Modelos de risco para dados de longa duração aplicados a sobrevida do câncer de mama

• Processo: 11/00180-3
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2011
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2013
• Área do conhecimento: Ciências da Saúde - Saúde Coletiva - Saúde Pública
• Pesquisador responsável: Gleici da Silva Castro Perdoná
• Beneficiário: Gleici da Silva Castro Perdoná
• Instituição Sede: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Fernanda Maris Peria ; Thais de Oliveira Gozzo
• Bolsa(s) vinculada(s): 11/23101-1 - Modelos de risco para dados de longa duração aplicados a sobrevida do cancer de mama, BP.TT
• Assunto(s): Neoplasias mamárias Análise de sobrevida Mulheres
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de Sobrevivência | Câncer de mama | Modelos de Risco | Análise de Sobrevivencia

Resumo

O câncer de mama é a neoplasia maligna mais incidente entre as mulheres no mundo todo. Neste contexto, têm-se interesse em descrever características, condições de saúde e tratamentos assim como estimar a sobrevida de mulheres acometidas pelo câncer de mama. Para avaliar essas características métodos quantitativos adequados devem ser utilizados, como metodologia de análise de sobrevivência para estimar a sobrevida das mulheres. Entretanto, apesar da importância desta neoplasia, existem poucos levantamentos regionais sobre o problema no Brasil. Assim, o objetivo deste trabalho é estudar modelos para dados de sobrevivência na presença tempos de longa duração e covariáveis, particularmente baseados na função de risco, para estimar a sobrevida das pacientes portadoras de neoplasia maligna de mama tratadas em Ribeirão Preto e região. Os modelos propostos por Perdoná (2006) serão considerados, bem como procedimentos de estimação intervalar para os parâmetros do modelo utilizando metodologia assintótica, intervalos bootstrap (paramétrico e não paramétrico), intervalos perfilados, procedimentos Bayesianos e procedimento de testes de hipóteses para os parâmetros do modelo. Os modelos serão aplicados a conjuntos de dados disponibilizados por pesquisadores da área oncológica. (AU)