Simple generalized estimating equations (GEEs) and weighted generalized estimating equations (WGEEs) in longitudinal studies with dropouts: guidelines and implementation in R

2016 ◽  
Vol 35 (19) ◽  
pp. 3424-3448 ◽  
Author(s):  
Alejandro Salazar ◽  
Begoña Ojeda ◽  
María Dueñas ◽  
Fernando Fernández ◽  
Inmaculada Failde
Keyword(s):  
Longitudinal Studies ◽  
Generalized Estimating Equations ◽  
Estimating Equations ◽  
Generalized Estimating

scholarly journals Weighted generalized estimating equations for response-adaptive treatment regimes in two-stage longitudinal studies

2017 ◽  
Vol 51 (1) ◽  
pp. 79-100
Author(s):  
JESSE YENCHIH HSU ◽  
ABDUS S. WAHED
Keyword(s):  
Longitudinal Studies ◽  
Generalized Estimating Equations ◽  
Rating Scale ◽  
Estimating Equations ◽  
Repeated Measurements ◽  
Two Stage ◽  
Data Set ◽  
Treatment Regimes ◽  
Second Stage ◽  
Generalized Estimating

Two-stage longitudinal studies are common in the treatment of mental diseases, such as chronic forms of major depressive disorders. Outcomes in such studies often consist of repeated measurements of scores, such as the 24-item Hamilton Rating Scale for Depression, throughout the duration of therapy. Two issues that make the analysis of data from such two-stage studies different from standard longitudinal data are: (1) the randomization in the second stage for patients who fail to respond in the first stage; and (2) the drop-out of patients which sometimes occurs before the second stage. In this article, we show how the weighted generalized estimating equations can be used to draw inference for treatment regimes from two-stage studies. Specifically, we show how to construct weights and use them in the generalized estimating equations to derive consistent estimators of regime effects, and compare them. Large-sample properties of the proposed estimators are derived analytically, and examined through simulations. We demonstrate our methods by applying them to a depression data set.

scholarly journals Fatores socioeconômicos que influenciam na disposição de consumidores em adquirir carne bovina com certificação de origem em Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil

2016 ◽  
Vol 83 (0) ◽  
Author(s):  
Danielle Rodrigues Magalhães ◽  
Marcos Aurélio Lopes ◽  
Christiane Maria Barcellos Magalhães da Rocha ◽  
Fábio Raphael Pascoti Bruhn ◽  
Jerry Carvalho Borges ◽  
...  
Keyword(s):  
Odds Ratio ◽  
Generalized Estimating Equations ◽  
Estimating Equations ◽  
Minas Gerais ◽  
Belo Horizonte ◽  
Generalized Estimating

RESUMO: Objetivou-se verificar a influência dos fatores socioeconômicos na disposição de 407 consumidores em hipermercados do município de Belo Horizonte, Minas Gerais, em adquirir carne bovina com certificação de origem e verificar as características inerentes ao produto que auxiliam o consumidor no momento da compra, considerando o seu conhecimento prévio sobre rastreabilidade e certificação de origem. Foi realizada uma análise descritiva de todas as variáveis e, posteriormente, realizada a análise univariada pelo teste do qui-quadrado ou exato de Fischer. As variáveis foram adicionadas no modelo múltiplo da regressão logística Generalized Estimating Equations (GEE) e para todas as variáveis presentes no modelo final (p ≤ 0,05) foi calculado o risco por meio da odds ratio (OR) ajustada a um intervalo de confiança de 95%. Todos os fatores socioeconômicos analisados (sexo, idade, renda e escolaridade) influenciaram na disposição de consumidores em adquirir carne bovina com certificação de origem. Os atributos intrínsecos mais importantes na tomada de decisão no momento da compra da carne foram cor, maciez, odor e a pouca quantidade de gordura; enquanto que os atributos extrínsecos foram preço, selo de qualidade e carimbo do SIF. A maioria dos consumidores conhece o conceito correto de rastreabilidade e acreditam que o maior benefício da carne rastreada é oferecer mais segurança e evitar riscos de doenças transmitidas pelos alimentos; e a desvantagem é ser um produto mais caro do que o convencional.

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