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

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Ritter, Victor Silva
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
análise de sobrevivência
cancer relapse
competing risks
cure rate
fração de cura
long > term
promotion time
recidiva do câncer
residual survival time
risco competitivo
survival analysis
tempo de promoção
tempo de vida residual
termo longo
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-09102014-142025/
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.
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