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dc.contributor.advisorZiegelmann, Patricia Klarmannpt_BR
dc.contributor.authorFigueira, Filipe Rammépt_BR
dc.date.accessioned2022-04-07T04:48:47Zpt_BR
dc.date.issued2019pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/236757pt_BR
dc.description.abstractTendo em vista que a metanálise de proporção para estudos de braço único é um assunto pouco explorado na literatura, tampouco há um consenso entre os criadores dos pacotes estatísticos de qual método de estimação de prevalência conjunta utilizar, este trabalho propõe-se a pesquisar sobre metanálise de prevalência, a fim de estabelecer qual desses métodos é mais indicado dadas as características dos estudos presentes na metanálise. Realiza-se, então, uma pesquisa experimental com simulações. Diante disso, verifica-se que os métodos clássicos de estimação de metanálise de prevalência conjunta somente são indicados quando a prevalência dos estudos são próximas de 50% ou quando os estudos têm tamanho amostral grande ou quando um modelo linear generalizado misto não pode ser estimado, o que impõe a constatação de que, em praticamente todos os cenários, o método mais indicado para estimação de uma metanálise de prevalência é por meio de um modelo linear generalizado misto.pt_BR
dc.description.abstractGiven that proportion meta-analysis for single-arm studies is little explored in the literature, there is no consensus among the creators of the statistical packages of which joint prevalence estimation method to use, this paper proposes to research on meta-analysis of prevalence in order to establish which of these methods is more appropriate given the characteristics of the studies present in the meta-analysis. An experimental research with simulations is then performed. Given this, it is found that the classical methods of joint prevalence meta-analysis estimation are only indicated when the prevalence of studies is close to 50 % or when the studies have large sample size or when a mixed generalized linear model cannot be estimated. , which requires the realization that, in virtually all scenarios, the most appropriate method for estimating a prevalence meta-analysis is by means of a mixed generalized linear model.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectEstimacao estatisticapt_BR
dc.subjectPrevalênciapt_BR
dc.titleMetanálise de prevalência : um estudo de simulaçãopt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.identifier.nrb001116630pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Matemática e Estatísticapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.graduationEstatística: Bachareladopt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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