INFERÊNCIA BAYESIANA E DE MÁXIMA VEROSSIMILHANÇA PARA O MODELO DEFECTIVO GOMPERTZ COM FRAÇÃO DE CURA E COVARIÁVEIS: UMA APLICAÇÃO AO ESTUDO DO CARCINOMA CERVICAL
DOI:
https://doi.org/10.5902/2179460X24118Palavras-chave:
Estimação de máxima verossimilhança, Inferência Bayesiana, Distribuições defectivas, Análise de sobrevida, Distribuição Gompertz modificadaResumo
A análise de sobrevivência é uma classe de métodos estatísticos usados para estudar o tempo até a ocorrência de um evento. Osmétodos usuais assumem que todos os indivíduos sob estudo são sujeitos ao evento de interesse. Entretanto, há situações em queeste pressuposto não é real. Por exemplo, em uma pesquisa clínica, uma proporção de pacientes pode responder favoravelmenteao tratamento sob investigação e consequentemente não morrer devido à doença. Modelos baseados em distribuições defectivassão adequados para analisar dados com estas características. Neste artigo, apresentamos inferências Bayesianas e de máximaverossimilhança para o modelo de fração de cura baseado na distribuição defectiva de Gompertz, incluindo covariáveis. Umexemplo de aplicação à sobrevida livre de doença de mulheres tratadas para câncer cervical é usado para ilustrar a metodologia.Na análise Bayesiana, distribuições a posteriori dos parâmetros foram estimadas por métodos Monte Carlo em cadeias de Markov(MCMC). Códigos R, SAS e OpenBUGS são apresentados em um apêndice no final do artigo aos leitores que desejarem usar ométodo para conduzir suas próprias análises.Downloads
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