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Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2011.tde-01072011-081116
Document
Auteur
Nom complet
Renato de Azevedo Silva
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2011
Directeur
Jury
Lima, Antonio Carlos Pedroso de (Président)
Colosimo, Enrico Antônio
Silva, Gisela Tunes da
Titre en portugais
Modelos de fração de cura com fatores latentes competitivos e fragilidade
Mots-clés en portugais
fatores latentes competitivos.
fração de cura
fragilidade
Resumé en portugais
Os modelos de riscos proporcionais são muito utilizados na análise do tempo de sobrevivência, porém, assumem implicitamente que, observado um conjunto de variáveis explicativas, a população em estudo seja homogênea e que os indivíduos permaneçam sob risco durante todo o período de observação ou até que apresentem o evento de interesse. Tais suposições não são adequadas quando os indivíduos da população em estudo possuem diferentes pré-disposições ao surgimento de uma doença ou quando estão sujeitos à cura após o período de tratamento. Esta dissertação discute o modelo de sobrevivência com fração de cura quando o evento de interesse é caracterizado por fatores latentes competitivos, enquanto a heterogeneidade não observada entre os riscos dos pacientes é modelada através de um fator aleatório denominado termo de fragilidade.
Titre en anglais
Frailty cure models with competitive latent factors
Mots-clés en anglais
competitive latent factors.
cure rate
frailty
Resumé en anglais
Proportional hazards models are widely used in the analysis of survival time, however, it is implictly assumed that given a set of explanatory variables, the population under study is homogeneous and individuals remain at risk throughout the observation period time or until they have the event of interest. However, such assumptions are not reasonable when individuals from the population under study have dierent pre-dispositions to the emergence of a disease or are subject to the cure after treatment. This work discusses the cure fraction model when the event of interest is characterized by latent competitive factors, with patient risk modeled by a random factor called frailty.
 
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Date de Publication
2011-07-20
 
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