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Este documento apresenta o desenvolvimento e as instruções de uso do pacote RHCgen, uma solução em linguagem R projetada para a automação, padronização e avaliação da qualidade dos dados provenientes dos Registros Hospitalares de Câncer (RHC) no Brasil. O RHCgen resolve gargalos históricos no manuseio dessas bases de dados, como a heterogeneidade estrutural e a complexidade na consolidação de arquivos .dbf distribuídos pelo DATASUS/INCA.

Metode bootstrap merupakan alternatif pendekatan non-parametrik yang efektif untuk mengestimasi ketidakpastian dalam analisis regresi tanpa bergantung pada asumsi distribusi klasik. Analisis ini juga membandingkan keandalan estimasi parameter regresi saat menangani missing value melalui pendekatan data lengkap, imputasi rata-rata, dan Multiple Imputation (MICE).