Análise de dados de sobrevivência espacialmente correlacionados
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Artigo de periódico
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Analysis of spatially correlated survival data
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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.
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.
Assunto
Estatística, Modelos Weibull - Métodos estatísticos, Inferência bayesiana
Palavras-chave
Fragilidade espacial, Modelo ICAR, Inferência Bayesiana, OpenBUGS
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https://biometria.ufla.br/index.php/BBJ/article/view/386