Decomposição da variância para o modelo de regressão destrutivo Waring de longa duração

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Vasquez, Jonathan Kevin Jordan
• 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: Accident theory; Aleatorização; Covariadas; Covariates; Destructive mechanism; Distribuição Waring Generalizada; External frailty; Fragilidade; Fragilidade externa; Fragilidade interna; Frailty; Generalized Waring distribution; Immunotherapy; Imunoterapia; Internal frailty; Mecanismo destrutivo; Randomness; Teoria de acidentes
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-24072020-165500/

A finalidade deste trabalho é formular um modelo de regressão de longa duração em dois estágios, onde o mecanismo destrutivo dos fatores de riscos responsáveis pela sobrevivência do paciente está relacionado com três fontes de variabilidades: aleatória, externa e interna. O número de fatores de riscos é um efeito aleatório latente, que expressa o comportamento heterogêneo dos pacientes em relação ao risco básico da população, conhecido na literatura como fragilidade discreta. Esta fragilidade está diretamente conectada ao fenômeno de superdispersão e o mecanismo destrutivo. Várias distribuições discretas com caudas pesadas (\"J-shaped\") têm sido utilizadas para explicar o excesso de variabilidade, entretanto sem sucesso para separar a fragilidade interna, que corresponde ao mecanismo destrutivo, da fragilidade externa que corresponde a covariadas desconhecidas e não incluídas no modelo. A distribuição Binomial Negativa (BN) é a mais utilizada, porém não é flexível o suficiente para permitir uma destruição interna sem os ruídos externos. Neste contexto, a distribuição Waring é uma alternativa mais realista para o modelo de longa duração devido a existência de um mecanismo destrutivo individual e flexível. Consequentemente, a taxa de cura e o mecanismo destrutivo são personalizados e úteis no tratamento de câncer por imunoterapia, onde o paciente é o protagonista do tratamento. Um estudo de simulação Monte Carlo e aplicações com dados HIV e melanoma serão apresentados. A distribuiçãoWaring é utilizada com sucesso na teoria de acidentes, onde os principais paradigmas serão adaptados na análise de sobrevivência de longa duração.