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Rheumatic Diseases Clinics of North America

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Cluster and Multiple Correspondence Analyses in Rheumatology : Paths to Uncovering Relationships in a Sea of Data - 04/04/18

Doi : 10.1016/j.rdc.2018.01.013 
Lu Han, PhD a, Susanne M. Benseler, MD, PhD b, Pascal N. Tyrrell, PhD a, c, ⁎
a Department of Medical Imaging, University of Toronto, 263 McCaul Street, Toronto, Ontario M5T 1W7, Canada 
b Department of Paediatrics, Alberta Children's Hospital, Cumming School of Medicine, University of Calgary, 2888 Shaganappi Trail NW, Calgary, Alberta T3B 6A8, Canada 
c Department of Statistical Sciences, University of Toronto, 100 St George Street, Toronto, Ontario M5S 3G3, Canada 

∗Corresponding author. Department of Medical Imaging, University of Toronto, Toronto, Ontario M5T 1W7, Canada.Department of Medical ImagingUniversity of TorontoTorontoOntarioM5T 1W7Canada

Résumé

Rheumatic diseases encompass a wide range of conditions caused by inflammation and dysregulation of the immune system resulting in organ damage. Research in these heterogeneous diseases benefits from multivariate methods. The aim of this review was to describe and evaluate current literature in rheumatology regarding cluster analysis and correspondence analysis. A systematic review showed an increase in studies making use of these 2 methods. However, standardization in how these methods are applied and reported is needed. Researcher expertise was determined to be the main barrier to considering these approaches, whereas education and collaborating with a biostatistician were suggested ways forward.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Cluster analysis, Multiple correspondence analysis, Rheumatic disease, Systematic review


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Vol 44 - N° 2

P. 349 - mai 2018 Retour au numéro
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