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não disponívelnot availabl

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O principal objetivo da tese e obter um fator de correção para a estatística escore de forma similar ao enfoque dado a da razão de verossimilhança. Sabe-se que para melhorar a aproximação por qui-quadrado para a distribuição da estatística da razão de verossimilhança, pode-se multiplicar a estatística por um fator de correção, conhecido como correlação de bartlett. A impossibilidade de se obter um fator de correção para a estatistica escore tem sido frequentemente citada na literatura. Entretanto, mostramos que existe uma correção do tipo bartlett para a estatística escore. Assim, obtemos uma estatística escore modificada tendo distribuição ou quadrado ate ordem 'N POT.-1'sob a hipótese nula onde n, e o tamanho da amostra, cuja forma e, de certa maneira, semelhante a da razão de verossimilhança ajustada, porque e dada pela multiplicação da estatística por um fator de correcao. Enquanto a correção de bartlett não depende do valor da estatística da razão de verossimilhança, o fator de correção para a estatística escore e dado por um polinômio na própria estatística. Fazemos varias aplicacoes a algumas famílias de modelos obtendo formulas matriciais para os fatores de correção. Finalmente, obtemos correções do tipo bartlett para uma ampla classe de estatísticas que tem distribuição assintotica qui-quadradonot availabl

ISARIC-COVID-19 dataset: A Prospective, Standardized, Global Dataset of Patients Hospitalized with COVID-19

The International Severe Acute Respiratory and Emerging Infection Consortium (ISARIC) COVID-19 dataset is one of the largest international databases of prospectively collected clinical data on people hospitalized with COVID-19. This dataset was compiled during the COVID-19 pandemic by a network of hospitals that collect data using the ISARIC-World Health Organization Clinical Characterization Protocol and data tools. The database includes data from more than 705,000 patients, collected in more than 60 countries and 1,500 centres worldwide. Patient data are available from acute hospital admissions with COVID-19 and outpatient follow-ups. The data include signs and symptoms, pre-existing comorbidities, vital signs, chronic and acute treatments, complications, dates of hospitalization and discharge, mortality, viral strains, vaccination status, and other data. Here, we present the dataset characteristics, explain its architecture and how to gain access, and provide tools to facilitate its use