2024-12-092024-12-092024-10-282718-6636https://hdl.handle.net/2133/28349El análisis de supervivencia de pacientes puede enriquecerse mediante la consideración de eventos no fatales durante el seguimiento dando lugar a esquemas multiestado. En particular para el estudio del lupus, interesa estimar las probabilidades de transición entre los estados Diagnóstico de lupus, Complicación severa y Muerte mediante el ajuste de los denominados modelos multiestado. Mediante la reestructuración de los datos como objeto Lexis se ajustan modelos Poisson para obtener las tasas de transición. A partir de ellas se recurre a un método de simulación para la obtención de las probabilidades de transición. Entre los resultados hallados se destaca que durante los dos primeros años de seguimiento, la probabilidad de transitar a la muerte es prácticamente nula. A partir de ese momento, comienza lentamente a aumentar llegando, alrededor de los 8 años, a 0,04 para quienes pasaron previamente por una complicación severa y a 0,01 para quienes no transitaron por este estado intermedio.The survival analysis of patients can be enhanced by considering non-fatal events during follow-up, leading to multi-state models. Specifically, for the study of lupus, it is important to estimate the transition probabilities between Lupus Diagnosis, Severe Complication, and Death through the adjustment of so-called multi-state models. By restructuring the data as a Lexis object, Poisson models are fitted to obtain the transition rates. From these rates, a simulation method is used to obtain the transition probabilities. Among the findings, it stands out that during the first two years of follow-up, the probability of death is virtually null. Then, it begins to slowly increase, reaching around 0.04 at approximately 8 years for those who previously experienced a severe complication and 0.01 for those who did not go through this intermediate state.esopenAccessEsquema multiestadoModelo lineal generalizadoLupusMulti-state diagramGeneralized lineal modelLupuscomunicacionesFil: Universidad Nacional de Roasrio. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Argentina.Fil: Arnesi, Nora E. Universidad Nacional de Roasrio. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Argentina.Fil: Harvey, Guillermina B. Universidad Nacional de Roasrio. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Argentina.Fil: Boggio, Gabriela S. Universidad Nacional de Roasrio. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Argentina.Attribution-NoDerivs 2.5 Argentina