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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ve/es_VE
dc.contributor.authorBorges P., Rafael E.
dc.contributor.authorTorres-Mantilla, Hugo Alexander
dc.contributor.authorGonzález-Villar, Andrea
dc.date.accessioned2020-05-09T04:46:32Z
dc.date.available2020-05-09T04:46:32Z
dc.date.issued2020-05-09
dc.identifier.issn0543-517Xes
dc.identifier.urihttp://www.saber.ula.ve/handle/123456789/46759
dc.description.abstractSe presenta un análisis de supervivencia para analizar los tiempos de seguimiento de 246 pacientes atendidos en el Servicio de Diálisis Peritoneal del Hospital Clínico Universitario de Caracas, seguidos entre los años 1980 y 1997, utilizando la muerte como evento de interés. El análisis de supervivencia fue efectuado de la manera clásica, incluyendo: (i) estimaciones de las funciones de supervivencia mediante el estimador de Kaplan–Meier para explorar el efecto en los tiempos de vida de los pacientes según el estado de diabetes y el índice de masa corporal (IMC) de los pacientes, (ii) determinación de las diferencias de las funciones de supervivencias mediante el test de logaritmos de los rangos (Log-Rank test), (iii) ajuste de dos modelos semiparamétricos de riesgos proporcionales (modelos de Cox) incluyendo la interacción entre diabetes e IMC, (iv) Selección del mejor modelo, según el criterio de información de Akaike y, (v) verificación de los supuestos del modelo seleccionado. El modelo definitivo resultó estadísticamente significativo (p-valor = 0,000177), no se violan los supuestos del mismo, y las covariables incluidas en este modelo son edad, IMC y la interacción entre diabetes e IMC, con p-valor iguales a 0,0015; 0,0072 y 0,0391, respectivamente, y los riesgos de muerte, estimados mediante el exponencial de su coeficientes fueron respectivamente 1,03138; 0,90166 y 1,02817. La interpretación de la interacción entre diabetes e IMC permitió ajustar un submodelo de Cox para pacientes no diabéticos en los cuales los exponenciales de los coeficientes para edad e IMC fueron 1,0371 y 0,8632, respectivamente.es_VE
dc.language.isoeses_VE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_VE
dc.subjectAnálisis de supervivenciaes_VE
dc.subjectestimador de Kaplan y Meieres_VE
dc.subjectmodelo de Coxes_VE
dc.subjectdiálisis peritoneales_VE
dc.subjectdiabeteses_VE
dc.subjectíndice de masa corporal (IMC)es_VE
dc.titleAnálisis de supervivencia con interacción de diabetes e índice de masa corporal en pacientes en diálisis peritoneal.es_VE
dc.title.alternativeSurvival analysis with interaction between diabetes and body mass index in peritoneal dialysis patients.es_VE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_VE
dcterms.dateAccepted1-9-2019es
dcterms.dateSubmitted1-7-2019es
dc.description.abstract1A survival analysis is presented to analyze the follow-up time of 246 patients of the Peritoneal Dialysis Service of the University Clinic Hospital of Caracas, followed between 1980 and 1997, using death as event of interest. The survival analysis was performed in a classical way, including: (i) estimations of the survival function using the Kaplan-Meier estimator to explore the effect of diabetes and body mass index (BMI) over the lifetime of the patients, (ii) determination of the differences of the survival functions using the Log-Rank test, (iii) the fitting of two proportional hazard semiparametric models (Cox models) including the interaction between diabetes and BMI, (iv) selection of the best model using the Akaike information criteria, and (v) the verification of the assumption of the selected model. The final model was statistical significant (p-value= 0.000177), there is no evidence of the violation of the assumption, and the covariables included were age, BMI, and the interaction between diabetes and BMI, with p-values 0.0015, 0.0072, and 0.0391, respectively, with a death hazard, estimated by the exponential of their coefficients 1.03138, 0.90166, and 1.02817, respectively. The interpretation of the interaction plot allowed to adjust a Cox submodel for the non-diabetic patient, and the exponential of the coefficients of this submodel were 1.0371 and 0.8632 for age, and BMI, respectively.es_VE
dc.description.colacion3-13es_VE
dc.description.emailborgesr@gmail.comes_VE
dc.description.frecuenciaSemestrales
dc.description.paginawebhttps://saber.ula.ve/farmacia/es
dc.identifier.depositolegalpp195802ME1003es
dc.identifier.edepositolegalppi201202ME4102es
dc.identifier.eissn2244-8845es
dc.publisher.paisVenezuelaes_VE
dc.subject.facultadFacultad de Farmacia y Bioanálisises_VE
dc.subject.institucionUniversidad de Los Andeses_VE
dc.subject.keywordsSurvival analysises_VE
dc.subject.keywordsKaplan-Meier estimatores_VE
dc.subject.keywordsCox modeles_VE
dc.subject.keywordsperitoneal dialysises_VE
dc.subject.keywordsdiabeteses_VE
dc.subject.keywordsbody mass index (BMI)es_VE
dc.subject.publicacionelectronicaRevista de la Facultad de Farmaciaes
dc.subject.seccionRevista de la Facultad de Farmacia: Artículos Originaleses_VE
dc.subject.thematiccategoryMedicina y Saludes_VE
dc.subject.tipoRevistases_VE
dc.type.mediaTextoes_VE


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