A proposal for guidance on the use of Continuous Models in discrete-data survival

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Main Author: Biazatti, Elisângela Candeias
Publication Date: 2020
Other Authors: Nakano, Eduardo Yoshio
Format: Article
Language: por
Source: Remat (Bento Gonçalves)
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Summary: Discrete models are not popular in survival analysis. This mainly occurs due to the lack of works modeling censored discrete data. Thus, the possibility of analyzing discrete data sets through a continuous model certainly makes this analysis a little easier. In this context, this paper proposes decision guides to help a researcher to decide about the use of a continuous model in the analysis of originally discrete-data survival. These decision guides were obtained through Monte Carlo simulations, considering the sample size, the censored percentages and the proportion of ties observations. The decision guides were applied in three data sets obtained in the literature and which showed a simple way to decide when a continuous model can be considered to modelling discrete data.
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spelling A proposal for guidance on the use of Continuous Models in discrete-data survivalUma proposta de orientação para o uso de modelos contínuos em dados de sobrevivência discretosSurvival AnalysisInterval CensoringDiscrete Time FailureTied ObservationsAnálise de sobrevivênciaCensura intervalarTempo de falha discretoObservações empatadasAnálise de SobrevivênciaCensura IntervalarTempo de Falha DiscretoObservações EmpatadasDiscrete models are not popular in survival analysis. This mainly occurs due to the lack of works modeling censored discrete data. Thus, the possibility of analyzing discrete data sets through a continuous model certainly makes this analysis a little easier. In this context, this paper proposes decision guides to help a researcher to decide about the use of a continuous model in the analysis of originally discrete-data survival. These decision guides were obtained through Monte Carlo simulations, considering the sample size, the censored percentages and the proportion of ties observations. The decision guides were applied in three data sets obtained in the literature and which showed a simple way to decide when a continuous model can be considered to modelling discrete data.Modelos discretos não são populares em análise de sobrevivência. Isso se deve principalmente à escassez de trabalhos que abordam a análise de dados discretos na presença de censura. Desta forma, a possibilidade de analisar um conjunto de dados discretos por meio de um modelo contínuo certamente traz facilidade à análise desses dados. Neste contexto, este trabalho propõe guias de decisão que podem auxiliar um pesquisador decidir sobre o uso de um modelo contínuo na análise de dados discretos de sobrevivência. Esses guias de decisão foram obtidos por meio de simulações de Monte Carlo e levam em consideração o tamanho da amostra, o percentual de censura e a proporção de observações empatadas. Os guias de decisão foram aplicados em três conjuntos de dados obtidos na literatura e se mostrou uma forma simples de decidir quando um modelo contínuo pode ser considerado para o ajuste de dados discretos.Modelos discretos não são populares em análise de sobrevivência. Isso se deve principalmente à escassez de trabalhos que abordam a análise de dados discretos na presença de censura. Desta forma, a possibilidade de analisar um conjunto de dados discretos por meio de um modelo contínuo certamente traz facilidade à análise desses dados. Neste contexto, este trabalho propõe guias de decisão que podem auxiliar um pesquisador decidir sobre o uso de um modelo contínuo na análise de dados de sobrevivência originalmente discretos. Esses guias de decisão foram obtidos por meio de simulações de Monte Carlo e levam em consideração o tamanho da amostra, o percentual de censura e a proporção de observações empatadas. Os guias de decisão foram aplicados em três conjuntos de dados obtidos na literatura e se mostrou uma forma simples de decidir quando um modelo contínuo pode ser considerado para o ajuste de dados discretos.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul2020-07-25info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArtigos; Avaliado pelos paresapplication/pdfhttps://periodicos.ifrs.edu.br/index.php/REMAT/article/view/390610.35819/remat2020v6i2id3906REMAT: Revista Eletrônica da Matemática; Vol. 6 No. 2 (2020); e4002REMAT: Revista Eletrônica da Matemática; Vol. 6 Núm. 2 (2020); e4002REMAT: Revista Eletrônica da Matemática; v. 6 n. 2 (2020); e40022447-2689reponame:Remat (Bento Gonçalves)instname:Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS)instacron:IFRSporhttps://periodicos.ifrs.edu.br/index.php/REMAT/article/view/3906/2688Copyright (c) 2020 REMAT: Revista Eletrônica da Matemáticahttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessBiazatti, Elisângela CandeiasNakano, Eduardo Yoshio2022-12-28T16:05:32Zoai:ojs2.periodicos.ifrs.edu.br:article/3906Revistahttp://periodicos.ifrs.edu.br/index.php/REMATPUBhttps://periodicos.ifrs.edu.br/index.php/REMAT/oai||greice.andreis@caxias.ifrs.edu.br2447-26892447-2689opendoar:2022-12-28T16:05:32Remat (Bento Gonçalves) - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS)false
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