Aporte psicométrico para la evaluación de la calidad de vida
Palabras clave:
calidad de vida, teoría de respuesta al ítem, datos faltantes, imputación múltiple, modelo mixto de clase latenteResumen
Introducción: La calidad de vida es importante en oncología y se utiliza como una variable principal en ensayos clínicos controlados de cáncer. El análisis de los datos de calidad de vida es bastante complejo, debido a la multidimensionalidad y al manejo de los datos perdidos.
Objetivos: Formular una metodología basada en la teoría de respuesta al ítem para la reducción de dimensionalidad para datos categóricos, proponer un método de imputación estratificado para patrones de datos faltantes basado en un modelo de regresión simple de superpoblación, ajustar modelos mixtos de teoría de respuesta al ítem para datos longitudinales imputados y evaluar el impacto de los tratamientos con vacunas terapéuticas en la calidad de vida.
Métodos: Este estudio incluyó una muestra de 1107 pacientes incluidos en 5 ensayos clínicos para probar la eficacia y seguridad de la vacuna CIMAvaxEGF en cáncer de pulmón.
Resultados: La teoría de respuesta al ítem permitió reducir la dimensionalidad de los cuestionarios. Se encontró que la imputación múltiple basada en la regresión simple de superpoblación ofrece mejores estimaciones. Se construyó un modelo conjunto de variables latentes para datos categóricos longitudinales.
Conclusiones: Se redujo la dimensión de los cuestionarios. Se demostró que el método de imputación múltiple a través del modelo de regresión simple de superpoblación es el más apropiado. El modelo mixto de clase latente propuesto permitió explicar mejor la variación en el tiempo de la calidad de vida. La calidad de vida es predictiva y pronóstica del tiempo de supervivencia para cáncer de pulmón.
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