Modelos conjuntos de dados longitudinais e de sobrevivência considerando fração de cura via distribuições defeituosas com fragilidade

• Processo: 24/07832-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2027
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
• Pesquisador responsável: Vera Lucia Damasceno Tomazella
• Beneficiário: Dionisio Alves da Silva Neto
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID
• Assunto(s): Análise de dados longitudinais Sobrevivência Análise de sobrevivência
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Dados longitudinais | Distribuições defeituosas | Fração de cura | Modelo conjunto | Modelo de Fragilidade | Sobrevivencia | Análise de Sobrevivência

Resumo

Modelos de fração de cura em estudos de dados de sobrevivência tem se constituído em um campo de pesquisa importante dentro da área, atraindo a atenção dos pesquisadores. Modelos de frações de cura através de distribuições defeituosas possuem a vantagem de modelar a proporção de curados sem adicionar parâmetros extras em um modelo, de forma oposta ao que acontece nos principais modelos da literatura. Na literatura, constavam apenas duas distribuições com essa característica: a Gompertz e a Gaussiana inversa. Essas distribuições são estendidas utilizando as famílias Marshall-Olkin e Kumaraswamy, criando quatro novas distribuições defeituosas com maior flexibilidade. Nos últimos anos tem havido um crescente interesse em considerar biomarcadores longitudinais como informação adicional para entender o comportamento do tempo até um evento. Este tipo de modelagem é conhecido como modelos conjuntos para dados longitudinais e de sobrevivência onde um modelo longitudinal compartilha informação com um modelo de sobrevivência através de componentes latentes (por exemplo, efeitos aleatórios). Também é possível considerar um submodelo linear de efeitos mistos para o resultado longitudinal e um submodelo proporcional de fragilidade de riscos de causa específica \ para os dados de sobrevivência de riscos competitivos, ligados entre si por alguns efeitos aleatórios latentes. A proposta deste projeto de doutorado direto é considerar na modelagem conjunta a extensão dos modelos de fração de cura via distribuições defeituosas com termo de fragilidade. Para o processo de estimação será utilizada abordagem clássica e Bayesiana.