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Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.1997.tde-20210729-014117
Documento
Autor
Nombre completo
Erika Tiemi Fukunaga
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 1997
Director
Título en portugués
O uso do princípio da pseudo-verossimilhança em ensaios clínicos com ausência de grupo controle
Palabras clave en portugués
Pesquisa E Planejamento Estatístico
Resumen en portugués
Em pesquisas médicas é muito comum a utilização de ensaios clínicos relacionados com a comparação de dois grupos onde um deles é o grupo controle e o outro o grupo de tratamento. Os indivíduos participantes do estudo são escolhidos ao acaso para estar no grupo de tratamento ou controle. É comum também situações onde duas medidas são tomadas em cada grupo, sendo uma antes e outra após a aplicação do tratamento. Contudo, existem situações em que não é possível a obtenção de um grupo controle, portanto torna-se necessário um método em que se possa avaliar o efeito do tratamento levando-se em conta a ausência do grupo controle. O objetivo deste trabalho é apresentar um possível modelo que aborda este tipo de problema e comparar 3 métodos de estimação dos parâmetros através de estudos de simulação
Título en inglés
not available
Resumen en inglés
In medical research it is common to consider clinical trials related to comparing two groups, one is the control group and the other the treatment group. The individuals participating in such study are assigned at random to the control or treatment groups. It is also common the situations where two measurements are obtained from each subject, one priori to treatment and the other after to treatment. However, there are situations where it is not possible to work with a control group so that it is necessary to consider an approach that can be used to evaluate the effect of the treatment in the absence of the control group. The main object of this dissertation is to present an approach that can be used in such cases and to compare three different estimation approaches to estimate the model parameters
 
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Fecha de Publicación
2021-07-29
 
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