A class of semiparametric joint frailty-copula models for recurrent events subjected to a terminal event

• Autor(a) principal: Cássius Henrique Xavier Oliveira
• Data de Publicação: 2024
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/68886; https://orcid.org/0000-0001-9051-3237
• topic: sobrevivência; modelo Yang and Prentice; polinômios de Bernstein; fragilidade; cópulas; Estatística – Teses; Análise de sobrevivência (Biometria) – Teses; Correlação (Estatística) – Teses; Modelo Yang and Prentice – Teses; Bernstein, Polinômios de - Teses

A análise de sobrevivência é uma das áreas mais importantes da estatística. Um de seus objetivos é avaliar potenciais fatores de risco na ocorrência de eventos. Os modelos de regressão de taxas de falha proporcionais (PH) são os recursos mais usados para esse fim, mas apresentam algumas limitações. Sua forte suposição de que a razão de taxas de falha é constante pode impedir o uso de modelos PH em algumas casuísticas. Alternativas ao modelo PH são discutidas na literatura, como os modelos de chances proporcionais (PO) e Yang e Prentice (YP). Entretanto, esses modelos não são capazes de acomodar a correlação entre eventos. Alguns trabalhos discutem a introdução de um efeito aleatório (ou fragilidade) na estrutura de regressão dos modelos PH e PO ou o uso de cópulas para acomodar dependências. Os dados de sobrevivência podem manifestar dependência de várias maneiras. O presente trabalho aborda casos em que um indivíduo pode vivenciar eventos sucessivos, chamados eventos recorrentes. Além disso, esses indivíduos estão sujeitos a experimentar um evento terminal, isto é, um evento que impede a continuidade do acompanhamento do indivíduo, não podendo, este, experimentar novos eventos recorrentes. Dessa forma, os processos de eventos recorrentes e terminal apresentam alguma dependência. Nosso objetivo é desenvolver, sob a abordagem Bayesiana, uma classe de modelos conjuntos de fragilidade-cópula para ajustar eventos recorrentes sujeitos a um evento terminal. Devido à forma matemática atrativa, usamos a cópula arquimediana de Clayton. Acoplamos polinômios de Bernstein (BP) e o modelo exponencial por partes (PEM) como funções de risco basais. Além disso, apresentamos uma classe de modelos de regressão Yang and Prentice para ajustar apenas os eventos terminais ou recorrentes usando as mesmas funções de linha de base. Apresentamos um estudo de simulação e exemplificamos nossos modelos através de uma aplicação.