresión o regresión de dicha enfermedad puede ser idealizada por medio de un modelo de estados múltiples (multi-state model) con varios estados que a su vez permite tener en cuenta la asociación de las mediciones tomadas en un mismo participante a través del tiempo. El método expuesto, que se basa en la propiedad de Markov se ilustra con datos simulados acerca de la enfermedad de Alzheimer. Finalmente, se discuten los méritos y las limitaciones de este enfoque.

Palabras clave: Enfermedad de Alzheimer marcadores genéticos modelos de estados múltiples datos longitudinales dependencia de Markov.

2005-12-07   |   1,907 visitas   |   4 valoraciones

Vol. 8 Núm.3. Diciembre 2005 Pags. 202-207 MedUNAB 2005; 8(3)