RESUMEN: En el presente trabajo se presenta el desarrollo de un análisis longitudinal con la implementación de modelos lineales mixtos, con el objetivo de encontrar el modelo que mejor describa la variable de respuesta de interés. Se analizaron datos de grosores corticales cerebrales en dos grupos de estudio: individuos en sus fases iniciales de psicosis (pacientes) e individuos sanos (controles), recolectados durante 15 años en diferentes puntos temporales. La información de los valores numéricos de los grosores corticales se extrajo de imágenes potenciadas en T1, obtenidas con la técnica de resonancia magnética. Su análisis se llevó a cabo utilizando Freesurfer un programa de análisis de neuroimágenes. Se implementó el lenguaje de programación en R como herramienta estadística para el análisis de los modelos lineales mixtos. Se evaluaron tres modelos encontrándose que el mejor fue el que toma en consideración la variabilidad existente entre cada individuo con respecto a su grosor cortical inicial (efecto aleatorio), a este modelo se le nombró M2.ABSTRACT: In this work we present the development of a longitudinal analysis with the implementation of mixed linear models, in order to find the model that best describes the response variable of interest. Cerebral cortical thickness data were analyzed in two study groups: subjects with initial phases of psychosis (patients) and healthy subjects (controls), collected over 15 years.
The information of the numerical values of the cortical thickness was extracted from T1-weighted images obtained with the magnetic resonance technique. Their analysis was carried out using Freesurfer a neuroimaging analysis program.
The programming language was implemented in R for the achievement of the analysis of mixed linear models. Three models were evaluated, finding that the best takes into account the variability existing between each individual with respect to their initial cortical thickness (random effect), this model was named M2.Máster en Física, Instrumentación y Medio Ambient
