Seminário

Development of statistical methods to reflect clinical decision making process

Sala 6.2.52, FCUL, Lisboa

Por Irantzu Barrio (DMAEIO, Universidad del País Vasco / Euskal Herriko Unibertsitatea).

In the medical field, prediction models are gaining importance as a support for decision-making whereby increased knowledge of potential predictors helps the decision-making process. An important consideration needed in the development of prediction models is the selection of the predictors (clinical variables) to be used in the model. From a statistical perspective, categorising continuous variables is not advisable, since it may entail a loss of information and power. Yet in clinical research and, more specifically, in the development of prediction models for use in clinical practice, both clinicians and health managers call for the categorisation of continuous parameters. However, despite the fact that categorisation is a common practice in clinical research, there are no unified criteria for the selection of the cut points. Previous work has been done in the categorisation of continuous variables but with the aim in almost all cases of dichotomising the predictor variable. In this work, we focus on the categorisation of continuous variables to be used in the development of prediction models, considering that the use of more than two categories may be preferable. This serves to reduce the loss of information and enables the relationship between the covariate and the response variable to be retained. Our goal is to propose a methodology to categorise continuous predictor variables in regression-based prediction models, mainly focussing on the logistic and Cox regression models which are those most widely used in the medical field for modelling dichotomous and time-to-event outcomes respectively. For a dichotomous response variable Y our proposal consists on categorizing the continuous covariate X in such a way that the maximal area under the receiver operating characteristic curve (AUC) is obtained (Barrio et al., 2017a). The proposal can be extended to a multivariate logistic regression model with or without interactions. On the other hand, for time to event outcomes, we considered categorising the continuous predictor variable X in a Cox proportional hazard model. To measure the discriminative ability of the model, we considered the concordance probability index, and two different estimators were studied: the c-index and the concordance probability estimator (CPE) (Barrio et al., 2017b). In this talk I will present the methodology we have developed to categorize continuous variables in prediction models, showing an empirical validation by means of simulations and an application to a real data set of patients with chronic obstructive pulmonary disease. Finally, I will show the R package, named CatPredi, which implements these methods and provides the user with the optimal cut-points and the categorized variable to be used in practice.

16h00
CEAUL - Centro de Estatística e Aplicações da Universidade de Lisboa

Por Boris Zilber, University of Oxford

 

José Pedro Franco Rodrigues defende a dissertação "Assistente Virtual para Fatura Inteligente”.

Carolina Branco Meireles defende a dissertação "SolAR: Realidade Aumentada para Apoio ao Aproveitamento da Energia Solar em Fachadas de Edifícios”.

Ciência e Império

Este seminário destina-se à apresentação de trabalhos em curso sobre as inter-relações entre conhecimento científico, tecnologia e formações imperiais.

Fotografia de alunos

No sentido de melhorar o seu desempenho académico, a ULisboa promove um conjunto de iniciativas dirigidas a todos os seus estudantes.

Por Davide Vecchi (CFCUL).

Por Susana Carreira (Universidade do Algarve & UIDEF, Instituto de Educação, Universidade de Lisboa).

Fotografia de um docente numa sala de aula

A ULisboa, ciente da necessidade de proporcionar oportunidades de discussão e formação pedagógica para os seus docentes, promove um conjunto de ações de formação com o objetivo de desenvolver conhecimentos e competências pedagógicas.

Mestrado em História e Filosofia das Ciências

Por Inês Noronha Bénard da Costa

Tema da Tese
"A ciência árabe na Europa renascentista: a tradição hay'a e a astronomia europeia"

Pedro Duarte Vieira Gomes defende a dissertação "Solução Mobile – Augmented Reality & Internet of Things integration".

Almoços com Ciências

Especialistas de Ciências ULisboa conversam informalmente sobre temas atuais, durante o almoço.

Imagem ilustrativa do evento, acompanhada de várias informações (título, dia, local e entidades organizadoras)

Sessão dedicada ao tema "Apresentação, Matchmaking e Pitching nas áreas de "Investigação" e "Educação, Bolsas de Estudo, Literacia e Empreendedorismo Jovem"".

Daniel Filipe Martiniano dos Santos defende a dissertação "Smart E-Tickets: Buying Authentic and Trustworthy Tickets with Blockchain”.

nformações relativas ao evento (título, data, hora, local, orador), sobre um fundo azul

Ao longo dos últimos anos tem-se assistido a um interesse crescente pelo uso de veículos robóticos para o estudo e preservação dos oceanos.

As provas, requeridas por Miguel Brás de Carvalho, decorrem nos dias 17 e 18 de outubro de 2019.

No dia 18 de outubro, será apreciado o sumário do seminário/lição com o título "Statistical modeling of extremes".

Por Anthony Davison (Ecole Polytechnique Fédérale da Lausanne (EPFL)).

Por Denis Bonheure (Université Libre de Bruxelles).

A iniciativa conta com a participação de Diana Prata (Instituto de Biofísica e Engenharia Biomédica, FCUL / King’s College, London UK / ISCTE, Lisbon, Portugal), que irá debater o tema "The neurobiology of morality: the role of oxytocin".

Por Ana Margarida Melo (Univ. de Roma e Univ. de Coimbra).

Logótipo da IAESTE, acompanhado de imagens de jovens

Interessado em realizar um estágio extracurricular a nível internacional?

João Miguel Vila Antunes defende a dissertação "A Chatbot for Automatic Question Answering in the Information Technology Domain”.

Creative Minds Contest- Sciences Research Days 2019

Ciências welcomes multidisciplinary groundbreaking research ideias.
Those that you never dared to suggest ! And those you are asking colaboration for.

Por Lucio Boccardo (Sapienza Università di Roma).

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