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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.45.2013.tde-10122013-190238
Documento
Autor
Nome completo
Camila Bertini Martins
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2013
Orientador
Banca examinadora
Pereira, Carlos Alberto de Braganca (Presidente)
Campos, Adriano Polpo de
Elkis, Helio
Giampaoli, Viviana
Massad, Eduardo
Título em português
Metanálise caso a caso sob a perspectiva bayesiana
Palavras-chave em português
Análise de sobrevivência
Dados censurados
Inferência bayesiana
Metanálise
Modelo Weibull.
Resumo em português
O papel da metanálise de sumarizar estudos publicados de mesmo objetivo, por meio da estatística, torna-se cada dia mais fundamental em razão do avanço da ciência e do desejo de usar o menor número de seres humanos em ensaios clínicos, desnecessários, em vários casos. A síntese das informações disponíveis facilita o entendimento e possibilita conclusões robustas. O aumento de estudos clínicos, por exemplo, promove um crescimento da necessidade de metanálises, fazendo com que seja necessário o desenvolvimento de técnicas sofisticadas. Desse modo, o objetivo deste trabalho foi propor uma metodologia bayesiana para a realização de metanálises. O procedimento proposto consiste na mistura das distribuições a posteriori do parâmetro de interesse de cada estudo pertencente à metanálise; ou seja, a medida metanalítica proposta foi uma distribuição de probabilidade e não uma simples medida-resumo. A metodologia apresentada pode ser utilizada com qualquer distribuição a priori e qualquer função de verossimilhança. O cálculo da medida metanalítica pode ser utilizado, desde problemas simples até os mais sofisticados. Neste trabalho, foram apresentados exemplos envolvendo diferentes distribuições de probabilidade e dados de sobrevivência. Em casos, em que se há uma estatística suficiente disponível para o parâmetro em questão, a distribuição de probabilidade a posteriori depende dos dados apenas por meio dessa estatística e, assim, em muitos casos, há a redução de dimensão sem perda de informação. Para alguns cálculos, utilizou-se o método de simulação de Metropolis-Hastings. O software estatístico utilizado neste trabalho foi o R.
Título em inglês
Meta-analysis case by case using Bayesian approach
Palavras-chave em inglês
Bayesian inference
Censored data
Meta-analysis
Survival analysis
Weibull model
Resumo em inglês
The meta-analysis role of using Statistics to summarize published studies that have the same goal becomes more essential day by day, due to the improvement of Science and the desire of using the least possible number of human beings in clinical trials, which in many cases is unnecessary. By match the available information it makes the understanding easier and it leads to more robust conclusions. For instance, the increase in the number of clinical researches also makes the need for meta-analysis go higher, arising the need for developing sophisticated techniques. Then our goal in this work is to propose a Bayesian methodology to conduct meta-analysis. The proposed procedure is a blend of posterior distributions from interest parameters of each work we are considering when doing meta-analysis. As a consequence, we have a probability distribution as a meta-analytic measure, rather than just a statistical summary. The methodology we are presenting can be used with any prior probability distribution and any likelihood function. The calculation of the meta-analytic measure has its uses from small to more complex problems. In this work we present some examples that consider various probability distributions and also survival data. There is a sufficient statistic available for the parameter of interest, the posterior probability distribution depends on the data only through this statistic and thus, in many cases, we can reduce our data without loss of information. Some calculations were performed through Metropolis-Hastings simulation algorithm. The statistical software used in this work was the R.
 
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TESE.pdf (3.48 Mbytes)
Data de Publicação
2014-01-03
 
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