Un Modelo de Markov Oculto para la Progresión de una Enfermedad Monótona Multivariada en Presencia de Errores de Clasificación

Ponente(s): Lizbeth Naranjo Albarrán, Emmanuel Lesaffre (KU Leuven, Bélgica), Carlos J. Pérez (Universidad de Extremadura, España), Timothy Mutsvari (Arlenda S.A., Bélgica).

Motivado por un estudio de salud bucal longitudinal, el estudio Signal-Tandmobiel® (Bélgica), se propone un modelo oculto de Markov en el cual se consideran los supuestos de que: (1) la enfermedad bajo estudio sigue un proceso continuo monótono no decreciente, pero ésta no es observada, y está relacionada a un conjunto de covariables que pueden variar en el tiempo; (2) los datos observados son respuestas binarias correlacionadas y están sujetas a errores de clasificación. Bajo el modelo propuesto los parámetros pueden estimarse sin información externa acerca de los errores de clasificación. La estimación de los parámetros se realiza usando métodos de Estadística Bayesiana.