Bayesian model for the risk of tuberculosis infection for studies with individuals lost to follow-up

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Martinez, Edson Zangiacomi
Data de Publicação: 2008
Outros Autores: Ruffino-Netto, Antonio, Achcar, Jorge Alberto, Aragon, Davi Casale
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista de Saúde Pública
Texto Completo: https://www.revistas.usp.br/rsp/article/view/32544
Resumo: OBJECTIVE: To develop a statistical model based on Bayesian methods to estimate the risk of tuberculosis infection in studies including individuals lost to follow-up, and to compare it with a classic deterministic model. METHODS: The proposed stochastic model is based on a Gibbs sampling algorithm that uses information of lost to follow-up at the end of a longitudinal study. For simulating the unknown number of reactors at the end of the study and lost to follow-up, but not reactors at time 0, a latent variable was introduced in the new model. An exercise of application of both models in the comparison of the estimates of interest was presented. RESULTS: The point estimates obtained from both models are near identical; however, the Bayesian model allowed the estimation of credible intervals as measures of precision of the estimated parameters. CONCLUSIONS: The Bayesian model can be valuable in longitudinal studies with low adherence to follow-up.
id USP-23_23c4237f5bb34431873efac9a021f56f
oai_identifier_str oai:revistas.usp.br:article/32544
network_acronym_str USP-23
network_name_str Revista de Saúde Pública
repository_id_str
spelling Bayesian model for the risk of tuberculosis infection for studies with individuals lost to follow-up Modelaje Bayesiano del riesgo de infección tuberculosa para estudios con pérdidas de seguimiento Modelagem Bayesiana do risco de infecção tuberculosa para estudos com perdas de seguimento Tuberculose^i1^sepidemioloFatores de RiscoTécnicas de EstimativaTeorema de BayesModelos MatemáticosTuberculosis^i3^sepidemioloFactores de RiesgoTécnicas de EstimaciónTeorema de BayesModelos MatemáticosTuberculosis^i2^sEpidemiolRisk factorsEstimation techniquesBayes' theoremMathematical models OBJECTIVE: To develop a statistical model based on Bayesian methods to estimate the risk of tuberculosis infection in studies including individuals lost to follow-up, and to compare it with a classic deterministic model. METHODS: The proposed stochastic model is based on a Gibbs sampling algorithm that uses information of lost to follow-up at the end of a longitudinal study. For simulating the unknown number of reactors at the end of the study and lost to follow-up, but not reactors at time 0, a latent variable was introduced in the new model. An exercise of application of both models in the comparison of the estimates of interest was presented. RESULTS: The point estimates obtained from both models are near identical; however, the Bayesian model allowed the estimation of credible intervals as measures of precision of the estimated parameters. CONCLUSIONS: The Bayesian model can be valuable in longitudinal studies with low adherence to follow-up. OBJETIVO: Desarrollar un modelo estadístico en basado en métodos Bayesianos para estimar el riesgo de infección tuberculosa en estudios con pérdidas de seguimiento, comparándolo con un modelo clásico deterministico. MÉTODOS: El modelo estocástico propuesto se basa en un algoritmo de muestreadotes de Gibbs, utilizando las informaciones de pérdidas de seguimiento al final de un estudio longitudinal. Para simular el número desconocido de individuos reactores al final del estudio y pérdidas de seguimiento, pero no reactores en el tiempo inicial, una variable latente fue introducida en el nuevo modelo. Se presenta un ejercicio de aplicación de ambos modelos para comparación de las estimaciones generadas. RESULTADOS: Las estimaciones puntuales suministradas por ambos modelos son próximas, pero el modelo Bayesiano presentó la ventaja de traer los intervalos de credibilidad como medidas de variabilidad muestral de los parámetros estimados. CONCLUSIONES: El modelo Bayesiano puede ser útil en estudios longitudinales con baja adhesión al seguimiento. OBJETIVO: Desenvolver um modelo estatístico baseado em métodos Bayesianos para estimar o risco de infecção tuberculosa em estudos com perdas de seguimento, comparando-o com um modelo clássico determinístico. MÉTODOS: O modelo estocástico proposto é baseado em um algoritmo de amostradores de Gibbs, utilizando as informações de perdas de seguimento ao final de um estudo longitudinal. Para simular o número desconhecido de indivíduos reatores ao final do estudo e perdas de seguimento, mas não reatores no tempo inicial, uma variável latente foi introduzida no novo modelo. Apresenta-se um exercício de aplicação de ambos os modelos para comparação das estimativas geradas. RESULTADOS: As estimativas pontuais fornecidas por ambos os modelos são próximas, mas o modelo Bayesiano apresentou a vantagem de trazer os intervalos de credibilidade como medidas da variabilidade amostral dos parâmetros estimados. CONCLUSÕES: O modelo Bayesiano pode ser útil em estudos longitudinais com baixa adesão ao seguimento. Universidade de São Paulo. Faculdade de Saúde Pública2008-12-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://www.revistas.usp.br/rsp/article/view/3254410.1590/S0034-89102008000600004Revista de Saúde Pública; Vol. 42 No. 6 (2008); 999-1004 Revista de