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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.45.2014.tde-09102014-142025
Document
Auteur
Nom complet
Victor Silva Ritter
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2014
Directeur
Jury
Lima, Antonio Carlos Pedroso de (Président)
Sen, Pranab Kumar
Silva, Gisela Tunes da
Titre en portugais
Modelagem de dados de longa duração baseada em processos de nascimento e morte latentes
Mots-clés en portugais
análise de sobrevivência
fração de cura
recidiva do câncer
risco competitivo
tempo de promoção
tempo de vida residual
termo longo
Resumé en portugais
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.
Titre en anglais
Birth and death long-term survival model
Mots-clés en anglais
cancer relapse
competing risks
cure rate
long--term
promotion time
residual survival time
survival analysis
Resumé en anglais
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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Date de Publication
2014-10-16
 
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