Metodología de Regresión Joinpoint Extendida para Datos de Encuestas Complejas

Área de la Ciencia:

• Estadística; Bioestadística; Metodología de Encuestas

Sus antecedentes:

• Los modelos de regresión Joinpoint modelan tendencias en estimaciones agregadas específicas del tiempo, principalmente para datos no de encuestas.
• Los métodos existentes tienen dificultades con datos de encuestas complejas, que tienen correlaciones entre estimaciones específicas del tiempo y cálculos incorrectos de los grados de libertad.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y evaluar modelos de regresión joinpoint a nivel individual para datos de encuestas complejas.
• Abordar los problemas de correlación entre puntos de tiempo y los grados de libertad correctos en el análisis de datos de encuestas.
• Proponer un Criterio de Información de Akaike modificado basado en diseño (M-dAIC) para la selección de modelos en diseños de encuestas complejas.

Principales métodos:

• Se propusieron modelos a nivel individual que incorporan la correlación entre puntos de tiempo y corrigen los grados de libertad para los diseños de muestreo.
• Se introdujo un Criterio de Información de Akaike modificado basado en diseño (M-dAIC) para la selección de modelos.
• Se compararon empíricamente los nuevos métodos con los modelos a nivel agregado existentes utilizando estudios de simulación y datos de encuestas de salud.

Principales resultados:

• Los modelos a nivel individual identificaron con precisión el número real de puntos de unión en datos de encuestas complejas.
• Los métodos propuestos demostraron un rendimiento superior en comparación con los modelos a nivel agregado establecidos, especialmente con coeficientes de correlación interclase (ICC) moderados a altos.

Conclusiones:

• Los modelos de regresión joinpoint a nivel individual ofrecen un enfoque más preciso para analizar tendencias en datos de encuestas complejas.
• Los métodos desarrollados y el M-dAIC proporcionan herramientas sólidas para la inferencia estadística y la selección de modelos en la investigación de encuestas de salud.