Aplicación de métodos Big Data al análisis de datos biomédicos: Identificación de factores asociados con la presencia de datos incompletos y estudio de secuencias de eventos.
type: CreativeWork
description: La presencia de datos faltantes en las bases de datos biomédicas, puede sesgar los análisis y reducir su precisión. Los métodos de imputación de estos habitualmente denominados "missing data" corrigen parcialmente el problema pero necesitan modelos adecuados que relacionen su ocurrencia con el valor de las demás variables. Hemos utilizado regresiones logísticas con efectos aleatorios para identificar qué factores del paciente o centro médico están asociados con una mayor presencia de missing data en otras variables en bases de datos de gran tamaño. Para poder lidiar con una cantidad tan grande de datos hemos aplicado tres enfoques diferentes: 1) análisis con el conjunto completo de los datos, 2) análisis independientes intra-centro y el posterior metaanálisis de sus coeficientes, 3) análisis independientes en particiones aleatorias de los datos y su posterior metaanálisis.
abstract: La presencia de datos faltantes en las bases de datos biomédicas, puede sesgar los análisis y reducir su precisión. Los métodos de imputación de estos habitualmente denominados "missing data" corrigen parcialmente el problema pero necesitan modelos adecuados que relacionen su ocurrencia con el valor de las demás variables. Hemos utilizado regresiones logísticas con efectos aleatorios para identificar qué factores del paciente o centro médico están asociados con una mayor presencia de missing data en otras variables en bases de datos de gran tamaño. Para poder lidiar con una cantidad tan grande de datos hemos aplicado tres enfoques diferentes: 1) análisis con el conjunto completo de los datos, 2) análisis independientes intra-centro y el posterior metaanálisis de sus coeficientes, 3) análisis independientes en particiones aleatorias de los datos y su posterior metaanálisis.
author: Piñero de Armas, Juan José
language: es
keywords: Regresión Logística, Efectos Aleatorios, Imputación, Big Data, Redes de Conexión
license: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
date published: 2021
date modified: 2026-07-24T03:17:38Z
provider: Universidad Catolica de Murcia - Doctoral
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidad Catolica de Murcia - Doctoral

PropertyValue
property ID: Handle
value: http://hdl.handle.net/10952/5161