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dc.contributor.authorIbáñez-Pinilla, Milcíades
dc.contributor.authorVillalba-Niño, Sara
dc.contributor.authorOlaya Galán, Nury N.
dc.date.accessioned2024-11-26T18:49:44Z
dc.date.available2024-11-26T18:49:44Z
dc.date.issued2023-10
dc.identifier.citationIbáñez-Pinilla, M., Villalba-Niño, S., & Olaya-Galán, N. N. (2023). Negative log-binomial model with optimal robust variance to estimate the prevalence ratio, in cross-sectional population studies. BMC Medical Research Methodology, 23(1), 1–219. https://doi.org/10.1186/s12874-023-01999-1es_CO
dc.identifier.issn1471-2288
dc.identifier.otherhttps://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10548589/
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10818/62943
dc.description9 páginases_CO
dc.description.abstractLos estudios transversales son útiles para estimar la prevalencia de un evento en particular que afecta a poblaciones específicas, como es el caso de enfermedades u otros intereses de salud pública. La mayoría de estos estudios se han llevado a cabo con un modelo de regresión logística binomial binaria que estima valores de OR que podrían sobreestimarse debido al ajuste del modelo. Por lo tanto, la selección del mejor modelo multivariante para estudios transversales es una prioridad para controlar la sobreestimación de las asociaciones.es_CO
dc.formatapplication/pdfes_CO
dc.language.isoenges_CO
dc.publisherBMC medical research methodologyes_CO
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subject.otherEstudios transversales
dc.subject.otherRazón de prevalencia
dc.subject.otherModelos logísticos,
dc.titleNegative log-binomial model with optimal robust variance to estimate the prevalence ratio, in cross-sectional population studieses_CO
dc.typejournal articlees_CO
dc.type.hasVersionpublishedVersiones_CO
dc.rights.accessRightsopenAccesses_CO
dc.identifier.doi10.1186/s12874-023-01999-1


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