Aplicación de los modelos de regresión logística mixtos a la diagnosis temprana del Alzheimer

A. Pareja Ureña, A. M. Aguilera del Pino

La motivación para este estudio es el diagnóstico temprano del Alzheimer a partir de medidas repetidas en distintas visitas médicas de variables relacionadas con exámenes cognitivos y medidas cerebrales de imágenes de resonancia magnética, controlando otras variables. Ya que la variable de respuesta es binaria (padecer o no la enfermedad), los modelos estadísticos apropiados se enmarcan en la teoría general de los GLM, y en particular en la regresión logística. Sin embargo, hay muchos casos en los que los datos están agrupados y existe, por ello, una estructura de correlación. Esto se puede resolver introduciendo en el modelo efectos aleatorios que asumen una estructura jerárquica en la que los datos se agrupan en categorías de orden superior. Se obtienen así los modelos de regresión logística mixtos, cuyo uso en la práctica está creciendo mucho. La interpretación nos lleva a concluir que la variable significativa para diagnosticar el Alzheimer temprano es el examen minimental.

Palabras clave: Regresión, Logística, Efectos Mixtos, Alzheimer, Aplicación, Diagnosis Temprana, Modelos Mixtos, Imágenes de resonancia magnética, Demencia, GLM, GLMM.

Pósteres III
9 de junio de 2022  10:10
Hall de la Facultad

M. J. Olmo-Jiménez, S. Vílchez-López, J. Rodríguez-Avi

V. Cueva López, J. Rodríguez Avi, A. J. López Montoya

I. Fernández Martínez, A. Rodríguez Collado, Y. Larriba, C. Canedo, C. Rueda

C. E. Carleos Artime, N. Corral Blanco, S. Álvarez Morán

I. Jiménez Manchado, R. M. Espejo Montes

J. A. Martín Fernández, V. Di Donato, V. Pawlowsky-Glahn, J. J. Egozcue

I. Sánchez Borrego, M. M. M. Rueda García, H. Mullo Guaminga

A. Conde Sánchez, S. M. Jiménez Zafra, M. T. Martín Valdivia, A. J. Sáez Castillo