| Title: |
Bayesian evidence synthesis for the analysis of biomedical data ; Μπεϋζιανή σύνθεση πληροφορίας για την ανάλυση βιοϊατρικών δεδομένων |
| Authors: |
Apsemidis, Anastasios; Αψεμίδης, Αναστάσιος |
| Publisher Information: |
Athens University Economics and Business (AUEB); Οικονομικό Πανεπιστήμιο Αθηνών |
| Publication Year: |
2024 |
| Collection: |
National Archive of PhD Theses (National Documentation Centre Greece) |
| Subject Terms: |
Μπεϋζιανή ανάλυση; Ανάλυση επιβίωσης; Παρεκβολή; Επιδημικά μοντέλα; Κορονοϊός; Bayesian analysis; Survival analysis; Extrapolation; Epidemic models; COVID-19; Μαθηματικά; Φυσικές Επιστήμες; Στατιστική και Πιθανότητες; Διεπιστημονικές εφαρμογές των μαθηματικών; Επιστήμες Υγείας; Ιατρική και Επιστήμες Υγείας; Επιδημιολογία; Mathematics; Natural Sciences; Statistics and Probability; Interdisciplinary Applications; Health Sciences; Medical and Health Sciences; Epidemiology |
| Description: |
In the era of Statistics and Data Science, the analysis of biomedical data has received increasing attention by researchers and practitioners who seek to harness the plethora of information for decision making processes. The Bayesian methodology which has also gained great popularity in the last few decades, due to computational and statistical advances in Monte Carlo simulation methods, provides a coherent framework for synthesizing evidence from multiple sources. To this end, we aim at utilizing Bayesian models for estimating critical quantities in the fields of communicable and non-communicable disease analysis. Regarding the former, we are concerned with the Covid-19 pandemic and, specifically we build discrete-time stochastic compartmental models based on the latent level of both registered and unregistered cases to infer the reproduction number and the proportion of cases observed. Further, we face the problem through the lens of dynamical systems to gain insight, but also construct quantities suitable for decision support. In the non-communicable diseases context, we propose different extrapolation methods of the survival curve taking into account projections of mortality with the aim of estimating the life years gained when a treatment is selected in place of another. The methodology is demonstrated on three studies the medical community is concerned of, regarding breast cancer, advanced melanoma and cardiac arrhythmia. ; Στην εποχή άνθησης της Στατιστικής και της Επιστήμης των Δεδομένων, η ανάλυση βιοϊατρικών δεδομένων κερδίζει συνεχώς την προσοχή ερευνητών και επαγγελματιών, οι οποίοι προσπαθούν να χρησιμοποιήσουν την πληθώρα πληροφορίας σε διαδικασίες λήψης αποφάσεων. Η Μπεϋζιανή μεθοδολογία, της οποίας η δημοτικότητα έχει επίσης αυξηθεί τις τελευταίες δεκαετίες λόγω της υπολογιστικής και στατιστικής προόδου σε μεθόδους προσομοίωσης Μόντε Κάρλο, παρέχει ένα συνεκτικό πλαίσιο σύνθεσης πληροφορίας από διαφορετικές πηγές. Έτσι, στοχεύουμε στη χρήση Μπεϋζιανών μοντέλων, για να εκτιμήσουμε σημαντικές ... |
| Document Type: |
doctoral or postdoctoral thesis |
| Language: |
English |
| Relation: |
https://hdl.handle.net/10442/hedi/56915 |
| DOI: |
10.12681/eadd/56915 |
| Availability: |
https://hdl.handle.net/10442/hedi/56915; https://doi.org/10.12681/eadd/56915 |
| Accession Number: |
edsbas.F3FD94AB |
| Database: |
BASE |