Examinando por Autor "Isern, Guillermina"

Mostrando 1 - 6 de 6
  • Miniatura
    ÍtemAcceso Abierto
    Ajuste de Modelos “CAR” para la estimacion espacio-temporal de eventos
    (2014-11) Ugarte, María Dolores; Cuesta, Cristina Beatriz; Isern, Guillermina; Barbona, Ivana; Lupachini, Evangelina; Fantasía, Fiorela; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosario
    n.d.
  • Miniatura
    ÍtemAcceso Abierto
    Caracterización de intoxicaciones no intencionales hogareñas en Rosario, a través de análisis de datos simbólicos
    (Círculo Médico de Rosario, 2006-04-15) Moscoloni, Nora; Isern, Guillermina; Navone, Hugo; Evangelista, Marcela; Prada, Dora Beatríz; Digón, Ana; Piola, Juan Carlos
    Los autores han propuesto una adecuación a la Toxicología de reemplazo del término accidente, sugiriendo la denominación Intoxicaciones No Intencionales Hogareñas (INIH). Para caracterizar las INIH utilizamos análisis de datos simbólicos. Los datos corresponden a casos de intoxicaciones registrados en el Sertox, entre enero 2000 y junio 2003, con un software propio (Rectox ®). Se procesaron en primer lugar con el software SPAD versión 4.5 (CISIA) para caracterizar la variable tipo de intoxicación (2739 INIH, 1728 No INIH). El procedimiento ordena las categorías más características, estadísticamente significativas, de ambos tipos de intoxicación, y para graficar esta caracterización los tomamos como dos objetos simbólicos en el entorno del software SODAS. El gráfico sintético con los resultados se obtiene uniendo con una línea de color los puntos-categorías de mayor frecuencia y que para las INIH son: individuos entre 0 y 9 años de edad (81%) y de sexo masculino (59%) que ingieren una cantidad escasa (81%), evolucionan sin síntomas (70%), consultan con una latencia menor a una hora (80%), los tipos de tóxico son productos del hogar (23%) y plaguicidas de uso doméstico (20%), con presentaciones líquidas (54%), siendo las horas de ocurrencia más frecuentes de 20 a 22 (18%) y de 10 a 14 (26%). Los objetos simbólicos permiten resolver problemas de respuesta no unitaria, como en este caso una descripción visualmente rápida de las INIH y su comparación con las No INIH. Consideramos que esta caracterización nos permitirá avanzar en la implementación de estrategias de prevención y control de INIH en Rosario.
  • Miniatura
    ÍtemAcceso Abierto
    Comparación de modelos para el control de sesgos en estudios ecológicos
    (2017-11-22) Isern, Guillermina; Cuesta, Cristina Beatriz; Barbona, Ivana; Meroi, Norma; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosario
    Entre los tipos de estudios más frecuentemente utilizados en epidemiología se encuentran los estudios ecológicos, cuya unidad de análisis es un área geográfica o un momento del tiempo y su objetivo es medir la asociación entre una enfermedad y un posible factor de riesgo o variable explicativa en base a medidas resumen observadas en esas unidades (promedio, porcentaje, tasa, etc.). Estos estudios son muy encontrados en la literatura debido a su sencillez, bajo costo, fácil obtención de la información, etc. y son generalmente mostrados en una faz exploratoria. El mayor problema que ellos presentan es la denominada “falacia ecológica”, el sesgo que se comete al querer extrapolar las asociaciones observadas a nivel de área, a los individuos de las mismas. Este tipo de sesgos puede producirse debido a diferentes motivos: la incapacidad de determinar la temporalidad de la variable respuesta y la explicativa, la posible presencia de variables confundentes, la imposibilidad de contar con las distribuciones de las medidas agrupadas, etc. A fin de controlar el posible sesgo asociado a estos estudios se han propuesto diferentes modelos estadísticos, entre ellos los que tienen en cuenta estratos definidos de acuerdo a alguna posible variable de confusión. La ventaja de estos modelos estratificados es que se trabaja con grupos más pequeños que el total del área geográfica permitiendo tener en cuenta posibles variables de confusión (que son las que determinan los estratos). Sin embargo, esta metodología puede no ser adecuada cuando se carece de la información a nivel de estrato y/o cuando las áreas de estudio son demasiado pequeñas. Otra opción consiste en ajustar un modelo que pretenda controlar el mencionado sesgo combinando distintas fuentes de datos, una que incluye los datos agrupados y otra que incluye los datos a nivel individual (que puede no ser la misma que la anterior). Este modelo es un intermedio entre utilizar datos a nivel individuo y datos a nivel área geográfica. Se ejemplifica la metodología utilizando datos de la Encuesta Nacional de Factores de Riesgo llevada a cabo por las Direcciones Provinciales de Estadística entre octubre y diciembre de 2013. Se estudia la asociación entre obesidad y diferentes factores tales como edad, sexo, nivel de instrucción, cobertura de salud, etc. Se comparan los resultados de modelos para datos individuales con modelos para datos agrupados a nivel provincia o datos agrupados a nivel de estrato. Se concluye que los datos agrupados no logran reflejar las asociaciones observadas a nivel individual. A partir de este trabajo se dirige la investigación hacia el estudio de modelos que combinan tanto fuente de información a nivel individual como a nivel agrupado simultáneamente.
