Estimação de efeitos variantes no tempo em modelos tipo Cox via bases de Fourier e ondaletas Haar

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Calsavara, Vinícius Fernando
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Cox regression model; Fourier series; Haar wavelets; Modelo de regressão de Cox; Ondaletas de Haar; Partial likelihood; Proportional hazards assumption; Riscos proporcionais; Séries de Fourier; Verossimilhança parcial
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-26082015-140547/

O modelo semiparamétrico de Cox é frequentemente utilizado na modelagem de dados de sobrevivência, pois é um modelo muito flexível e permite avaliar o efeito das covariáveis sobre a taxa de falha. Uma das principais vantagens é a fácil interpretação, de modo que a razão de riscos de dois indivíduos não varia ao longo do tempo. No entanto, em algumas situações a proporcionalidade dos riscos para uma dada covariável pode não ser válida e, este caso, uma abordagem que não dependa de tal suposição é necessária. Nesta tese, propomos um modelo tipo Cox em que o efeito da covariável e a função de risco basal são representadas via bases de Fourier e ondaletas de Haar clássicas e deformadas. Propomos também um procedimento de predição da função de sobrevivência para um paciente específico. Estudos de simulações e aplicações a dados reais sugerem que nosso método pode ser uma ferramenta valiosa em situações práticas em que o efeito da covariável é dependente do tempo. Por meio destes estudos, fazemos comparações entre as duas abordagens propostas, e comparações com outra já conhecida na literatura, onde verificamos resultados satisfatórios.