Estudio de algunas propiedades estadísticas de un diseño caso control pareado que controla el efecto confusor de la edad de aparición de la enfermedad

Abstract

En esta tesis se estudian algunas propiedades estadísticas de un diseño caso control pareado que controla el efecto confusor de la edad de aparición de la enfermedad,(la cual se denomina edad índice y consiste en la edad de aparición de la enfermedad en el caso) cuando se utilizan las metodologías de la regresión logística condicional y el modelo de regresión de Cox estratificado, para establecer cual de estas puede brindar mejores resultados en el estudio de enfermedades genéticas complejas como lo son el MAS (Múltiples Enfermedades Autoinmunes) y SEMIMAS (Definida como el tener dos enfermedades autoinmunes), en las cuales el defecto bioquímico es causado por la alteración de múltiples genes. Finalmente, se examina la viabilidad de las metodologías propuestas para este tipo de estudios indagando la afirmación propuesta por Gauderman et al (1999), acerca de la interpretación que se le da al parámetro de regresión correspondiente a una variable genética "dicotómica". Es decir que la razón de hazards es igual a e^B para cualquier edad fija, por lo tanto el hazards de enfermarse en esa edad para los individuos que tienen el genotipo de riesgo es e^B veces el hazards para los individuos que no lo tienen. / Abstract. In this thesis has been studied some statistical properties about a matched casecontrol design, which controls the confusor effect of the age of the disease appearance (which is denominated as age index and based on the age of the disease appearance in the (aforementioned) case) when using the methodologies of the conditional logistic regression and the stratified Cox regression model to establish which of those previously mentioned can perform better outcomes in the study of complex genetic diseases as MAS (Multiple Autoimmune Diseases) and SEMIMAS (defined as having two autoimmune diseases), in which the biochemical defect is caused by the alteration of multiple genes. Finally, it is tested the feasibility of the methodologies proposed for this kind of studies; by looking into the statement made by Gauderman et al (1999), with regard to the interpretation that has been given to the parameter of regression related to a genetic variable "Dummy". That means the Hazards rate is equal to e^B for any fixed age, therefore the Harzards of getting sick at that age for the individuals who have the risk genotype is e^B times the Hazards for the individuals who do not have it.