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Título: Aplicações de análise de sobrevivência na área médica e a escolha de modelos paramétricos
Autor(es): Fonsêca, Cintya Régia Araújo da
Palavras-chave: Análise de sobrevivência;Modelo paramétrico;Distribuição gama generalizada
Data do documento: 9-Jan-2015
Editor: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Referência: FONSÊCA, Cintya Régia Araújo da. Aplicações de análise de sobrevivência na área médica e a escolha de modelos paramétricos . 2015. 86 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Monografia). Centro de Ciências Exatas e da Terra, Departamento de Estatística, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal. 2015.
Resumo: Análise de Sobrevivência trata de dados cuja variável resposta é o tempo até a ocorrência de um evento de interesse. Em aplicações da área médica é comum o uso de métodos não paramétricos (Kaplan-Meier) e semi-paramétricos (modelo riscos proporcionais de Cox) para estudar a sobrevivência de paciente. Modelos paramétricos também são atrativos nestes casos, uma vez que o pressuposto de riscos proporcionais não é necessário. Nesta abordagem vários tipos de distribuições paramétricas estão disponíveis. A escolha de um modelo paramétrico pode ser feita através de testes estatísticos com base em uma família paramétrica mais geral. A distribuição gama generalizada (GG) representa uma família paramétrica flexível que inclui a maioria das distribuições comumente utilizadas, e é muito usada na literatura com esta finalidade. Contudo, o ajuste e teste para este modelo com base em métodos da Verossimilhança necessitam da utilização de procedimentos de otimização implementados em softwares estatísticos. As rotinas mais conhecidas do software R para ajuste da GG frequentemente apresentam limitações e podem não funcionar em versões mais recentes do R. Nesse contexto, o objetivo desta monografia é descrever brevemente procedimentos para ajuste e escolha de modelos paramétricos de sobrevivência com base no uso de rotinas computacionais desenvolvidas em Silva (2013) no software R via adaptações do pacote flexsurv (flexible parametric survival models). Foram consideradas três aplicações da área médica para ilustrar os procedimentos estudados, sendo dois conjuntos de dados disponíveis na literatura (tempo entre ocorrências de diarreia infantil e sobrevivência de pacientes portadores de câncer no pulmão) e o outro foi cedido pelo Laboratório de Estatística Aplicada (LEA) da UFRN, e se refere ao tempo até a ocorrência de doação de órgãos depois do diagnóstico da morte encefálica.
Abstract: Survival analysis is data whose dependent variable is the time until the occurrence of an event of interest. In applications in the medical field is common to use non-parametric methods (Kaplan-Meier) and semi-parametric (Cox proportional hazards model) to study patient survival. Parametric models are also attractive in those cases, since the proportional hazards assumption is required. In this approach several types of parametric distributions are available. The choice of a parametric model can be made by statistical tests based on a more general parametric family. The distribution generalized gamma (GG) is a flexible parametric family which includes most commonly used distributions commonly used in the literature for this purpose. However the setting and test for this model based on Likelihood methods require the use of optimization procedures implemented in statistical software. The best-known routines R software for GG setting often have limitations and can not work that in more recent versions of R. In this context, the objective of this paper is to briefly describe procedures for adjustment and choice of parametric survival models based on usage computational routines developed in Silva (2013) in R software via adaptations of flexsurv package (flexible parametric survival models). Are considered three applications in the medical field to illustrate the procedures studied, two sets of data available in the literature (time between occurrences of childhood diarrhea and survival of patients with cancer in the lung) and assigned by Applied Statistics Laboratory (LEA) UFRN which refers to the time after the organ donation diagnosis of brain death.
URI: http://monografias.ufrn.br/jspui/handle/123456789/1428
Outros identificadores: 2009040694
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