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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.17.2012.tde-24022013-142839
Document
Auteur
Nom complet
Juliana Boleta
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
Ribeirão Preto, 2012
Directeur
Jury
Achcar, Jorge Alberto (Président)
Martinez, Edson Zangiacomi
Tarumoto, Mário Hissamitsu
Titre en portugais
Distribuição exponencial generalizada: uma análise bayesiana aplicada a dados de câncer
Mots-clés en portugais
Análise de sobrevivência
Câncer gástrico
Distribuição exponencial generalizada
Funções cópula
Leucemia mielóide aguda
Modelos bayesianos
Resumé en portugais
A técnica de análise de sobrevivência tem sido muito utilizada por pesquisadores na área de saúde. Neste trabalho foi usada uma distribuição em análise de sobrevivência recentemente estudada, chamada distribuição exponencial generalizada. Esta distribuição foi estudada sob todos os aspectos: para dados completos e censurados, sob a presençaa de covariáveis e considerando sua extensão para um modelo multivariado derivado de uma função cópula. Para exemplificação desta nova distribuição, foram utilizados dados reais de câncer (leucemia mielóide aguda e câncer gástrico) que possuem a presença de censuras e covariáveis. Os dados referentes ao câncer gástrico tem a particularidade de apresentar dois tempos de sobrevida, um relativo ao tempo global de sobrevida e o outro relativo ao tempo de sobrevida livre do evento, que foi utilizado para a aplicação do modelo multivariado. Foi realizada uma comparação com outras distribuições já utilizadas em análise de sobrevivência, como a distribuiçãoo Weibull e a Gama. Para a análise bayesiana adotamos diferentes distribuições a priori para os parâmetros. Foi utilizado, nas aplicações, métodos de simulação de MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov) e o software Winbugs.
Titre en anglais
Generalized exponential distribution: a Bayesian analysis applied to cancer data
Mots-clés en anglais
Acute myeloid leukemia
Bayesian models
Copula functions
Gastric cancer.
Generalized exponential distribution
Survival analysis
Resumé en anglais
Survival analysis methods has been extensively used by health researchers. In this work it was proposed the use a survival analysis model recently studied, denoted as generalized exponential distribution. This distribution was studied in all respects: for complete data and censored, in the presence of covariates and considering its extension to a multivariate model derived from a copula function. To exemplify the use of these models, it was considered real cancer lifetime data (acute myeloid leukemia and gastric cancer) in presence of censored data and covariates. The assumed cancer gastric lifetime data has two survival responses, one related to the total lifetime of the patient and another one related to the time free of the disease, that is, multivariate data associated to each patient. In these applications there was considered a comparative study with standard existing lifetime distributions, as Weibull and gamma distributions.For a Bayesian analysis we assumed different prior distributions for the parameters of the model. For the simulation of samples of the joint posterior distribution of interest, we used standard MCMC (Markov Chain Monte Carlo) methods and the software Winbugs.
 
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Date de Publication
2013-05-27
 
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