| 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 |
| Bolsa(s) vinculada(s): | 25/20989-4 - Novas contribuições para modelos conjuntos de dados longitudinais e de sobrevivência com aplicações em fração de cura e às dinâmicas de vacinação., BE.EP.DD |
| 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. | |
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