Modelos de sobrevivência para processos complexos de progressão de doenças

• Processo: 07/02823-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Novas Fronteiras
• Data de Início da vigência: 07 de janeiro de 2008
• Data de Término da vigência: 06 de janeiro de 2009
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística
• Pesquisador responsável: Gisela Tunes da Silva
• Beneficiário: Gisela Tunes da Silva
• Pesquisador Anfitrião: John P. Klein
• Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Medical College of Wisconsin (MCW), Estados Unidos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Analise De Sobrevivencia | Modelo Multi-Estados | Análise de Sobrevivência

Resumo

Processos complexos de progressão de doenças ou recuperação de pacientes são caracterizados pela ocorrência de diversos eventos ao longo do tempo e, nessas situações, a utilização de modelos multiestados é uma alternativa que tem apresentado resultados satisfatórios. Tais metodologias têm aplicabilidade em diversas áreas da medicina, inclusive em dados de problemas associados ao transplante de medula óssea. O objetivo principal deste projeto é o desenvolvimento de metodologias apropriadas para analisar dados de tempo até ocorrência de eventos nesse tipo de estudo. Mais especificamente, será dada ênfase no desenvolvimento de modelos multiestados com a inclusão de efeitos aleatórios e em modelos construídos utilizando-se pseudo-observações. Além disso, a avaliação da qualidade de vida de pacientes tem se tornado extremamente importante ultimamente, sendo necessário o desenvolvimento de metodologias apropriadas para a incorporação de informação sobre a qualidade de vida em estudos de sobrevivência. Algumas metodologias de análise de sobrevivência que incorporam a qualidade de vida são baseadas em modelos multiestados e, dessa forma, pretende-se também avaliar a aplicação dos modelos desenvolvidos para incorporação da qualidade de vida na análise de dados de processos de progressão de doenças. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

TUNES-DA-SILVA, G.; KLEIN, J. P.. Regression analysis of mean quality-adjusted survival time based on pseudo-observations. STATISTICS IN MEDICINE, v. 28, n. 7, p. 1054-1066, MAR 30 2009. (07/02823-3)

TUNES-DA-SILVA, GISELA; KLEIN, JOHN P.. Cutpoint selection for discretizing a continuous covariate for generalized estimating equations. COMPUTATIONAL STATISTICS & DATA ANALYSIS, v. 55, n. 1, p. 226-235, JAN 1 2011. (07/02823-3)