Análise de sobrevivência na presença de censura informativa
Carregando...
Data
Autor(es)
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Fabio Nogueira Demarqui
Magda Carvalho Pires
Edwin Moises Marcos Ortega
Magda Carvalho Pires
Edwin Moises Marcos Ortega
Resumo
Na modelagem de dados em análise de sobrevivência, a maioria dos procedimentos existentes na literatura assumem o mecanismo de censura como não-informativo, ou seja, os tempos até o evento de interesse e o de censura são independentes (a distribuição dos temposde censura não carregam informação dos parâmetros da distribuição dos tempos de falha). Entretanto, em alguns casos essa suposição é violada, e assim métodos que incorporem estruturas para as situações em que o mecanismo de censura é informativo são necessários.Neste trabalho de dissertação consideramos na modelagem a suposição de que os tempos de falha T e de censura C são condicionalmente independentes dado uma fragilidade Z, a qualpossui distribuição Gama e parâmetros de escala . Assumimos os modelos paramétricos como Exponencial e Weibull para os tempos T e C. Assim, ao incorporar a fragilidade na modelagem, os estimadores de máxima verossimilhança são encontrados viafunção de verossimilhança marginal. Realizamos um estudo de simulação Monte Carlo para avaliar o procedimento informativo e usual, sob cenários em que o mecanismo de censura gerado seja não-informativo e informativo. A ilustração da metodologia descrita é realizada com pacientes internados no HC 1/UFMG, após um transplante de medula óssea via cateter intra venoso, no período de maio de 2010 a junho de 2011.
Abstract
In survival analysis data modeling, the most of procedures lead to the non-informative censoring, i.e, the event and censoring time are independent (the censoring time distribution parameters does not carry any information about the failure time distribution parameters).However, in some cases the non-informative censoring assumption is violated and thus it is necessary to include a structure which takes into account the dependence between T and C. In this work, the modeling consider the assumption the T and C are conditionallyindependents given a frailty Z, which follows a gamma distribution with location and scale parameters equal to . To this case (and the default case), we assume parametric models such as Exponential e Weibull for the times variables. By incorporating the frailty Z in the modeling, the maximum likelihood estimators are found by maximizing the marginallikelihood function. We perform a Monte Carlo simulation study to evaluate the informative and usual models under scenarios in which the censoring mechanism is informative and noninformative. The analysis of a data set regarding the patients admitted to HC/UFMG, aftera bone marrow transplantation, from may 2010 to june 2011.
Assunto
Estatistica
Palavras-chave
Censura informativa, Fragilidade gama, Verossimilhança marginal