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| dc.contributor.advisor | Torres González, Obdulia María | es_ES |
| dc.contributor.author | Santos Buelga, María Dolores | |
| dc.date.accessioned | 2026-03-17T13:50:30Z | |
| dc.date.available | 2026-03-17T13:50:30Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10366/170625 | |
| dc.description | Versión reducida de la Tesis | es_ES |
| dc.description.abstract | [ES] La hipótesis que se plantea en este estudio se relaciona con la utilidad de la estimación de parámetros de interés en la dosificación de fármacos utilizando técnicas bayesianas; en este sentido, se parte de la premisa de que tal metodología supuso un cambio de paradigma que, de la mano de las contribuciones y controversias surgidas en el seno de la filosofía de la ciencia, despertó la atención de los investigadores de la segunda mitad del s. XX y desencadenó un animado debate entre los partidarios del frecuentismo (defensores de la inferencia estadística tradicional, basada en los conceptos clásicos de probabilidad y contraste de hipótesis) y el bayesianismo (basado en el concepto probabilístico del teorema de Bayes –la interpretación de la probabilidad como un grado de creencia actualizable–). Este estudio se apoya sobre la base de que, independientemente de los problemas y limitaciones que se le atribuyen, el enfoque bayesiano contribuyó y sigue contribuyendo de manera decisiva a la optimización de las pautas posológicas y que la estimación bayesiana de parámetros se ha transformado en una herramienta fundamental en el entorno clínico para la individualización (adaptación a las características de cada paciente individual) de los regímenes de dosificación. Se pretende, pues, mostrar que la estimación bayesiana constituye un recurso de inestimable valor en la dosificación personalizada de fármacos, contribuyendo a la optimización de los resultados terapéuticos y mostrando, en definitiva, un rendimiento mucho mejor que los métodos tradicionales basados exclusivamente en valores medios de la población o en aproximaciones empíricas. | es_ES |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | es_ES |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | es_ES |
| dc.subject | Tesis y disertaciones académicas | es_ES |
| dc.subject | Universidad de Salamanca (España) | es_ES |
| dc.subject | Tesis Doctoral | es_ES |
| dc.subject | Academic dissertations | es_ES |
| dc.subject | Estimación bayesiana | es_ES |
| dc.subject | Dosificación individualizada | es_ES |
| dc.subject | Farmacocinética poblacional | es_ES |
| dc.subject | Inferencia estadística | es_ES |
| dc.subject | Optimización posológica | es_ES |
| dc.subject | Teorema de Bayes | es_ES |
| dc.title | El principio de inferencia bayesiano en mla investigación farmacológica: un análisis epistémico | es_ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | es_ES |
| dc.subject.unesco | 3209.07 Fitofármacos | es_ES |
| dc.subject.unesco | 1208.02 Teoría Analítica de la Probabilidad | es_ES |
| dc.subject.unesco | 1209.13 Técnicas de Inferencia Estadística | es_ES |
| dc.identifier.doi | 10.14201/gredos.170625 | |
| dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
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TD. Humanidades [737]
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PDF. Filosofía [81]








