OBJETIVO: Desarrollar un modelo estadístico en basado en métodos Bayesianos para estimar el riesgo de infección tuberculosa en estudios con pérdidas de seguimiento, comparándolo con un modelo clásico deterministico. MÉTODOS: El modelo estocástico propuesto se basa en un algoritmo de muestreadotes de Gibbs, utilizando las informaciones de pérdidas de seguimiento al final de un estudio longitudinal. Para simular el número desconocido de individuos reactores al final del estudio y pérdidas de seguimiento, pero no reactores en el tiempo inicial, una variable latente fue introducida en el nuevo modelo. Se presenta un ejercicio de aplicación de ambos modelos para comparación de las estimaciones generadas. RESULTADOS: Las estimaciones puntuales suministradas por ambos modelos son próximas, pero el modelo Bayesiano presentó la ventaja de traer los intervalos de credibilidad como medidas de variabilidad muestral de los parámetros estimados. CONCLUSIONES: El modelo Bayesiano puede ser útil en estudios longitudinales con baja adhesión al seguimiento.
Tuberculosis; Factores de Riesgo; Técnicas de Estimación; Teorema de Bayes; Modelos Matemáticos
