Comparación de métodos para estimar razones de prevalencia (2024)
Este estudio abordó la comparación de métodos para estimar las razones de prevalencia desde una perspectiva analítica y mediante un ejercicio de simulación para diferentes tamaños de muestra y momentos de prevalencia, considerando casos de presencia media, alta y baja de la enfermedad, con el objetivo de facilitar los procesos para seleccionar modelos y reducir la sobreestimación, identificando la naturaleza de los datos. Se realizaron comparaciones con y sin modelos estadísticos, como los modelos Logístico, Log-binomial, Poisson y Poisson Robusto, enfatizando el tipo de estudio epidemiológico asociado con cada uno, desde un enfoque clásico y bayesiano. También se desarrolló una comparación a través de un caso aplicado de pacientes con eventos adversos, visto longitudinalmente considerando los tiempos de admisión y transversalmente con el número total de eventos adversos en el período estudiado.