O modelo de regressão de Cox é extensamente utilizado em estudos nos quais o objetivo é analisar a relação entreas covariáveis e o tempo até a ocorrência de um evento de interesse. O modelo de riscos proporcionais assume que os coeficientes da regressão são constantes. Entretanto, verificamos em diferentes conjuntos de dados que essa suposição não é sdatisfeita, isto é, as covariáveis do modelo apresentam efeitos do tempo. Neste trabalho, apresentamos uma metodologia para a análise do modelo de Cox com coeficientes dependentes do tempo. Os coeficientes são estimados através da suavização da função de verossimilhança parcial ponderada por uma função Kernel. Os métodos apresentados são ilustrados através de um exemplo de dados reais e de uma simulação.

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