Predicting pregnancy outcomes using longitudinal information: a penalized splines mixed-effects model approach.

De la Cruz, Rolando; Fuentes, Claudio; Meza, Cristian; Lee, Dae-Jin; Arribas-Gil, Ana

De la Cruz, Rolando; Fuentes, Claudio; Meza, Cristian; Lee, Dae-Jin; Arribas-Gil, Ana.

Afiliação

De la Cruz R; Instituto de Estadística, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Valparaíso, Chile.
Fuentes C; Department of Statistics, Oregon State University, Corvallis, OR, U.S.A.
Meza C; CIMFAV - Facultad de Ingeniería, Universidad de Valparaíso, Valparaíso, Chile.
Lee DJ; BCAM - Basque Centre for Applied Mathematics, Bilbao, Basque Country, Spain.
Arribas-Gil A; Departamento de Estadística, Universidad Carlos III de Madrid, Getafe, Spain.

Stat Med ; 36(13): 2120-2134, 2017 06 15.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-28215052

Assuntos

Estudos Longitudinais; Modelos Estatísticos; Resultado da Gravidez/epidemiologia; Interpretação Estatística de Dados; Feminino; Hexaclorocicloexano/sangue; Humanos; Gravidez/sangue; Trimestres da Gravidez/sangue

Palavras-chave

P-splines; classification models; correlated observations; longitudinal data; mixed-effects models

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Resultado da Gravidez / Estudos Longitudinais / Modelos Estatísticos Tipo de estudo: Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Female / Humans / Pregnancy Idioma: En Revista: Stat Med Ano de publicação: 2017 Tipo de documento: Article País de afiliação: Chile

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