Modelagem conjunta de dados longitudinais e de sobrevivência

Anna Carolina Lustosa Lima

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor1	Enrico Antonio Colosimo	pt_BR
dc.contributor.referee1	Marilia Sa Carvalho	pt_BR
dc.contributor.referee2	Marcel de Toledo Vieira	pt_BR
dc.creator	Anna Carolina Lustosa Lima	pt_BR
dc.date.accessioned	2019-08-10T10:31:37Z	-
dc.date.available	2019-08-10T10:31:37Z	-
dc.date.issued	2007-10-19	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/1843/BUBD-AXFLDW	-
dc.description.resumo	Em estudos envolvendo análise de dados longitudinais a variável resposta é medida repetidamente, ao longo de um intervalo de tempo, para cada indivíduo. Nos estudos de análise de sobrevivência a variável resposta é o tempo até a ocorrência de um evento. Muitos estudos clínicos geram conjuntamente dados longitudinais e de sobrevivência. Por exemplo, nos estudos prospectivos de análise de sobrevivência em que, grupos de pacientes são acompanhados ao longo do tempo até a ocorrência de óbito, é comum haver visitas de acompanhamento quando são medidas variáveis relacionadas à progressão da doença. Entretanto, tratar estas medidas como covariáveis dependentes do tempo no processo de sobrevivência nem sempre é satisfatório uma vez que há ocasiões cujo interesse do pesquisador é avaliar o efeito de tratamentos tanto sobre os tempos de sobrevivência quanto sobre o marcador longitudinal. Este estudo mostra também que a inclusão do marcador longitudinal como covariável no processo de sobrevivência pode ocasionar a perda de importância de covariáveis medidas na baseline e possivelmente associadas ao tratamento. Existem modelos bem estabelecidos na literatura para analisar estes dados separadamente, mas esta forma de abordagem pode ser inadequada se a variável longitudinal for correlacionada com o tempo de sobrevivência. Por exemplo, Henderson, Diggle e Dobson (2000) mostraram que, em detrimento do modelo conjunto, utilizar os modelos separados para o processo longitudinal e de sobrevivência acarreta um vício severo na estimação de alguns componentes de variância e no coeficiente de têndencia temporal. Guo e Carlin (2004) desenvolveram uma aproximação Bayesiana para o modelo conjunto e mostraram haver significativa melhora nas estimativas dos tempos de sobrevivência e de outros parâmetros.O presente estudo pretende comparar as abordagens, separada e conjunta, aplicada ao banco de dados de um experimento biológico envolvendo camundongos, realizado com o objetivo de avaliar o efeito da co-infecção de malária e esquistossomose e da imunização induzida para malária, sobre os tempos de sobrevivência e nível de parasitemia (malária) dos camundongos. Neste experimento, 64 camundongos foram distribuídos aleatoriamente em quatro grupos experimentais. Os camundongos alocados no primeiro e segundo grupos foram ambos previamente induzidos à imunização para malária e infectados com malária e malária associada à esquistossomose, respectivamente. Os camundongos alocados nos grupos 3 e 4 não foram imunizados e foram infectados por malária e malária associada à esquistossomose, respectivamente. O pesquisador visitou os camundongos diariamente e registrou o percentual médio de parasitemia no sangue e a ocorrência ou não de morte. Esta avaliação foi realizada num período de 25 dias (do 5º ao 30º dia após a infecção). Observou-se que os camundongos dos grupos 1 e 2 (ambos imunizados) tiveram melhor prognóstico e níveis de parasitemia baixos, enquanto que nos grupos 3 e 4 foram observados menores tempos de sobrevivência e níveis de parasitemia crescentes.	pt_BR
dc.language	Português	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Minas Gerais	pt_BR
dc.publisher.initials	UFMG	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Estatistica	pt_BR
dc.subject.other	Estatística	pt_BR
dc.subject.other	Análise de sobrevivência (Biometria)	pt_BR
dc.subject.other	Estatistica	pt_BR
dc.title	Modelagem conjunta de dados longitudinais e de sobrevivência	pt_BR
dc.type	Dissertação de Mestrado	pt_BR
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