Modelos Bayesianos de fragilidade da taxa de cura por mistura
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Os modelos de taxas de cura mistas são normalmente utilizados para analisar dados com sobreviventes a longo prazo. Por outro lado, os modelos de fragilidade levam a uma estimativa precisa dos coeficientes através do controlo da heterogeneidade dos dados de sobrevivência. Normalmente, a distribuição gama é utilizada nos modelos de fragilidade. Contudo, para dados de sobrevivência adequados a populações com uma taxa de cura, pode ser melhor utilizar uma distribuição discreta para a variável aleatória de fragilidade do que uma distribuição contínua. Por conseguinte, propusemos doi...
Os modelos de taxas de cura mistas são normalmente utilizados para analisar dados com sobreviventes a longo prazo. Por outro lado, os modelos de fragilidade levam a uma estimativa precisa dos coeficientes através do controlo da heterogeneidade dos dados de sobrevivência. Normalmente, a distribuição gama é utilizada nos modelos de fragilidade. Contudo, para dados de sobrevivência adequados a populações com uma taxa de cura, pode ser melhor utilizar uma distribuição discreta para a variável aleatória de fragilidade do que uma distribuição contínua. Por conseguinte, propusemos dois modelos neste livro. No primeiro modelo, é utilizada a gama como distribuição, e no segundo modelo, é aplicada uma distribuição hiper-Poisson para a variável aleatória de fragilidade. Também a inferência Bayesiana com distribuição Weibull e distribuição Weibull modificada generalizada como a distribuição de base foram utilizadas nos dois modelos propostos, respectivamente. Neste livro, utilizámos dados de pacientes com cancro gástrico para mostrar a aplicação destes modelos na análise de dados reais. Os parâmetros e coeficientes de regressão foram estimados utilizando o Metropolis dentro do algoritmo de amostragem de Gibbs. Foi também utilizado um estudo de simulação para avaliar o desempenho das estimativas Bayesianas a fim de confirmar os modelos propostos.
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