Algoritmo de coincidencia para generación de bases homogéneas para estudio de casos y controles
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1293Palabras clave:
Grandes datos, Estudio de casos y controles, Algoritmo de coincidenciaResumen
Objetivo: generar bases de control equilibradas en relación con la base de casos para un estudio de casos y controles y, por tanto, minimizar el sesgo de selección. Método: implementación y evaluación de un algoritmo de emparejamiento que genera bases de control homogéneas, en función de las características de la base de casos. Resultados: el algoritmo es capaz de producir un archivo de control homogéneo, con las mismas características que la base de control utilizando tres conjuntos de datos reales diferentes. Además, el algoritmo es genérico y fácil de usar y puede adoptarse para cualquier estudio de caso. Conclusión: este algoritmo tiene el potencial de ayudar enormemente a la comunidad científica, aumentando la confiabilidad de las investigaciones realizadas a través de estudios de casos y controles, generando una base de datos homogénea.
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