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

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Ritter, Victor Silva
• 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; 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/

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.