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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.45.2017.tde-06082017-161739
Document
Auteur
Nom complet
Victor Gonçalves Duarte
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2017
Directeur
Jury
Lima, Antonio Carlos Pedroso de (Président)
Andrade Filho, Mário de Castro
Barroso, Lucia Pereira
Titre en portugais
Vida residual em pacientes com insuficiência cardíaca: uma abordagem semiparamétrica
Mots-clés en portugais
Análise de sobrevivência
Semiparamétrico
Vida residual
Resumé en portugais
Usualmente a análise de sobrevivência considera a modelagem da função da taxa de falha ou função de risco. Uma alternativa a essa visão é estudar a vida residual, que em alguns casos é mais intuitiva do que a função de risco. A vida residual é o tempo de sobrevida adicional de um indivíduo que sobreviveu até um dado instante t0. Este trabalho descreve técnicas semiparamétricas e não paramétricas para estimar a média e a mediana de vida residual em uma população, testes para igualdade dessas medidas em duas populações e também modelos de regressão. Tais técnicas já foram testadas anteriormente em dados com baixa presença de censura; aqui elas são aplicadas a um conjunto de dados de pacientes com insuficiência cardíaca que possui uma alta quantidade de observações censuradas.
Titre en anglais
Residual life on heart failure pacients: a semiparametric approach
Mots-clés en anglais
Residual life
Semiparametric
Survival analysis
Resumé en anglais
Usually, survival analysis is based on the modeling of the hazard function. One alternative approach is to consider the residual life, which would be more intuitive than the hazard function. Residual lifetime is the remaining survival time of a person given he or she survived a given time point t0. We describe semiparametric and non-parametric techniques for mean and median residual life estimation in a one-sample population, as well as tests for two-sample cases and regression models. Such techniques were previously tested for moderate censored data; here we apply them to heart-failure patients data with a high rate of censoring.
 
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DissertVictor.pdf (983.94 Kbytes)
Date de Publication
2017-09-05
 
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