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GUGLIELMI A, IEVA F, PAGANONI AM, RUGGERI F (2012)
A Bayesian random-effects model for survival probabilities after acute myocardial infarction
in Chilean journal of statistics (Print); Sociedad Chilena de Estad\u00EDstica - SOCHE, Santiago (Cile)
"^^rdf:HTML ; pubblicazioni:autori "GUGLIELMI A, IEVA F, PAGANONI AM, RUGGERI F"^^xsd:string ; pubblicazioni:paginaInizio "15"^^xsd:string ; pubblicazioni:paginaFine "29"^^xsd:string ; pubblicazioni:url "http://chjs.soche.cl/index.php?option=com_content&view=article&id=58&Itemid=56"^^xsd:string ; pubblicazioni:numeroVolume "3"^^xsd:string . @prefix ns12: . prodotto:ID198353 pubblicazioni:rivista ns12:ID150379 ; pubblicazioni:numeroFascicolo "1"^^xsd:string ; skos:note "athematical Reviews on the web (MathSciNet)"^^xsd:string ; pubblicazioni:affiliazioni "Department of Mathematics, Politecnico di Milano, Milano, Italy;\nCNR IMATI, Milano, Italy"^^xsd:string ; pubblicazioni:titolo "A Bayesian random-effects model for survival probabilities after acute myocardial infarction"^^xsd:string ; prodottidellaricerca:abstract "Studies of variations in health care utilization and outcome involve the analysis of multi-\nlevel clustered data, considering in particular the estimation of a cluster-specifc adjusted\nresponse, covariates effect and components of variance. Besides reporting on the extent\nof observed variations, those studies quantify the role of contributing factors including\npatients' and providers' characteristics. In addition, they may assess the relationship\nbetween health care process and outcomes. In this article we present a case-study, con-\nsidering a Bayesian hierarchical generalized linear model, to analyze MOMI2 (Month\nMonitoring Myocardial Infarction in Milan) data on patients admitted with ST-elevation\nmyocardial infarction diagnosis; both clinical registries and administrative databanks\nwere used to predict survival probabilities. The major contributions of the paper consist\nin the comparison of the performance of the health care providers, as well as in the\nassessment of the role of patients' and providers' characteristics on survival outcome.\nIn particular, we obtain posterior estimates of the regression parameters, as well as of\nthe random effects parameters (the grouping factor is the hospital the patients were\nadmitted to), through an MCMC algorithm. The choice of covariates is achieved in a\nBayesian fashion as a preliminary step. Some issues about model fitting are discussed\nthrough the use of predictive tail probabilities and Bayesian residuals."@en . @prefix ns13: . prodotto:ID198353 pubblicazioni:editore ns13:ID15671 ; prodottidellaricerca:prodottoDi istituto:CDS050 , modulo:ID3140 ; pubblicazioni:autoreCNR unitaDiPersonaleEsterno:ID2984 , unitaDiPersonaleInterno:MATRICOLA18604 . @prefix parolechiave: . prodotto:ID198353 parolechiave:insiemeDiParoleChiave . ns12:ID150379 pubblicazioni:rivistaDi prodotto:ID198353 . ns13:ID15671 pubblicazioni:editoreDi prodotto:ID198353 . parolechiave:insiemeDiParoleChiaveDi prodotto:ID198353 .