dc.contributor |
Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Estadística i Investigació Operativa |
dc.contributor |
Cobo Valeri, Erik |
dc.contributor |
Ribera Santasusana, Josep Mª |
dc.contributor.author |
Morgades de la Fe, Mireia |
dc.date |
2008-06 |
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/2099.1/6823 |
dc.language.iso |
cat |
dc.publisher |
Universitat Politècnica de Catalunya |
dc.rights |
Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Spain |
dc.rights |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.rights |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/ |
dc.subject |
Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística::Matemàtica aplicada a les ciències |
dc.subject |
Leukemia--Chemotherapy--Evaluation |
dc.subject |
Leukemia--Palliative treatment |
dc.subject |
Leukemia--Treatment |
dc.subject |
estudis observacionals |
dc.subject |
leucèmia |
dc.subject |
quimioteràpia |
dc.subject |
Propensity Score |
dc.subject |
alo-trasplantament |
dc.subject |
Terapèutica -- Mètodes estadístics |
dc.subject |
Leucèmia |
dc.subject |
Classificació AMS::92 Biology and other natural sciences::92C Physiological, cellular and medical topics |
dc.title |
Correcció del biaix en estudis observacionals amb el Propensity Score. Aplicació a l'estimació de l'efecte del tractament de la leucèmia |
dc.type |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
dc.description.abstract |
Volem analitzar l’efecte del tractament (quimioteràpia o alo-trasplantament) de la
leucèmia aguda limfoblàstica (LAL) d’alt risc en adults mitjançant un estudi
observacional. La limitació més important dels estudis observacionals és que
l’assignació dels malalts al tractament no es realitza de manera aleatòria, la qual cosa
provoca que existeixi un biaix de selecció per indicació de tractament. Al 1983,
Rosembaum i Rubin (1) proposen un nou mètode, el Propensity Score (PS), per tal de
controlar aquest tipus de biaix en els estudis observacionals.
Mitjançant simulació i per a diferents escenaris, analitzem l’eficàcia del Propensity Score introduït com a variable d’ajustament en el model de Cox. L’estimació delPropensity Score es duu a terme mitjançant models lineals generalitzats (MLG) o reproduint el criteri clínic, el qual està protocolitzat per assignació binària.
De la simulació obtenim que, per a l’únic escenari que presenta confusió, la millor
estimació de l’efecte del tractament es dóna quan ajustem pel Propensity Score assignat
de manera binària. Per a la resta d’escenaris proposats, s’obtenen biaixos de l’estimació del tractament tot ells molt petits i similars sigui quin sigui l’ajustament realitzat. Els mateixos resultats obtenim quan simulem mostres de grandària petita.
En conclusió, per als diferent models estudiats mitjançant simulació, demostrem que la millor correcció del biaix la proporciona el Propensity Score, en particular, emprat de manera binària inclús quan la mostra és petita. Emprant aquest ajustament en les dades clíniques, obtenim que els malalts que fan alo-trasplantament tenen un risc de morir entre [0,611; 2,711] respecte als malalts que fan quimioteràpia, la qual cosa ens indica que no hi ha diferències estadísticament significatives entre ambdós grups de malalts tractats. |