Análise de dados de sobrevivência espacialmente correlacionados

Calisto Manuel Máquina; Fábio Nogueira Demarqui; Marcos Oliveira Prates; Nerilson Terra Santos

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DC Field	Value	Language
dc.creator	Calisto Manuel Máquina	pt_BR
dc.creator	Fábio Nogueira Demarqui	pt_BR
dc.creator	Marcos Oliveira Prates	pt_BR
dc.creator	Nerilson Terra Santos	pt_BR
dc.date.accessioned	2024-08-12T20:45:37Z	-
dc.date.available	2024-08-12T20:45:37Z	-
dc.date.issued	2019	-
dc.citation.volume	37	pt_BR
dc.citation.issue	4	pt_BR
dc.citation.spage	419	pt_BR
dc.citation.epage	434	pt_BR
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.28951/rbb.v37i4.386	pt_BR
dc.identifier.issn	2764-5290	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/1843/73801	-
dc.description.abstract	A survival frailty model for spatially correlated lifetime data is discussed. By considering a completely parametric Bayesian approach, the intrinsically conditional autoregressive (ICAR) model is assumed for the frailty distribution, whereas the base distribution of lifetimes is modeled by the Weibull distribution. A Bayesian model selection criterion is discussed. A detailed description of how to use the R software along with OpenBUGS software to carry out inferences on the survival frailty model is provided. The analysis of a real data set involving patients diagnosed with bladder cancer in the state of Connecticut, USA, is presented.	pt_BR
dc.description.resumo	O ajuste de modelos de fragilidade para dados de sobrevivência espacialmente correlacionados é discutido. Considerando uma abordagem Bayesiana completamente paramétrica, o modelo ICAR (intrinsically conditional autoregressive) é assumido para a distribuição das fragilidades, enquanto a distribuição de base dos tempos de sobrevivência é modelada pela distribuição Weibull. Um critério para a seleção de modelos Bayesianos é discutido. Uma descrição detalhada de como utilizar o software Rem conjunto com o software OpenBUGS para realizar inferência em modelos de sobrevivência espacial é fornecida. A análise de um banco de dados reais envolvendo pacientes diagnosticados com câncer de bexiga no estado de Connecticut, EUA, é apresentada.	pt_BR
dc.format.mimetype	pdf	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Minas Gerais	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA	pt_BR
dc.publisher.initials	UFMG	pt_BR
dc.relation.ispartof	Brazilian Journal of Biometrics	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Fragilidade espacial	pt_BR
dc.subject	Modelo ICAR	pt_BR
dc.subject	Inferência Bayesiana	pt_BR
dc.subject	OpenBUGS	pt_BR
dc.subject.other	Estatística	pt_BR
dc.subject.other	Modelos Weibull - Métodos estatísticos	pt_BR
dc.subject.other	Inferência bayesiana	pt_BR
dc.title	Análise de dados de sobrevivência espacialmente correlacionados	pt_BR
dc.title.alternative	Analysis of spatially correlated survival data	pt_BR
dc.type	Artigo de Periódico	pt_BR
dc.url.externa	https://biometria.ufla.br/index.php/BBJ/article/view/386	pt_BR
dc.identifier.orcid	https://orcid.org/0000-0002-6749-3482	pt_BR
dc.identifier.orcid	https://orcid.org/0000-0001-9236-1986	pt_BR
dc.identifier.orcid	https://orcid.org/0000-0001-8077-4898	pt_BR
Appears in Collections:	Artigo de Periódico

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