Modelagem de dados de longa duração baseada em processos de nascimento e morte latentes

Autor(es)

Victor Silva Ritter

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: São Paulo.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME/SBI)
• Data de defesa: 2014-08-13

Membros da banca

Antonio Carlos Pedroso de Lima; Pranab Kumar Sen; Gisela Tunes da Silva

• Orientador: Antonio Carlos Pedroso de Lima

Resumo

Esse trabalho contribui com o desenvolvimento de um novo modelo para dados de sobrevivência com sobreviventes de longo termo visando uma formulação e interpretação mais realista do que a apresentada pelos modelos com fração de curados usuais. Motivados pelo estudo do tempo de sobrevivência residual para pacientes oncológicos, o modelo usa o processo de nascimento e morte para permitir a variação do número de fatores de risco latentes durante um período precedente ao acompanhamento médico, considerando, então, um cenário de riscos competitivos para obtenção da função da sobrevivência (imprópria) dos pacientes. Simulações a aplicações à dados do Instituto do Câncer do Estado de São Paulo mostraram vantagens sobre o modelo de tempos de promoção. (AU)

• Processo FAPESP: 12/07891-5 - Modelagem paramétrica e semiparamétrica para dados de longa duração com componentes destrutivas
• Beneficiário: Victor Silva Ritter
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado