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Descripción del problema
En el estudio MPIP (Milti-center Post-Infarction Project) se trata de encontrar factores de riesgo de entre ocho variables explicativas correspondientes a 866 pacientes enrolados después de ser admitidos al hospital por infarto agudo de miocardio. En el estudio original, el Multicenter Postinfarction Research Group (N. Engl. J. Med., 309:331-336, 1983) encontró efectos significativos en las siguientes variables:
- VED, polarizaciones ectópicas ventriculares por hora, las cuales se obtienen de un monitor de Holter en 24 horas. Un número de latidos irregulares es un indicativo de un riesgo alto de arritmia fatal.
- NYHA, clase de la New York Heart Association, que es una medida de la cantidad de actividad que un sujeto puede realizar sin angina de pecho y la cual varía de 1 a 4.
- RALES, presencia de crepitantes en el examen inicial. El crepitante es un sonido anormal, fino y burbujeante, que se encuentra cuando se
 auscultan los ruidos pulmonares a través del tórax y suele deberse a la apareción de secreciones dentro de la luz de los bronquiolos o alvéolos.
- EF, fracción de expulsión (ejection fraction, en inglés), que es la proporción de sangre removida del corazón en cada contracción.
El propósito del taller de modelado es re-analizar de los datos del MPIP de manera tal que se puedan encontrar formas funcionales de las variables explicativas que permitan predecir los tiempos de supervivencia de los pacientes de una manera más analítica y no simplemente suponiendo linealidad como se supuso en el estudio original; además, una vez encontradas formas funcionales adecuadas, es importante tratar de encontrar posibles interacciones entre las variables explicativas. Entre los pasos a seguir en el proyecto se encuentran:
- Exploración de los datos.
- Propuesta de un modelo paramétrico o semiparamétrico adecuado.
- Encontrar el formar funcionales para las variables explicativas, tanto discretas como continuas. Aquí, es posible encontrar funciones suavizadas de las variables continuas para entonces proponer una transformación más analítica.
- Encontrar el modelo más parsimonioso que incluya interacciones tomadas de dos en dos.
- Calibración y crítica del modelo.
- Conclusiones
El curso incluirá una introducción a los modelos de supervivencia y al lenguaje estadístico R.
Se espera que cada alumno entregue un reporte de investigación individual al final de la semana seis del trimestre.
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Taller
de Modelado II (Otoño 2009)
Descripción del problema
