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Ttulo [PT]: Aplicaes das distribuies weibull modificada e Beta-Weibull na presena de fraes de cura sob o enfoque Frequentista e Bayesiano
Autor(es): Marcos Vinicius de Oliveira Peres
Palavras-chave [PT]:

Mtodos quantitativos aplicados sade, Weibull modificada , Frequentista e Baysiano, Comparao, Mtodos quantitativos aplicados sade, Beta-Weibull, Frequentista e Bayesiano, Comparao, Anlise de sobrevivencia (Bioestatstica), Funo de risco, Intervalo de confiana perfilado - Brasil
Palavras-chave [EN]:
Survival analysis, cancer, profile likelihood confidence interval, hazard function - Brazil
Titulao: Mestre em Bioestatstica
Banca:
Edson Zangiacomi Martinez [Orientador] - UEM
Roberto Molina de Souza - UFTPR
Robson Marcelo Rossi - UEM
Resumo:
Resumo: As pesquisas mdicas so de grande importncia para o seguimento de pacientes com cncer especialmente aps intervenes, como cirurgias de resseo, transplantes e quimioradioterapia, com o objetivo de compreender melhor o tratamento e melhorar a qualidade de vida desses indivduos. de grande importncia a utilizao de mtodos adequados na modelagem desses dados. Dentre as ferramentas metodolgicas existentes, uma de grande importncia a anlise de sobrevivncia. No contexto de anlise de sobrevivncia, o evento de interesse muitas vezes relacionado com a morte ou recorrncia de uma doena. Entretanto, ao final do estudo, possvel que uma parte da amostra no sofra o evento de interesse. Esses indivduos podem ter sido curados ou so imunes ao evento de interesse, sendo dessa forma de grande importncia estimar de forma adequada essa proporo de indivduos no suscetveis. Os modelos tradicionais, j muito conhecidos em anlise de sobrevivncia, em geral no so adequados para estimar essa proporo de imunes, sendo necessrio modelos estatsticos mais complexos que incorporem esta informao. Atualmente existem vrias tcnicas para se estimar esta proporo de imunes, como os modelos de mistura com frao de cura e os modelos de no mistura. Foi utilizada uma anlise baseada em duas distribuies no muito conhecidas no contexto prtico, a distribuio Weibull modificada, uma distribuio de trs parmetros, e a distribuio beta-Weibull, com quatro parmetros. Foram consideradas em ambas as distribuies a presena da frao de cura, dados censurados e covariveis. Estimativas frequentistas (por mxima verossimilhana) e estimativas por inferncia Bayesiana foram comparadas. Para verificar a adequao destes modelos na anlise de dados reais, a Weibull modificada foi aplicada a dados de pacientes com adenocarcinoma gstrico, e para a beta-Weibull a dados de transplante de medula ssea. Ambos modelos considerados se adequaram de forma satisfatria aos dados e estimaram de forma adequada a proporo de cura. As estimativas Bayesianas e seus respectivos intervalos de alta densidade a posteriori (HPD) foram mais parcimoniosos do que os obtidos com o mtodo de mxima verossimilhana

Abstract: The medical research is of great importance for the monitoring of patients who have cancer - especially after medical interventions, such as surgical resections, organ transplants and chemoradiotherapy - aiming a better understanding in the treatment and a life quality improvement for the subjects. It is extremely important to use proper methods for the data modelling. Among the available tools, a very important one is the survival analysis. In the survival analysis context, the event of interest is often related to death or disease recurrence. However, in the studys conclusion it is possible for a part of the sample not to suffer from the event of interest. These patients can have been cured or be immune to the event of interest. Therefore, it is quite important to estimate in a proper way the proportion of not susceptible patients. The traditional models, which are well known in the survival analysis, usually are not adequate to estimate the immune proportion. It is necessary the use of complex statistic models to incorporate this information. Currently there are several methods to estimate the immune proportion, such as the mixing models with cure fraction and the not mixing models. In the present paper it has been used an analysis based on two not common distributions in the practical context, the Weibull modified distribution, a distribution composed by three parameters. Likewise, the beta-Weibull distribution, with four parameters. For both distributions, it was considered the cure fraction existence, censored data and the covariant. Frequentist estimates (by maximum likelihood) and Bayesian inference estimates were compared. To verify the adequacy of these models in the real data analysis the Weibull modified analysis was applied to the data of patients who have gastric adenocarcinoma. And the beta-Weibull analysis for the data of bone marrow transplant. Both considered models have adjusted in a satisfactory way to the data and properly estimated the cure proportion. The Bayesian estimates and their respective High Posterior Density intervals (HPD) were more parsimonious than the ones resulted from the method of maximum likelihood
Data da defesa: 22/02/2016
Cdigo: vtls000222711
Informaes adicionais:
Idioma: Portugus
Data de Publicao: 2016
Local de Publicao: Maring, PR
Orientador: Prof. Dr. Edson Zangiacomi Martinez
Coorientador: Prof. Dr. Isolde Terezinha Santos Previdelli
Instituio: Universidade Estadual de Maring . Centro de Cincias Exatas
Nvel: Dissertao (mestrado em Bioestatstica)
UEM: Programa de Ps-Graduao em Bioestatstica

Responsavel: luiz
Categoria: Aplicao
Formato: Documento PDF
Arquivo: APLICAES DAS DISTRIBUIES WEIBULL MODIFICADA E BETA-WEIBULL NA PRESENA DE FRAES DE CURA SOB O ENFOQUE FREQUENTISTA E.pdf
Tamanho: 1225 Kb (1254577 bytes)
Criado: 17-08-2016 09:20
Atualizado: 24-08-2016 11:12
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