Avaliação do desempenho de modelos preditivos no contexto de análise de sobrevivência

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Santos, Tiago Mendonça dos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: análise de sobrevivência; curva ROC; IPCW; predição; prediction; ROC curve; survival analysis
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03092013-111337/

Modelos estatísticos com objetivos preditivos são frequentemente aplicados como ferramentas no processo de tomadas de decisão em diversas áreas. Uma classe importante de modelos estatísticos é composta por modelos de análise de sobrevivência. Duas quantidades são de interesse nessa classe: o tempo até o instante do evento de interesse ou o status para um determinado instante de tempo fixado. Aplicações importantes desses modelos incluem a identificação de novos marcadores para certas doenças e definição de qual terapia será mais adequada de acordo com o paciente. Os marcadores utilizados podem ser dados por biomarcadores, assim como por marcadores baseados em modelos de regressão. Um exemplo de marcador baseado em modelos de regressão é dado pelo preditor linear. Ainda que a utilização de modelos de sobrevivência com objetivos preditivos seja de suma importância, a literatura nesse assunto é muito esparsa e não há consenso na forma de se avaliar o desempenho preditivo desses. Esse trabalho pretende reunir e comparar diferentes abordagens de se avaliar o desempenho preditivo de modelos de sobrevivência. Essa avaliação é feita principalmente utilizando-se funções de perda para o tempo de sobrevivência e quantidades associadas a diferentes definições de curva ROC para o status. Para a comparação dessas diferentes metodologias foi feito um estudo de simulação e no final aplicou-se essas técnicas em um conjunto de dados de um estudo do Instituto do Câncer de São Paulo.