Tesis
Análisis Bayesiano Comprensivo de Múltiples Pruebas Clínicas
Autor
Cruz Hernández, Jovadell
Pericchi Guerra, Luis R. (Consejero)
Institución
Resumen
Las pruebas diagnósticas que son utilizadas en la práctica clínica ayudan a determinar
el estado de una enfermedad en el paciente. Conocer si estas pruebas son
condicionalmente independientes o no, ayudaría a determinar dicho estado con mayor
precisión. Se encontró que las probabilidades de tener la enfermedad dado que ambas
pruebas son positivas, negativas o combinadas se sobrestiman/subestiman con el
modelo tradicional, que supone independencia condicional, y que existe un conflicto
cuando las pruebas tienen resultados opuestos. Este conflicto puede generar evidencias
dramáticamente discrepantes si se supone independencia condicional o no. En
este trabajo construimos una prueba bayesiana objetiva basada en el factor de Bayes
de los modelos con y sin independencia condicional. Además, se calculan las densidades
posteriores de las probabilidades de diagnóstico e intervalos a posteriori por
métodos de Monte Carlo y de Cadenas de Markov (MCMC). Este trabajo completa
el trabajo de Pereira y Pericchi (1990) y generaliza el trabajo de Berger & Mossman
(2001).