REPOSITÓRIO INSTITUCIONAL DA UNIVERSIDADE ESTADUAL DE MARINGÁ (RI-UEM)
A missão do Repositório Institucional da Universidade Estadual de Maringá (RI-UEM) é reunir, preservar e permitir o acesso à memória institucional (científica, técnica, artística e administrativa) da Universidade Estadual de Maringá em formato digital.
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http://repositorio.uem.br:8080/jspui/handle/1/4357| Autor(es): | Peres, Marcos Vinicius de Oliveira |
| Orientador: | Edson Zangiacomi Martinez |
| Título: | Aplicações das distribuições weibull modificada e Beta-Weibull na presença de frações de cura sob o enfoque Frequentista e Bayesiano |
| Banca: | Roberto Molina de Souza - UFTPR |
| Banca: | Robson Marcelo Rossi - UEM |
| Palavras-chave: | Métodos quantitativos aplicados à saúde, Weibull modificada , Frequentista e Baysiano, Comparação, Métodos quantitativos aplicados à saúde, Beta-Weibull, Frequentista e Bayesiano, Comparação, Análise de sobrevivencia (Bioestatística), Função de risco, Intervalo de confiança perfilado - Brasil;Survival analysis, cancer, profile likelihood confidence interval, hazard function - Brazil |
| Data do documento: | 2016 |
| Editor: | Universidade Estadual de Maringá |
| Resumo: | As pesquisas médicas são de grande importância para o seguimento de pacientes com câncer especialmente após intervenções, como cirurgias de resseção, transplantes e quimioradioterapia, com o objetivo de compreender melhor o tratamento e melhorar a qualidade de vida desses indivíduos. É de grande importância a utilização de métodos adequados na modelagem desses dados. Dentre as ferramentas metodológicas existentes, uma de grande importância é a análise de sobrevivência. No contexto de análise de sobrevivência, o evento de interesse é muitas vezes relacionado com a morte ou recorrência de uma doença. Entretanto, ao final do estudo, é possível que uma parte da amostra não sofra o evento de interesse. Esses indivíduos podem ter sido curados ou são imunes ao evento de interesse, sendo dessa forma de grande importância estimar de forma adequada essa proporção de indivíduos não suscetíveis. Os modelos tradicionais, já muito conhecidos em análise de sobrevivência, em geral não são adequados para estimar essa proporção de imunes, sendo necessário modelos estatísticos mais complexos que incorporem esta informação. Atualmente existem várias técnicas para se estimar esta proporção de imunes, como os modelos de mistura com fração de cura e os modelos de não mistura. Foi utilizada uma análise baseada em duas distribuições não muito conhecidas no contexto prático, a distribuição Weibull modificada, uma distribuição de três parâmetros, e a distribuição beta-Weibull, com quatro parâmetros. Foram consideradas em ambas as distribuições a presença da fração de cura, dados censurados e covariáveis. Estimativas frequentistas (por máxima verossimilhança) e estimativas por inferência Bayesiana foram comparadas. Para verificar a adequação destes modelos na análise de dados reais, a Weibull modificada foi aplicada a dados de pacientes com adenocarcinoma gástrico, e para a beta-Weibull a dados de transplante de medula óssea. Ambos modelos considerados se adequaram de forma satisfatória aos dados e estimaram de forma adequada a proporção de cura. As estimativas Bayesianas e seus respectivos intervalos de alta densidade a posteriori (HPD) foram mais parcimoniosos do que os obtidos com o método de máxima verossimilhança |
| Abstract: | The medical research is of great importance for the monitoring of patients who have cancer - especially after medical interventions, such as surgical resections, organ transplants and chemoradiotherapy - aiming a better understanding in the treatment and a life quality improvement for the subjects. It is extremely important to use proper methods for the data modelling. Among the available tools, a very important one is the survival analysis. In the survival analysis context, the event of interest is often related to death or disease recurrence. However, in the study´s conclusion it is possible for a part of the sample not to suffer from the event of interest. These patients can have been cured or be immune to the event of interest. Therefore, it is quite important to estimate in a proper way the proportion of not susceptible patients. The traditional models, which are well known in the survival analysis, usually are not adequate to estimate the immune proportion. It is necessary the use of complex statistic models to incorporate this information. Currently there are several methods to estimate the immune proportion, such as the mixing models with cure fraction and the not mixing models. In the present paper it has been used an analysis based on two not common distributions in the practical context, the Weibull modified distribution, a distribution composed by three parameters. Likewise, the beta-Weibull distribution, with four parameters. For both distributions, it was considered the cure fraction existence, censored data and the covariant. Frequentist estimates (by maximum likelihood) and Bayesian inference estimates were compared. To verify the adequacy of these models in the real data analysis the Weibull modified analysis was applied to the data of patients who have gastric adenocarcinoma. And the beta-Weibull analysis for the data of bone marrow transplant. Both considered models have adjusted in a satisfactory way to the data and properly estimated the cure proportion. The Bayesian estimates and their respective High Posterior Density intervals (HPD) were more parsimonious than the ones resulted from the method of maximum likelihood |
| URI: | http://repositorio.uem.br:8080/jspui/handle/1/4357 |
| Aparece nas coleções: | 2.5 Dissertação - Ciências Exatas (CCE) |
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