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<title>Tesis de Postgrado (Grupo de Investigación en Bioestadística)</title>
<link>http://www.saber.ula.ve/handle/123456789/1045</link>
<description>Tesis de Postgrado del Grupo de Investigación en Bioestadística</description>
<pubDate>Sun, 26 Apr 2026 21:46:41 GMT</pubDate>
<dc:date>2026-04-26T21:46:41Z</dc:date>
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<title>Análisis de supervivencia aplicado a un caso de diálisis renal: diálisis peritoneal en el Hospital Clínico Universitario de Caracas y hemodiálisis en el Hospital de Clínicas Caracas, 1980-2000</title>
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<description>Análisis de supervivencia aplicado a un caso de diálisis renal: diálisis peritoneal en el Hospital Clínico Universitario de Caracas y hemodiálisis en el Hospital de Clínicas Caracas, 1980-2000
Borges P., Rafael E.
Se llevó a cabo un análisis de supervivencia en 246 pacientes en diálisis
peritoneal y 140 pacientes en hemodiálisis, que acudían al Servicio de
diálisis peritoneal del Hospital Universitario de Caracas y a la Unidad de
hemodiálisis del Hospital de Clínicas Caracas, respectivamente, entre los
años 1980 y 2000. Para realizar el análisis de supervivencia se utilizaron
dos (2) eventos de interés: Muerte y salida de la diálisis por razones
médicas asociadas a la misma. Se elaboraron varios modelos de riesgos
proporcionales (modelos de Cox) para las distintas combinaciones de tipo
de diálisis y tipo de evento para encontrar variables predictivas
significativas en la supervivencia de los pacientes en diálisis peritoneal y
hemodiálisis, seleccionadas entre diversas covariables dicotómicas y
continuas en cada uno de los tipos de diálisis. En este evento se presentan
los mejores modelos obtenidos en cada caso, incluyendo: Estimaciones de
las funciones de supervivencia mediante el estimador de Kaplan y Meier,
obtención de los modelos semiparamétricos de riesgos proporcionales
(modelos de Cox), incluyendo en estos casos: verificación de los
supuestos y análisis de residuos. Los análisis son realizados utilizando las
técnicas del “estado del arte” en análisis de supervivencia.
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<pubDate>Thu, 26 Jul 2012 23:35:52 GMT</pubDate>
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<dc:date>2012-07-26T23:35:52Z</dc:date>
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