Modelagem para dados de sobrevivência com censura dependente: aplicação para análise do tempo de sobrevivência ajustado pela qualidade de vida
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-17122020-153156/ |
Resumo: | O Tempo de Sobrevivência Ajustado pela Qualidade de Vida (TSAQV) tem sido bastante utilizado em análise de dados na área médica. A motivação deste trabalho está em um estudo de coorte prospectivo nas UTIs de dois hospitais públicos brasileiros especializados em tratamento oncológico, Instituto do Câncer Dr. Octávio Frias de Oliveira (ICESP) e Fundação Pio XII Hospital do Câncer de Barretos. Um total de 792 pacientes foram selecionados como participantes do estudo e esses foram acompanhados até óbito ou final do estudo em 24 meses, sendo que o objetivo principal do estudo é avaliar o TSAQV desses pacientes. Entretanto, a dificuldade que surge na análise estatística de dados ao utilizar o TSAQV como desfecho é que a censura passa a ser informativa quando o tempo de sobrevivência é ponderado pela qualidade de vida. Dessa forma, metodologias usuais de análise de sobrevivência são inconsistentes e métodos estatísticos apropriados para a análise do TSAQV precisam ser utilizados. Para tanto, foram estudados e aplicados métodos de estimação com modelos de taxa de falhas proporcionais sob censura dependente usando função de cópula. Foi realizado um extenso estudo de simulação para avaliar a performance dos métodos de estimação em diferentes cenários de simulação. A aplicação dos modelos para dados com presença de censura dependente foi satisfatória, embora persistam algumas dificuldades como o problema de não identificabilidade do parâmetro alfa da cópula arquimediana. Entretanto, a alternativa usando o índice CV(tau) mostrou-se uma metodologia confiável para descartar a premissa de censura independente. |
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Modelagem para dados de sobrevivência com censura dependente: aplicação para análise do tempo de sobrevivência ajustado pela qualidade de vidaApplication of copula based models for survival data under dependent censoring for the analysis of quality adjusted survivalAnálise de sobrevivênciaCensura dependenteCopulaCópulaDependent censoringQualidade de vidaQuality of lifeSurvival analysisO Tempo de Sobrevivência Ajustado pela Qualidade de Vida (TSAQV) tem sido bastante utilizado em análise de dados na área médica. A motivação deste trabalho está em um estudo de coorte prospectivo nas UTIs de dois hospitais públicos brasileiros especializados em tratamento oncológico, Instituto do Câncer Dr. Octávio Frias de Oliveira (ICESP) e Fundação Pio XII Hospital do Câncer de Barretos. Um total de 792 pacientes foram selecionados como participantes do estudo e esses foram acompanhados até óbito ou final do estudo em 24 meses, sendo que o objetivo principal do estudo é avaliar o TSAQV desses pacientes. Entretanto, a dificuldade que surge na análise estatística de dados ao utilizar o TSAQV como desfecho é que a censura passa a ser informativa quando o tempo de sobrevivência é ponderado pela qualidade de vida. Dessa forma, metodologias usuais de análise de sobrevivência são inconsistentes e métodos estatísticos apropriados para a análise do TSAQV precisam ser utilizados. Para tanto, foram estudados e aplicados métodos de estimação com modelos de taxa de falhas proporcionais sob censura dependente usando função de cópula. Foi realizado um extenso estudo de simulação para avaliar a performance dos métodos de estimação em diferentes cenários de simulação. A aplicação dos modelos para dados com presença de censura dependente foi satisfatória, embora persistam algumas dificuldades como o problema de não identificabilidade do parâmetro alfa da cópula arquimediana. Entretanto, a alternativa usando o índice CV(tau) mostrou-se uma metodologia confiável para descartar a premissa de censura independente.Recently, Quality-Adjusted Life Year (QALY) has been used as outcome in several health care studies. The motivation of this work was a prospective cohort study at the ICUs of two public Brazilian hospitals, Dr. Octávio Frias de Oliveira Cancer Institute (Instituto ICESP) and Pio XII Foundation Barretos Cancer Hospital. A total of 792 cancer patients were elected as study participants and followed up until death or end of the study in 24 months. The main objective was to evaluate the QALY of these patients. However, when survival time is weighted by quality of life, censoring becomes informative and hence usual survival analysis methodologies are inconsistent and appropriate statistical methods for the QALY analysis must be used. For this purpose, copula models for survival data with informative censoring were considered. An extensive simulation study was carried out to evaluate the performance of the estimation methods in different simulation scenarios. The application of those models was satisfactory even though some difficulties still persist, such as the problem of non-identifiability of the Archimedean copula alfa parameter. The alternative, however, using the CV(tau) index proved to be a reliable methodology to discard the premise of independent censoring.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPSilva, Gisela Tunes daBarreto, Fernando Henrique Sousa2020-11-17info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-17122020-153156/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-08-15T20:34:02Zoai:teses.usp.br:tde-17122020-153156Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-08-15T20:34:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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