Modelagem conjunta de dados longitudinais e de sobrevivência
| dc.creator | Anna Carolina Lustosa Lima | |
| dc.date.accessioned | 2019-08-10T10:31:37Z | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-09T00:50:45Z | |
| dc.date.available | 2019-08-10T10:31:37Z | |
| dc.date.issued | 2007-10-19 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/1843/BUBD-AXFLDW | |
| dc.language | Português | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Minas Gerais | |
| dc.rights | Acesso Aberto | |
| dc.subject | Estatística | |
| dc.subject | Análise de sobrevivência (Biometria) | |
| dc.subject | Estatistica | |
| dc.subject.other | Estatistica | |
| dc.title | Modelagem conjunta de dados longitudinais e de sobrevivência | |
| dc.type | Dissertação de mestrado | |
| local.contributor.advisor1 | Enrico Antonio Colosimo | |
| local.contributor.referee1 | Marilia Sa Carvalho | |
| local.contributor.referee1 | Marcel de Toledo Vieira | |
| local.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. | |
| local.publisher.initials | UFMG |
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