dc.contributor.author | Silva, Felipe Rodrigues da | |
dc.date.accessioned | 2024-07-04T19:39:30Z | |
dc.date.available | 2024-07-04T19:39:30Z | |
dc.date.issued | 2024-03-01 | |
dc.identifier.citation | SILVA, Felipe Rodrigues da. Novas modelagens de risco aditivo com fragilidade para análise de dados de sobrevivência. 2024. Tese (Doutorado em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2024. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/19811. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/19811 | |
dc.description.abstract | Survival analysis emerges as a valuable statistical area for examining the time until the occurrence
of events of interest. Several models were designed and applied in different areas such as:
Medicine, Engineering, Biomedicine and Social Sciences. The model proposed by Cox (1972)
stands out as one of the most recognized and used in the analysis of survival data. However, it
is important to note that this model assumes that risks are proportional, an assumption that is
not always reasonable. An alternative model to Cox proportional hazards models is the additive
hazard model that was initially proposed by Aalen (1980). In the additive model, the effect
of the covariates is inserted additively into the base hazard function. In many situations there
are factors not observed in the study that influence survival time, so for univariate survival
data a random effect, called Aalen (1978) and Clayton (1978) as a frailty term, can be entered
additively or multiplicatively to estimate this unobserved heterogeneity. In this context, the
additively inserted frailty term for risk modeling in univariate data analysis and recurring event
data was studied and applied to real data. Furthermore, a proposal for an estimator for individual
frailties was presented. Also a cure fraction model with additive frailty was proposed and applied
to real data, where this model is applicable to studies in which there are individuals who are
considered immune, cured or not susceptible to the event of interest. A new alternative additive
risk modeling was also proposed based on Gupta (2016). The maximum likelihood estimation
approach was used to estimate the parameters of the models studied, and studies via Monte Carlo
simulation were developed to evaluate the behavior of maximum likelihood estimators. | eng |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Análise de sobrevivência | por |
dc.subject | Eventos recorrentes | por |
dc.subject | Fração de cura | por |
dc.subject | Fragilidade | por |
dc.subject | Modelo de risco aditivo | por |
dc.title | Novas modelagens de risco aditivo com fragilidade para análise de dados de sobrevivência | por |
dc.title.alternative | New additive risk modeling with frailty for survival data analysis | eng |
dc.type | Tese | por |
dc.contributor.advisor1 | Tomazella, Vera Lúcia Damasceno | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/8870556978317000 | por |
dc.description.resumo | A análise de sobrevivência emerge como uma valiosa área da estatística para examinar o tempo até
a ocorrência de eventos de interesse. Diversos modelos foram concebidos e aplicados em diversas
áreas tais como: Medicina, Engenharia, Biomedicina e Ciências Sociais. O modelo proposto por
Cox (1972) destaca-se como um dos mais reconhecidos e empregados na análise de dados de
sobrevivência. No entanto, é importante notar que esse modelo parte da suposição de que os
riscos são proporcionais, uma premissa que nem sempre é justificável. Um modelo alternativo
aos modelos de riscos proporcionais de Cox é o modelo de risco aditivo que inicialmente foi
proposto por Aalen (1980). No modelo aditivo o efeito das covariáveis é inserido aditivamente
à função de risco de base. Em muitas situações existem fatores não observados no estudo que
influenciam o tempo de sobrevivência, dessa forma para dados de sobrevivência univariados um
efeito aleatório, denominado por Aalen (1978) e Clayton (1978) como termo de fragilidade, pode
ser inserido de forma aditiva ou multiplicativa para estimar essa heterogeneidade não observada.
Neste contexto, o termo de fragilidade inserido aditivamente na modelagem de risco para análise
de dados univariados e dados de eventos recorrentes foi estudado e aplicado a dados reais. Além
disso, uma proposta de estimador para as fragilidades individuais foi apresentada. Também um
modelo de fração de cura com fragilidade aditiva foi proposto e aplicado a dados reais, onde esse
modelo é aplicável a estudos em que existem indivíduos que são considerados imunes, curados
ou não suscetíveis ao evento de interesse. Uma nova modelagem de risco aditivo alternativa
também foi proposta baseada em Gupta (2016). A abordagem de máxima verosimilhança foi
utilizada para estimação dos parâmetros dos modelos estudados, e estudos via simulação de
Monte Carlo foram desenvolvidos para avaliar o comportamento dos estimadores de máxima
verossimilhança. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::INFERENCIA PARAMETRICA | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/7256633363389848 | por |