Applying Quantitative Bias Analysis to Epidemiologic Data / Fox, Matthew P.  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Applying Quantitative Bias Analysis to Epidemiologic Data Tipo de documento: documento electrónico Autores: Fox, Matthew P., Autor ; MacLehose, Richard F., Autor ; Lash, Timothy L., Autor Mención de edición: 2 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XVI, 467 p. 76 ilustraciones, 39 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-82673-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Biometría  Epidemiología  Bioinformática  Salud pública  Informática Médica  Biotecnología  Bioestadística  Informática de la Salud Índice Dewey: 57.015.195 Resumen: Este libro de texto y guía se centra en metodologías para el análisis de sesgos en epidemiología y salud pública, y no solo proporciona actualizaciones de la primera edición sino que también desarrolla métodos y agrega nuevos métodos avanzados. A medida que el poder computacional disponible para los analistas ha mejorado y los problemas epidemiológicos se han vuelto más avanzados, los datos faltantes, los métodos Bayes y empíricos se han vuelto más comúnmente utilizados. Esta nueva edición presenta ejemplos actualizados y agrega cobertura que aborda: Error de medición relacionado con variables continuas y politómicas Métodos relacionados con datos persona-tiempo (tasa) Análisis de sesgo utilizando datos faltantes, métodos empíricos (probabilidad) y Bayes Una característica única de esta revisión es su sección sobre mejores prácticas para implementar, presentar e interpretar análisis de sesgos. Pedagógicamente, el texto guía a estudiantes y profesionales a través de las etapas de planificación del análisis de sesgos, incluido el diseño de estudios de validación y la recopilación de datos de validez de otras fuentes. Tres capítulos presentan métodos de corrección para abordar el sesgo de selección, la confusión no controlada y los errores de medición, y las secciones posteriores amplían estos métodos al análisis de sesgo probabilístico, métodos de datos faltantes, enfoques basados ​​en la probabilidad, métodos bayesianos y mejores prácticas. Nota de contenido: 1. Introduction and Objectives -- 2. A Guide to Implementing Quantitative Bias Analysis -- 3. Data Sources for Bias Analysis -- 4. Selection Bias -- 5. Uncontrolled Confounders -- 6. Misclassification -- 7. Measurement Error for Continuous Variables -- 8. Multiple Bias Modeling -- 8. Bias Analysis by Simulation for Summary Level Data -- 9. Bias Analysis by Simulation for Record Level Data -- 10. Combining Systematic and Random Error -- 11. Bias Analysis by Missing Data Methods -- 12. Bias Analysis by Empirical Methods -- 13. Bias Analysis by Bayesian Methods -- 14. Multiple Bias Modeling -- 15. Good Practices for Quantitative Bias Analysis -- 15. Presentation and Inference -- References -- Index. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Applying Quantitative Bias Analysis to Epidemiologic Data [documento electrónico] / Fox, Matthew P., Autor ; MacLehose, Richard F., Autor ; Lash, Timothy L., Autor  . -  2 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XVI, 467 p. 76 ilustraciones, 39 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-82673-4 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Biometría  Epidemiología  Bioinformática  Salud pública  Informática Médica  Biotecnología  Bioestadística  Informática de la Salud Índice Dewey: 57.015.195 Resumen: Este libro de texto y guía se centra en metodologías para el análisis de sesgos en epidemiología y salud pública, y no solo proporciona actualizaciones de la primera edición sino que también desarrolla métodos y agrega nuevos métodos avanzados. A medida que el poder computacional disponible para los analistas ha mejorado y los problemas epidemiológicos se han vuelto más avanzados, los datos faltantes, los métodos Bayes y empíricos se han vuelto más comúnmente utilizados. Esta nueva edición presenta ejemplos actualizados y agrega cobertura que aborda: Error de medición relacionado con variables continuas y politómicas Métodos relacionados con datos persona-tiempo (tasa) Análisis de sesgo utilizando datos faltantes, métodos empíricos (probabilidad) y Bayes Una característica única de esta revisión es su sección sobre mejores prácticas para implementar, presentar e interpretar análisis de sesgos. Pedagógicamente, el texto guía a estudiantes y profesionales a través de las etapas de planificación del análisis de sesgos, incluido el diseño de estudios de validación y la recopilación de datos de validez de otras fuentes. Tres capítulos presentan métodos de corrección para abordar el sesgo de selección, la confusión no controlada y los errores de medición, y las secciones posteriores amplían estos métodos al análisis de sesgo probabilístico, métodos de datos faltantes, enfoques basados ​​en la probabilidad, métodos bayesianos y mejores prácticas. Nota de contenido: 1. Introduction and Objectives -- 2. A Guide to Implementing Quantitative Bias Analysis -- 3. Data Sources for Bias Analysis -- 4. Selection Bias -- 5. Uncontrolled Confounders -- 6. Misclassification -- 7. Measurement Error for Continuous Variables -- 8. Multiple Bias Modeling -- 8. Bias Analysis by Simulation for Summary Level Data -- 9. Bias Analysis by Simulation for Record Level Data -- 10. Combining Systematic and Random Error -- 11. Bias Analysis by Missing Data Methods -- 12. Bias Analysis by Empirical Methods -- 13. Bias Analysis by Bayesian Methods -- 14. Multiple Bias Modeling -- 15. Good Practices for Quantitative Bias Analysis -- 15. Presentation and Inference -- References -- Index. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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