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Title: Monitoramento de tempos de sobrevivência com o gráfico CUSUM ajustado ao risco: Identificação do limite de controle e da magnitude na mudança
Authors: Lima, Francimário Alves de
Keywords: Análise de sobrevivência. Controle estatístico de processos. RAST CUSUM. Bootstrap.
Issue Date: 11-Dec-2015
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: LIMA, Francimário Alves de. Monitoramento de tempos de sobrevivência com o gráfico CUSUM ajustado ao risco: Identificação do limite de controle e da magnitude na mudança. 2015. 41 f. Monografia (Graduação em Estatística) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Departamento de Estatística, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal. 2015.
Portuguese Abstract: O controle estatístico de processo (CEP) fornece diversas ferramentas para o monitoramento de alguma característica da qualidade, principalmente na Indústria. Contudo, também existe o interesse pelo uso de CEP para monitoramento de procedimento da área médica, por exemplo para avaliar performance de hospitais ou procedimentos médicos. Diferente dos dados industrias, que em geral são compostos por observações homogêneas (equipamentos, peças etc.), na área médica as observações em geral são provenientes de indivíduos que apresentam características diferentes, como idade, sexo ou fatores de risco. Nesse sentido, alguns autores propõem gráficos de controle CUSUM para esse cenário, em que a heterogeneidade é incluída através de uma estrutura de regressão incorporada ao modelo. Estes são chamados de gráficos CUSUM ajustado ao risco (RA CUSUM). Sego et al (2009) propõem um gráfico CUSUM ajustado ao risco para monitorar tempos de vida com base em modelos de tempo de falha acelerado, chamando este gráfico de RAST CUSUM (gráficos CUSUM ajustado ao risco para tempos de sobrevivência). Esta proposta permite detectar, por exemplo, mudanças no tempo médio de vida ao longo do período de monitoramento. A utilização destes gráficos na prática depende da obtenção de limites de controle adequados. Além disso, quando aplicamos o RAST CUSUM em dados provenientes de estudos retrospectivos é necessário especificar a intensidade de mudança a ser identificada. Nessa perspectiva, este trabalho propõe um procedimento para obtenção do limite de controle via bootstrap, para o monitoramento do tempo de sobrevivência através do gráfico RAST CUSUM. Além disso, são estudados alguns procedimentos que permitam identificar a real magnitude da mudança de um processo em estudos retrospectivos. São realizados estudos de simulação para avaliar as propostas. Para ilustrar os resultados foi considerada uma aplicação com dados reais obtidos na literatura, sobre pacientes hospitalizados que apresentaram infarto do miocárdio.
Abstract: The statistical process control (SPC) provides several tools for monitoring some characteristic quality, especially in industry. However, there is also interest in the use of SPC for medical monitoring procedure, for example to assess performance hospitals or medical procedures. Unlike the industrial data, which are usually composed of homogeneous observations (equipment, parts etc.), in the medical field observations generally come from people who have different characteristics, such as age, sex and risk factors. In this sense, some authors propose CUSUM control charts for this scenario, where heterogeneity is included by a regression structure incorporated into the model. These are called CUSUM graphs risk-adjusted (RA CUSUM). Sego et al (2009) proposed a risk-adjusted CUSUM chart for monitoring lifetimes based on accelerated failure time model, RAST calling this CUSUM chart (CUSUM charts set for the risk survival times). This proposal allows to detect, for example, changes in average life expectancy throughout the monitoring period. The use of these charts in practice dependent on obtaining adequate control limits. Moreover, when applied RAST CUSUM data from retrospective studies it is necessary to specify the change of intensity to be identified. From this perspective, this paper proposes a procedure for obtaining via bootstrap control limit for the survival time monitoring through RAST CUSUM chart. In addition, some procedures are studied to identify the real magnitude of change in a process in retrospective studies. Simulation studies are conducted to evaluate the proposals. To illustrate the results was considered an application with real data from the literature on hospitalized patients with myocardial infarction.
URI: http://monografias.ufrn.br/jspui/handle/123456789/1810
Other Identifiers: 2012989020
Appears in Collections:Estatística

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