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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2015.tde-31052015-161201
Documento
Autor
Nome completo
Tamy Harumy Moraes Tsujimoto
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2015
Orientador
Banca examinadora
Lima, Antonio Carlos Pedroso de (Presidente)
Silva, Giovani Loiola da
Título em português
Modelos de riscos aditivo-multiplicativos em análise de sobrevivência
Palavras-chave em português
Aranda-Ordaz
Cox-Aalen
Efeito dependente do tempo
Teste escore
Resumo em português
Este trabalho visa estudar o modelo de Cox-Aalen, que incorpora efeitos fixos e variantes no tempo por meio das estruturas aditiva e multiplicativa. Os principais modelos aditivos e multiplicativos que englobam efeitos fixos e variantes no tempo são revisados com enfoque de processos de contagem e um teste do tipo escore para auxiliar na escolha entre a estrutura aditiva e multiplicativa é proposto e avaliado por meio de estudos de simulação. Aplicação e comparação dos principais modelos discutidos em dados do Instituto do Câncer do Estado de São Paulo (ICESP) sugerem que o modelo estudado pode ser uma opção interessante na análise de dados de sobrevivência em que as ferramentas usuais não são adequadas.
Título em inglês
Additive-multiplicative hazard models in survival analysis
Palavras-chave em inglês
Aranda-Ordaz
Cox-Aalen
Score test
Time-dependent effect
Resumo em inglês
This dissertation aims to study the Cox-Aalen regression model, which incorporates fixed and time-varying effects through the additive and multiplicative structures. The primary additive and multiplicative risk models that deal with fixed and time-dependent effects are reviewed with the counting process framework and a score test to assist the decision between the additive and multiplicative structures is proposed and evaluated with a simulation study. The application of the models to the Instituto do Câncer do Estado de São Paulo (ICESP) dataset suggests that the model under study can be considered as an interesting option to analyse survival data when the usual techniques are not aproppriate.
 
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Data de Publicação
2015-07-28
 
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