Series de Tiempo Interrumpidas Dinámicas
La serie de tiempo interrumpida dinámica (Dynamic ITS, por sus siglas en inglés) extiende el diseño estándar de ITS al permitir que los efectos de la intervención se acumulen, decaigan o cambien a lo largo de múltiples rezagos temporales, en lugar de asumir un único cambio instantáneo de nivel. Estima cómo el impacto de una intervención evoluciona a través de los períodos de tiempo, lo que la hace especialmente adecuada para la salud pública, la investigación de servicios de salud y la evaluación de políticas, donde los efectos se acumulan gradualmente o se desvanecen después del impacto inicial.
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Fuentes
- Lopez Bernal, J., Cummins, S., & Gasparrini, A. (2017). Interrupted time series regression for the evaluation of public health interventions: a tutorial. International Journal of Epidemiology, 46(1), 348-355. DOI: 10.1093/ije/dyw098 ↗
- Wagner, A. K., Soumerai, S. B., Zhang, F., & Ross-Degnan, D. (2002). Segmented regression analysis of interrupted time series studies in medication use research. Journal of Clinical Pharmacy and Therapeutics, 27(4), 299-309. DOI: 10.1046/j.1365-2710.2002.00430.x ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Interrupted Time Series Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/dynamic-interrupted-time-series
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