Aplicació de models d'efectes aleatoris en l'epidemiologia quantitativa

dc.contributor
Universitat de Barcelona. Departament de Salut Pública
dc.contributor.author
Casals i Toquero, Martí
dc.date.accessioned
2016-05-31T07:59:51Z
dc.date.available
2016-05-31T07:59:51Z
dc.date.issued
2016-01-13
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/10803/384612
dc.description.abstract
L'objectiu d'aquesta tesi és analitzar i comparar els procediments de models amb efectes aleatoris a partir de dos exemples reals, un relacionat amb les lesions d'un esport de contacte, i l'altre amb la supervivència d'un estudi longitudinal en una població gitana. En el primer capítol es fa èmfasi a certes limitacions que ens podem trobar i d'aquesta manera presentar models més sofisticats davant dissenys més complexes. En el segon capítol s'introdueixen els models amb efectes aleatoris, es revisa i avalua la qualitat de la informació aportada respecte l'anàlisi dels Generalized Linear Mixed Model (GLMM) en articles de medicina clínica. En el tercer capítol es compara el rendiment de l'estimació dels paràmetres del GLMM a través de tres filosofies estadístiques (marginal likelihood, hierarchical likelihood, Bayesian analysis) via estudis de simulació. En aquest mateix capítol s’ajusta un model GLMM per conèixer les associacions amb factors de risc en lesions d'un esport de contacte per així iniciar programes de prevenció i control de lesions en aquest esport. En el quart capítol s'introdueixen els models de supervivència amb efectes aleatoris o frailty models i es centra en els models de supervivència semiparamètrics. Finalment, en el darrer capítol s’inclou el resum de la tesi i les principals conclusions de la tesi.
cat
dc.description.abstract
The aim of this PhD is to analyze and compare approaches of mixed models from two real datasets, one about sport injuries on contact wrestling, and the other one about survival among the Roma population: a longitudinal cohort study. Chapter 1 highlights certain limitations that we can find and it shows sophisticated models when facing more complex designs. Chapter 2 introduces mixed models, reviews the application of Generalized Linear Mixed Model (GLMM) and evaluates the quality of reported information in original articles in the field of clinical medicine. Chapter 3 compares the performance of parameter estimation in GLMM of three different statistical principles (Marginal likelihood, Extended likelihood, Bayesian analysis) via simulation studies. In this chapter a GLMM model is fitted to know the risk factors in injuries of a contact sport in order to carry out prevention and control programs in this sport. Chapter 4 introduces random effect models for survival data or frailty models and it focuses on semiparametric survival models. Finally, the last chapter includes the abstract and the main conclusions of this work.
eng
dc.format.extent
252 p.
dc.format.mimetype
application/pdf
dc.language.iso
cat
dc.publisher
Universitat de Barcelona
dc.rights.license
L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/es/
dc.rights.uri
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/es/
*
dc.source
TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.subject
Epidemiologia
dc.subject
Epidemiología
dc.subject
Epidemiology
dc.subject
Lesions esportives
dc.subject
Lesiones deportivas
dc.subject
Sports injuries
dc.subject
Estadística mèdica
dc.subject
Estadística médica
dc.subject
Medical statistics
dc.subject.other
Ciències de la Salut
dc.title
Aplicació de models d'efectes aleatoris en l'epidemiologia quantitativa
dc.type
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.subject.udc
614
cat
dc.contributor.director
Carrasco Jordan, Josep Lluís
dc.contributor.director
Langohr, Klaus
dc.contributor.tutor
Carrasco Jordan, Josep Lluís
dc.embargo.terms
cap
dc.rights.accessLevel
info:eu-repo/semantics/openAccess


Documents

MCiT_TESI.pdf

3.405Mb PDF

This item appears in the following Collection(s)