Estimação Bayesiana nos modelos com respostas distais em análise de sobrevivência

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Eustorgio Filho, Marcos Aurélio
• Orientador(a): Amorim, Leila Denise Alves Ferreira
• Banca de defesa: Amorim, Leila Denise Alves Ferreira , Pinto Junior, Jony Arrais , Fiaccone, Rosemeire Leovigildo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal da Bahia
• Programa de Pós-Graduação: Pós-Graduação em Matemática (PGMAT)
• Departamento: Instituto de Matemática
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Métodos Bayesianos; Análise de classes latentes; Modelos com respostas distais; Análise de sobrevivência
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA APLICADAS; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS
• Link de acesso: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/40854

Modelos de respostas distais englobam metodologias para estimar o efeito de variáveis latentes sobre desfechos observados na presença de outros preditores observados, o que aumenta a complexidade matemática dos modelos. Técnicas recentes procuram estimar o efeito de classes latentes sobre desfechos distais de duas maneiras: incorporando erros de mensuração diretamente na modelagem (uma etapa) ou utilizando regras de classificação para alocar indivíduos em classes e, em seguida, tratar essas classes como preditores observados em um modelo estrutural (três etapas). Embora o método de uma etapa seja mais robusto, ele é frequentemente preterido devido à sua complexidade, que exige a re-estimação de parâmetros sempre que novas variáveis são incluídas. O método de três etapas, por sua vez, tende a subestimar os efeitos dos preditores latentes. Grande parte da pesquisa sobre a estimação de efeitos de classes latentes está focada em desfechos contínuos ou categóricos. No contexto de análise de sobrevivência, há poucas abordagens frequentistas para a estimação simultânea em modelos com desfechos distais. Este trabalho propõe uma alternativa usando inferência bayesiana para estimar efeitos de variáveis latentes em respostas do tipo tempo até o evento, permitindo a inclusão de incertezas e maior flexibilidade na estimação. A metodologia proposta foi aplicada em dados reais do projeto PrEP1519, com o intuito de estudar o efeito do risco real ao HIV no tempo até a primeira descontinuidade do tratamento preventivo ao HIV em adolescentes. Estudos de simulação foram realizados para avaliar as propriedades dos estimadores do Método Bayesiano Modal Simplificado (BSM) e do Método Bayesiano Simultâneo (BS), ambos propostos nesta dissertação para análise de respostas distais definidas por tempos de falha censurados. Os resultados dos estudos de simulação indicam que o Método Bayesiano Simultâneo (BS) reduz significativamente o viés na estimação do efeito associado às classes latentes no desfecho distal. Além disto, este método também permite a inclusão de preditores observados adicionais no modelo.