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Sequential Monte Carlo methods in Bayesian joint models for longitudinal and time-to-event data

2017

El análisis estadístico de la información generada por el seguimiento médico de una enfermedad es un reto muy importante en el ámbito de la medicina personalizada. A medida que avanza el curso evolutivo de la enfermedad en un paciente, su seguimiento genera cada vez más información que debe ser procesada inmediatamente para revisar y actualizar su pronóstico y tratamiento. Nuestro objetivo en esta tesis se centra en dicho proceso de actualización a través de métodos de inferencia secuencial en modelos conjuntos de datos longitudinales y de supervivencia desde una perspectiva Bayesiana. En concreto, proponemos la utilización de métodos secuenciales de Monte Carlo adaptados a modelos conjunto…