Modelagem conjunta da Teoria de Resposta ao Item (TRI) e Análise de sobrevivência para Modelar Dados de Ensaios Clínicos

• Processo: 11/14065-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2011
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2012
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
• Pesquisador responsável: Vera Lucia Damasceno Tomazella
• Beneficiário: Amanda Morales Eudes
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Teoria de resposta ao item Análise de sobrevivência
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de Sobrevivência | Dados de Ensaios Clínicos | Modelo de Risco dee Cox | Teoria de Resposta ao Item | Variável Latente | Análise de Sobrevivência

Resumo

Teoria de Resposta ao Item (TRI) constitui conjuntos de modelos que visam representar certas características não-observáveis (traços latentes) de indivíduos (ou empresas, escolas, etc). Essa modelagem é baseada na probabilidade de resposta do indivíduo a itens (ou atributos do traço latente) condicionada aos traços latentes e características dos instrumentos de medida, como por exemplo nível de dificuldade de um item. Em pesquisa clínica e epidemiológica, dados do questionário são freqüentemente usados para medir a situação de um paciente de saúde ou de funcionamento (cognitivo ou físico). As observações de resposta múltipla que são registrados através de um teste padronizado são utilizados para medir uma variável latente contínua. A variação da variável latente pode não ser totalmente explicada pelo modelo de medição de costume quando se trata de uma população de estudo altamente heterogêneo. Na prática, a população de estudo pode ser constituído por várias sub-populações internamente homogêneos ou classes latentes, o que dificulta a medição da variável latente. O objetivo deste trabalho é estudar o relacionamento de cada variável latente continua com a sobrevivência onde a população sob estudo é heterogênea