[ca] Aquesta tesi se centra a utilitzar models matemàtics per analitzar dades de salut, amb l'objectiu de millorar els processos analítics a través de marcs pràctics i accessibles. Organitzada com una col·lecció de publicacions, explora dos temes principals. El primer tema se centra en l'anàlisi de dades de salut poblacional utilitzant models jeràrquics per a l'anàlisi de supervivència i espacial dins de conjunts de dades extensos. S'apliquen models estadístics bayesians, específicament utilitzant Integrated Nested Laplace Approximation (INLA) com a alternativa als mètodes convencionals de Markov Chain Monte Carlo (MCMC), per examinar la prevalença d'accidents cerebrovasculars a Polònia. Aquest enfocament s'ha triat per la seva eficiència computacional, abordant els desafiaments de la significativa complexitat computacional dels mètodes MCMC en conjunts de dades poblacionals de gran mida. En conseqüència, la metodologia proposada per analitzar les dades d'accidents cerebrovasculars a Polònia demostra un potencial per a una aplicació més àmplia en contextos similars de recerca en salut. El segon tema se centra en models estadístics en dosimetria biològica, que implica estimar els nivells d'exposició a radiació ionitzant basant-se en biomarcadors que quantifiquen el dany induït per la radiació en cèl·lules sanguínies humanes. Els mètodes bayesians són particularment valuosos aquí per la seva practicitat i eficiència en el desenvolupament i aplicació de models. La tesi primer discuteix enfocaments bayesians per refinar models per a l'assaig gamma-H2AX proposant un model bayesià d'una barreja finita de variables de Poisson. Donada la sensibilitat del biomarcador al temps, es presenta un enfocament novedós que incorpora el temps com una covariable en el model. En segon lloc, inclou un estudi que compara els biomarcadors dicèntrics i de translocació, examinant si aquests biomarcadors proporcionen inferències consistents i com el mètode de puntuació utilitzat per obtenir els recompte de biomarcadors afecta els resultats. També aborda desafiaments en escenaris d'irradiació parcial del cos i proporciona orientació sobre la selecció de biomarcadors per a exposicions específiques a la radiació.

[es] Esta tesis se centra en utilizar modelos matemáticos para analizar datos de salud, con el objetivo de mejorar los procesos analíticos a través de marcos prácticos y accesibles. Organizada como una colección de publicaciones, explora dos temas principales. El primer tema se centra en el análisis de datos de salud poblacional utilizando modelos jerárquicos para análisis de supervivencia y espacial dentro de conjuntos de datos extensos. Se aplican modelos estadísticos bayesianos, específicamente empleando Integrated Nested Laplace Approximation (INLA) como alternativa a los métodos convencionales de Markov Chain Monte Carlo (MCMC), para examinar la prevalencia de accidentes cerebrovasculares en Polonia. Este enfoque se selecciona por su eficiencia computacional, abordando los desafíos de la significativa complejidad computacional de los métodos MCMC en conjuntos de datos poblacionales de gran tamaño. En consecuencia, la metodología propuesta para analizar los datos de accidentes cerebrovasculares en Polonia demuestra un potencial para una aplicación más amplia en contextos similares de investigación de salud. El segundo tema se enfoca en modelos estadísticos en dosimetría biológica, que implica estimar los niveles de exposición a radiación ionizante basándose en biomarcadores que cuantifican el daño inducido por la radiación en células sanguíneas humanas. Los métodos bayesianos son particularmente valiosos aquí por su practicidad y eficiencia en el desarrollo y aplicación de modelos. La tesis primero discute enfoques bayesianos para refinar modelos para el ensayo gamma-H2AX proponiendo un modelo bayesiano de una mezcla finita de variables de Poisson. Dada la sensibilidad del biomarcador al tiempo, se presenta un enfoque novedoso que incorpora el tiempo como una covariable en el modelo. En segundo lugar, incluye un estudio que compara los biomarcadores dicéntricos y de translocación, examinando si estos biomarcadores proporcionan inferencias consistentes y cómo el método de puntuación utilizado para obtener los recuentos de biomarcadores afecta los resultados. También aborda desafíos en escenarios de irradiación parcial del cuerpo y proporciona orientación sobre la selección de biomarcadores para exposiciones específicas a la radiación.