SEA Seminar: Estratègies d'anàlisis per estimar associacions causals: Matching aplicat a Big Data sanitari

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Speaker

Jordi Real

      Unitat de Suport a la Recerca Barcelona. IDIAP Jordi Gol
CIBER Diabetes y Enfermedades Metabolicas Asociadas (CIBERDEM)
Epidemiologia i Salut Pública. Universitat Internacional de Catalunya

 

Day and hour:

Friday, March 10th, 2017, at 12:00. Attention, unusual day

Location:

Aula A1 del CRM, Facultad de Ciencias, campus de la UAB.

Duration:

About 1 hour

Registration:

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Abstract:

Los estudios observacionales tienen un papel importante en la investigación médica. Sin embargo, una de las limitaciones comunes de los estudios observacionales analíticos es la que afecta a la validez interna, principalmente debido al potencial sesgo de confusión causada por la asignación no controlada de los individuos a los grupos de exposición. Las técnicas más habituales en la investigación médica en general, y la epidemiología en particular, para corregir el sesgo de confusión son los modelos de regresión multivariables (MRMs) (tales como Regresión logística, lineal, Cox etc...). Estas técnicas de ajuste requieren de una adecuada especificación del modelo para que la las medidas de asociación de interés (efecto, riesgo relativo, Odds ratio, razón de prevalencias, etc.) estén correctamente estimadas. En la actualidad, existe un creciente interés en otras alternativas a los modelos multivariables como son enfoques no paramétricos utilizando algoritmos de emparejamiento (matching). Estas técnicas prometen inferencias más robustas al no depender de la correcta especificación del modelo.

 

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