Trajetórias e modelação conjunta aplicadas a métricas de saúde

Os modelos lineares mistos fornecem uma compreensão muito eficaz das trajetórias ao considerar os efeitos fixos e aleatórios. As medições longitudinais podem terminar devido a um evento ou censura.

É interessante estudar a evolução longitudinal, bem como os fatores de risco e as suas implicações no tempo até ao evento. Sabe-se que modelos conjuntos permitem modelar de forma mais eficaz a distribuição conjunta de dados longitudinais e tempo-até-evento.

Os modelos de variáveis latentes permitem obter indicadores de saúde mais precisos na presença de erro de medição, identificação de classes/conglomerados dentro dos dados, identificação da verdadeira prevalência, sensibilidade e especificidade sem a presença de padrão de ouro em testes diagnósticos, e também calibração de vários indicadores com a presença de dados omissos. Inferência bayesiana e frequencista podem ser utilizadas para estimar este tipo de modelos.

Estes modelos estatísticos estão a ser desenvolvidos e aplicados em investigação de dados nutricionais, cancro, hemodiálise e sobrevida de transplante renal e doenças cardiovasculares.

São objetivos deste laboratório:

• O desenvolvimento e implementação de métodos estatísticos no contexto da análise de sobrevivência e modelação conjunta de dados longitudinais e de tempo até ao evento em dados epidemiológicos de base populacional e clínicos ao nível do paciente;
• O uso de modelos de variáveis latentes (traço ou classe) para obter indicadores de saúde mais precisos e identificação de padrões de dados;
• Produzir investigação de qualidade em bioestatística e métricas de saúde nas áreas da Epidemiologia e Saúde Pública, Medicina e Biologia com a aplicação, desenvolvimento e divulgação de técnicas matemáticas e estatísticas.