Este trabalho tem como objetivo propor modelos de regressão de riscos híbridos que, além de incluir um estresse limiar, contêm como casos particulares os modelos de riscos mais importantes em análise de sobrevivência: os modelos de riscos proporcionais de Cox (PH), os modelos de taxa de falha acelerada (AFT) e o modelo híbrido. Para a representação da função de risco base, adotamos uma abordagem paramétrica baseada nos modelos mais importantes utilizados em confiabilidade ou análise de sobrevivência: os modelos log-logístico e gama-generalizado e seus casos particulares, como os modelos Weibull, exponencial, gama e log-normal. Em sua maior parte, este trabalho aborda o problema de estimação das quantidades de interesse, como a média, variância e os intervalos de confiança, para os parâmetros dos modelos, com especial atenção ao estresse limiar. Utilizamos tanto o ponto de vista clássico quanto o Bayesiano. Através de estudos de simulação, mostramos as probabilidades de cobertura dos intervalos de confiança para os parâmetros utilizando a teoria assintótica usual. A metodologia é sempre ilustrada com conjuntos de dados reais.

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