Saúde Pública; Vol. 42 Núm. 6 (2008); 999-1004 Revista de Saúde Pública; v. 42 n. 6 (2008); 999-1004 1518-87870034-8910reponame:Revista de Saúde Públicainstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPporhttps://www.revistas.usp.br/rsp/article/view/32544/34855Copyright (c) 2017 Revista de Saúde Públicainfo:eu-repo/semantics/openAccessMartinez, Edson ZangiacomiRuffino-Netto, AntonioAchcar, Jorge AlbertoAragon, Davi Casale2012-07-09T01:39:32Zoai:revistas.usp.br:article/32544Revistahttps://www.revistas.usp.br/rsp/indexONGhttps://www.revistas.usp.br/rsp/oairevsp@org.usp.br||revsp1@usp.br1518-87870034-8910opendoar:2012-07-09T01:39:32Revista de Saúde Pública - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Bayesian model for the risk of tuberculosis infection for studies with individuals lost to follow-up
Modelaje Bayesiano del riesgo de infección tuberculosa para estudios con pérdidas de seguimiento
Modelagem Bayesiana do risco de infecção tuberculosa para estudos com perdas de seguimento
title Bayesian model for the risk of tuberculosis infection for studies with individuals lost to follow-up
spellingShingle Bayesian model for the risk of tuberculosis infection for studies with individuals lost to follow-up
Martinez, Edson Zangiacomi
Tuberculose^i1^sepidemiolo
Fatores de Risco
Técnicas de Estimativa
Teorema de Bayes
Modelos Matemáticos
Tuberculosis^i3^sepidemiolo
Factores de Riesgo
Técnicas de Estimación
Teorema de Bayes
Modelos Matemáticos
Tuberculosis^i2^sEpidemiol
Risk factors
Estimation techniques
Bayes' theorem
Mathematical models
title_short Bayesian model for the risk of tuberculosis infection for studies with individuals lost to follow-up
title_full Bayesian model for the risk of tuberculosis infection for studies with individuals lost to follow-up
title_fullStr Bayesian model for the risk of tuberculosis infection for studies with individuals lost to follow-up
title_full_unstemmed Bayesian model for the risk of tuberculosis infection for studies with individuals lost to follow-up
title_sort Bayesian model for the risk of tuberculosis infection for studies with individuals lost to follow-up
author Martinez, Edson Zangiacomi
author_facet Martinez, Edson Zangiacomi
Ruffino-Netto, Antonio
Achcar, Jorge Alberto
Aragon, Davi Casale
author_role author
author2 Ruffino-Netto, Antonio
Achcar, Jorge Alberto
Aragon, Davi Casale
author2_role author
author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Martinez, Edson Zangiacomi
Ruffino-Netto, Antonio
Achcar, Jorge Alberto
Aragon, Davi Casale
dc.subject.por.fl_str_mv Tuberculose^i1^sepidemiolo
Fatores de Risco
Técnicas de Estimativa
Teorema de Bayes
Modelos Matemáticos
Tuberculosis^i3^sepidemiolo
Factores de Riesgo
Técnicas de Estimación
Teorema de Bayes
Modelos Matemáticos
Tuberculosis^i2^sEpidemiol
Risk factors
Estimation techniques
Bayes' theorem
Mathematical models
topic Tuberculose^i1^sepidemiolo
Fatores de Risco
Técnicas de Estimativa
Teorema de Bayes
Modelos Matemáticos
Tuberculosis^i3^sepidemiolo
Factores de Riesgo
Técnicas de Estimación
Teorema de Bayes
Modelos Matemáticos
Tuberculosis^i2^sEpidemiol
Risk factors
Estimation techniques
Bayes' theorem
Mathematical models
description OBJECTIVE: To develop a statistical model based on Bayesian methods to estimate the risk of tuberculosis infection in studies including individuals lost to follow-up, and to compare it with a classic deterministic model. METHODS: The proposed stochastic model is based on a Gibbs sampling algorithm that uses information of lost to follow-up at the end of a longitudinal study. For simulating the unknown number of reactors at the end of the study and lost to follow-up, but not reactors at time 0, a latent variable was introduced in the new model. An exercise of application of both models in the comparison of the estimates of interest was presented. RESULTS: The point estimates obtained from both models are near identical; however, the Bayesian model allowed the estimation of credible intervals as measures of precision of the estimated parameters. CONCLUSIONS: The Bayesian model can be valuable in longitudinal studies with low adherence to follow-up.
publishDate 2008
dc.date.none.fl_str_mv 2008-12-01
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://www.revistas.usp.br/rsp/article/view/32544
10.1590/S0034-89102008000600004
url https://www.revistas.usp.br/rsp/article/view/32544
identifier_str_mv 10.1590/S0034-89102008000600004
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://www.revistas.usp.br/rsp/article/view/32544/34855
dc.rights.driver.fl_str_mv Copyright (c) 2017 Revista de Saúde Pública
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Copyright (c) 2017 Revista de Saúde Pública
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade de São Paulo. Faculdade de Saúde Pública
publisher.none.fl_str_mv Universidade de São Paulo. Faculdade de Saúde Pública
dc.source.none.fl_str_mv Revista de Saúde Pública; Vol. 42 No. 6 (2008); 999-1004
Revista de Saúde Pública; Vol. 42 Núm. 6 (2008); 999-1004
Revista de Saúde Pública; v. 42 n. 6 (2008); 999-1004
1518-8787
0034-8910
reponame:Revista de Saúde Pública
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Revista de Saúde Pública
collection Revista de Saúde Pública
repository.name.fl_str_mv Revista de Saúde Pública - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv revsp@org.usp.br||revsp1@usp.br
_version_ 1800221788475490304

Registros relacionados