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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2014.tde-09102014-142025
Documento
Autor
Nome completo
Victor Silva Ritter
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2014
Orientador
Banca examinadora
Lima, Antonio Carlos Pedroso de (Presidente)
Sen, Pranab Kumar
Silva, Gisela Tunes da
Título em português
Modelagem de dados de longa duração baseada em processos de nascimento e morte latentes
Palavras-chave em português
análise de sobrevivência
fração de cura
recidiva do câncer
risco competitivo
tempo de promoção
tempo de vida residual
termo longo
Resumo em português
Esse trabalho contribui com o desenvolvimento de um novo modelo para dados de sobrevivência com sobreviventes de longo termo visando uma formulação e interpretação mais realista do que a apresentada pelos modelos com fração de curados usuais. Motivados pelo estudo do tempo de sobrevivência residual para pacientes oncológicos, o modelo usa o processo de nascimento e morte para permitir a variação do número de fatores de risco latentes durante um período precedente ao acompanhamento médico, considerando, então, um cenário de riscos competitivos para obtenção da função da sobrevivência (imprópria) dos pacientes. Simulações a aplicações à dados do Instituto do Câncer do Estado de São Paulo mostraram vantagens sobre o modelo de tempos de promoção.
Título em inglês
Birth and death long-term survival model
Palavras-chave em inglês
cancer relapse
competing risks
cure rate
long--term
promotion time
residual survival time
survival analysis
Resumo em inglês
This work contributes with a new cure rate survival model developed aiming more realistic formulation and interpretations than the usual long-term survival models. Motivated by studying residual survival times in oncological patients, the model uses birth and death process to allow free variation on the number of latent risk factors during a pre-follow up period, then considers competing risks scenario for accessing the patients survival. Simulations and application to Instituto do Câncer do Estado de São Paulo data showed improvement over the promotion time model.
 
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Data de Publicação
2014-10-16
 
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