Análise de sobrevivência na presença de censura informativa
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMG |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/1843/ICED-8TQGD8 |
Resumo: | Na modelagem de dados em análise de sobrevivência, a maioria dos procedimentos existentes na literatura assumem o mecanismo de censura como não-informativo, ou seja, os tempos até o evento de interesse e o de censura são independentes (a distribuição dos temposde censura não carregam informação dos parâmetros da distribuição dos tempos de falha). Entretanto, em alguns casos essa suposição é violada, e assim métodos que incorporem estruturas para as situações em que o mecanismo de censura é informativo são necessários.Neste trabalho de dissertação consideramos na modelagem a suposição de que os tempos de falha T e de censura C são condicionalmente independentes dado uma fragilidade Z, a qualpossui distribuição Gama e parâmetros de escala . Assumimos os modelos paramétricos como Exponencial e Weibull para os tempos T e C. Assim, ao incorporar a fragilidade na modelagem, os estimadores de máxima verossimilhança são encontrados viafunção de verossimilhança marginal. Realizamos um estudo de simulação Monte Carlo para avaliar o procedimento informativo e usual, sob cenários em que o mecanismo de censura gerado seja não-informativo e informativo. A ilustração da metodologia descrita é realizada com pacientes internados no HC 1/UFMG, após um transplante de medula óssea via cateter intra venoso, no período de maio de 2010 a junho de 2011. |
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Enrico Antonio ColosimoFabio Nogueira DemarquiFabio Nogueira DemarquiMagda Carvalho PiresEdwin Moises Marcos OrtegaPaulo Cerqueira dos Santos Júnior2019-08-11T00:10:22Z2019-08-11T00:10:22Z2012-03-01http://hdl.handle.net/1843/ICED-8TQGD8Na modelagem de dados em análise de sobrevivência, a maioria dos procedimentos existentes na literatura assumem o mecanismo de censura como não-informativo, ou seja, os tempos até o evento de interesse e o de censura são independentes (a distribuição dos temposde censura não carregam informação dos parâmetros da distribuição dos tempos de falha). Entretanto, em alguns casos essa suposição é violada, e assim métodos que incorporem estruturas para as situações em que o mecanismo de censura é informativo são necessários.Neste trabalho de dissertação consideramos na modelagem a suposição de que os tempos de falha T e de censura C são condicionalmente independentes dado uma fragilidade Z, a qualpossui distribuição Gama e parâmetros de escala . Assumimos os modelos paramétricos como Exponencial e Weibull para os tempos T e C. Assim, ao incorporar a fragilidade na modelagem, os estimadores de máxima verossimilhança são encontrados viafunção de verossimilhança marginal. Realizamos um estudo de simulação Monte Carlo para avaliar o procedimento informativo e usual, sob cenários em que o mecanismo de censura gerado seja não-informativo e informativo. A ilustração da metodologia descrita é realizada com pacientes internados no HC 1/UFMG, após um transplante de medula óssea via cateter intra venoso, no período de maio de 2010 a junho de 2011.In survival analysis data modeling, the most of procedures lead to the non-informative censoring, i.e, the event and censoring time are independent (the censoring time distribution parameters does not carry any information about the failure time distribution parameters).However, in some cases the non-informative censoring assumption is violated and thus it is necessary to include a structure which takes into account the dependence between T and C. In this work, the modeling consider the assumption the T and C are conditionallyindependents given a frailty Z, which follows a gamma distribution with location and scale parameters equal to . To this case (and the default case), we assume parametric models such as Exponential e Weibull for the times variables. By incorporating the frailty Z in the modeling, the maximum likelihood estimators are found by maximizing the marginallikelihood function. We perform a Monte Carlo simulation study to evaluate the informative and usual models under scenarios in which the censoring mechanism is informative and noninformative. The analysis of a data set regarding the patients admitted to HC/UFMG, aftera bone marrow transplantation, from may 2010 to june 2011.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGEstatisticaCensura informativaFragilidade gamaVerossimilhança marginalAnálise de sobrevivência na presença de censura informativainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALpaulo_cerqueiradisserta__o.pdfapplication/pdf3543990https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/ICED-8TQGD8/1/paulo_cerqueiradisserta__o.pdf6c63753ba019ede2720dcc6d9570f7f7MD51TEXTpaulo_cerqueiradisserta__o.pdf.txtpaulo_cerqueiradisserta__o.pdf.txtExtracted texttext/plain132664https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/ICED-8TQGD8/2/paulo_cerqueiradisserta__o.pdf.txtcef40c67eae396ec374014b9bd10542aMD521843/ICED-8TQGD82019-11-14 08:57:08.926oai:repositorio.ufmg.br:1843/ICED-8TQGD8Repositório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-14T11:57:08Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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