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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.45.2014.tde-09102014-142025
Documento
Autor
Nombre completo
Victor Silva Ritter
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2014
Director
Tribunal
Lima, Antonio Carlos Pedroso de (Presidente)
Sen, Pranab Kumar
Silva, Gisela Tunes da
Título en portugués
Modelagem de dados de longa duração baseada em processos de nascimento e morte latentes
Palabras clave en portugués
análise de sobrevivência
fração de cura
recidiva do câncer
risco competitivo
tempo de promoção
tempo de vida residual
termo longo
Resumen en portugués
Esse trabalho contribui com o desenvolvimento de um novo modelo para dados de sobrevivência com sobreviventes de longo termo visando uma formulação e interpretação mais realista do que a apresentada pelos modelos com fração de curados usuais. Motivados pelo estudo do tempo de sobrevivência residual para pacientes oncológicos, o modelo usa o processo de nascimento e morte para permitir a variação do número de fatores de risco latentes durante um período precedente ao acompanhamento médico, considerando, então, um cenário de riscos competitivos para obtenção da função da sobrevivência (imprópria) dos pacientes. Simulações a aplicações à dados do Instituto do Câncer do Estado de São Paulo mostraram vantagens sobre o modelo de tempos de promoção.
Título en inglés
Birth and death long-term survival model
Palabras clave en inglés
cancer relapse
competing risks
cure rate
long--term
promotion time
residual survival time
survival analysis
Resumen en inglés
This work contributes with a new cure rate survival model developed aiming more realistic formulation and interpretations than the usual long-term survival models. Motivated by studying residual survival times in oncological patients, the model uses birth and death process to allow free variation on the number of latent risk factors during a pre-follow up period, then considers competing risks scenario for accessing the patients survival. Simulations and application to Instituto do Câncer do Estado de São Paulo data showed improvement over the promotion time model.
 
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Fecha de Publicación
2014-10-16
 
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