  • Miniatura
    ÍtemAcceso Abierto
    Comparación de Modelos para el Control ee Sesgos en Estudios Ecológicos
    (2017-11-22) Isern, Guillermina; Cuesta, Cristina Beatriz; Barbona, Ivana; Meroi, Norma; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosario
    Entre los tipos de estudios más frecuentemente utilizados en epidemiología se encuentran los estudios ecológicos, cuya unidad de análisis es un área geográfica o un momento del tiempo y su objetivo es medir la asociación entre una enfermedad y un posible factor de riesgo o variable explicativa en base a medidas resumen observadas en esas unidades (promedio, porcentaje, tasa, etc.). Estos estudios son muy encontrados en la literatura debido a su sencillez, bajo costo, fácil obtención de la información, etc. y son generalmente mostrados en una faz exploratoria. El mayor problema que ellos presentan es la denominada “falacia ecológica”, el sesgo que se comete al querer extrapolar las asociaciones observadas a nivel de área, a los individuos de las mismas. Este tipo de sesgos puede producirse debido a diferentes motivos: la incapacidad de determinar la temporalidad de la variable respuesta y la explicativa, la posible presencia de variables confundentes, la imposibilidad de contar con las distribuciones de las medidas agrupadas, etc. A fin de controlar el posible sesgo asociado a estos estudios se han propuesto diferentes modelos estadísticos, entre ellos los que tienen en cuenta estratos definidos de acuerdo a alguna posible variable de confusión. La ventaja de estos modelos estratificados es que se trabaja con grupos más pequeños que el total del área geográfica permitiendo tener en cuenta posibles variables de confusión (que son las que determinan los estratos). Sin embargo, esta metodología puede no ser adecuada cuando se carece de la información a nivel de estrato y/o cuando las áreas de estudio son demasiado pequeñas. Otra opción consiste en ajustar un modelo que pretenda controlar el mencionado sesgo combinando distintas fuentes de datos, una que incluye los datos agrupados y otra que incluye los datos a nivel individual (que puede no ser la misma que la anterior). Este modelo es un intermedio entre utilizar datos a nivel individuo y datos a nivel área geográfica. Se ejemplifica la metodología utilizando datos de la Encuesta Nacional de Factores de Riesgo llevada a cabo por las Direcciones Provinciales de Estadística entre octubre y diciembre de 2013. Se estudia la asociación entre obesidad y diferentes factores tales como edad, sexo, nivel de instrucción, cobertura de salud, etc. Se comparan los resultados de modelos para datos individuales con modelos para datos agrupados a nivel provincia o datos agrupados a nivel de estrato. Se concluye que los datos agrupados no logran reflejar las asociaciones observadas a nivel individual. A partir de este trabajo se dirige la investigación hacia el estudio de modelos que combinan tanto fuente de información a nivel individual como a nivel agrupado simultáneamente.
  • Miniatura
    ÍtemAcceso Abierto
    Comparación de perfiles sociales de estudiantes universitarios a través de técnicas de visualización de objetos simbólicos
    (Organización de Estados Iberoamericanos para la Educación, la Ciencia y la Cultura (OEI), 2007-05-10) Moscoloni, Nora; Burke, María de Luján; Calvo, Silvana; Isern, Guillermina
    El conocimiento de las características sociales de los estudiantes universitarios constituye una materia de interés fundamental tanto para la gestión académica como para las investigaciones que refieren a la Universidad como objeto de estudio. En este trabajo proponemos la utilización de tipologías a través de herramientas que se encuadran en el enfoque del Análisis Multidimensional de Datos. Estas técnicas fueron aplicadas con éxito en la caracterización de las poblaciones de alumnos de las distintas facultades de la UNR como parte del proceso de Autoevaluación Institucional que se desarrolló en esta Casa de Altos Estudios a partir del año 2000.
  • Miniatura
    ÍtemAcceso Abierto
    Elección del parámetro de suavizado óptimo en regresiones p-spline. Un estudio por simulación
    (2013-11) Isern, Guillermina; Cuesta, Cristina Beatriz; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosario
    n.d.