Modelos para dados de sobrevivência multivariados com censura informativa

Autor: Silvana Schneider
Přispěvatelé: Fabio Nogueira Demarqui, Enrico Antonio Colosimo, Mario de Castro Andrade Filho, Leonardo Soares Bastos, Lourdes Coral Contreras Montenegro, Wagner Barreto de Souza
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2017
Předmět:
Zdroj: Repositório Institucional da UFMG
Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
instacron:UFMG
Popis: Na utilização da grande parte dos métodos apresentados na literatura para analisar dados de sobrevivência, é necessário fazer a suposição de que o mecanismo gerador da censura é não informativo, ou seja, assumir que a distribuição dos tempos de censura não depende de nenhum parâmetro da distribuição dos tempos de falha. Porém, em muitas situações, essa suposição pode ser inadequada e levar a inferências enganosas. Com o objetivo de acomodar a dependência entre os tempos de falha e os tempos de censura informativa, consideramos a abordagem fornecida pelos modelos de fragilidade, especicamente a abordagem proposta por Huang & Wolfe (2002). Primeiramente propomos uma versão completamente paramétrica ao modelo de Huang & Wolfe (2002), utilizando a distribuic¸ao Weibull para ajustar os tempos de falha e os tempos de censura informativa. Em seguida, também propomos uma versão semiparamétrica, considerando a distribuição Exponencial por Partes para modelar os tempos de falha e de censura. Para esses dois modelos mostramos as etapas da estimação via abordagens de máxima verossimilhança e bayesiana. Posteriormente, propomos uma versão bayesiana do modelo de Huang & Wolfe (2002). A censura informativa também pode inuenciar as estimativas obtidas pelos modelos para analisar dados de sobrevivência com fração de cura. Para tanto, propomos um modelo paramétrico capaz de captar a dependência entre os tempos de promoção e os tempos de censura informativa, em que empregamos a distribuição Weibull para ajustar os tempos de promoção e os tempos de censura informativa. Além desse modelo, também propomos um modelo semiparamétrico para os dados de fração de cura com censura informativa, utilizando a distribuição Exponencial por Partes para modelar os tempos de promoção e tempos de censura. Apresentamos as etapas para estimação através das abordagens de máxima verossimilhança e bayesiana. Realizamos estudos de simulação Monte Carlo, considerando três cenários: dados gerados com correlações positiva, negativa e nula entre os tempos de falha e censura, para dados com e sem fração de cura. Apresentamos uma aplicação em dados sobre mortalidade em centros de diálise renal dos Estados Unidos, cedidos pelo estudo chamado Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study (DOPPS), utilizando os modelos propostos com censura informativa. Por último, mostramos uma aplicação em dados sobre câncer de melanoma, fornecidos pelo Programa Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER), empregando os modelos propostos com censura informativa e fração de cura. To use the most of the methods presented in the literature to analyze survival data, it is necessary to make the assumption that the mechanism generating the censoring is noninformative, that is, assume that the distribution of the censoring times does not depend on any parameter of the lifetime distribution. However, in many situations, this assumption can be inadequate and lead to misleading inferences. With the objective to accommodate the dependence between lifetime times and informative censoring, we consider the approach provided by the frailty models, specically the approach proposed by Huang & Wolfe (2002). First, we propose a fully parametric version of the Huang & Wolfe (2002)s model, using the Weibull distribution to adjust the lifetime times and informative censoring times. Next, we also propose a semiparametric version, considering the Piecewise Exponential distribution to model the lifetime and censoring times. For these two models, we show the estimation steps via maximum likelihood and Bayesian approaches. Later we propose a Bayesian version of the Huang & Wolfe (2002)s model. Informative censoring can also inuence the estimates obtained by the models to analyze multivariate survival data with cure rate. In order to do so, we propose a fully parametric model capable of capturing the dependence between promotion times and informative censoring times, in which we use the Weibull distribution to adjust promotion times and informative censoring times. In addition to this model, we also propose a semiparametric model for cure rate data with informative censoring, using the Piecewise Exponential distribution to model the promotion times and the censoring times. We present the steps for estimation through the maximum likelihood and Bayesian approaches. Monte Carlo simulation studies were performed considering three scenarios: data generated with a positive, negative and null correlation between lifetime and censoring times for data with and without cure rate. An application is carried out on mortality data in renal dialysis centers in the United States, provided by the study called Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study (DOPPS), using the models proposed with informative censoring. Finally, an application is presented in data on melanoma cancer, provided by the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) program, using the proposed models with informative censoring and cure rate
Databáze: OpenAIRE
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