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Análise de Sobrevivência Aplicada

ISBN: 9788521203841

Autores: Enrico Antônio Colosimo, Suely Ruiz Giolo

Editora: BLUCHER.

Número de Páginas: 392

Idioma: Português (do Brasil)

Data Edição: 2006

42,85 €53,56 €
Poupa: 10,71 €

Neste livro são apresentados conceitos básicos, técnicas não-paramétricas e os principais modelos probabilísticos e de regressão utilizados na análise de dados de sobrevivência. Dentre os modelos, pode-se citar o de Cox, o aditivo de Aalen, o de fragilidade gama e alguns modelos para dados de censura intervalar e grupados. Diversos exemplos reais provenientes, na sua maioria, de situações clínicas, são analisados e ilustram as técnicas e modelos apresentados. Para obtenção dos resultados estatísticos é utilizado o pacote estatístico R, cujos comandos são descritos no texto. De modo geral, este livro pode ser utilizado por alunos de graduação e de pós-graduação em Estatística, bem como por alunos, profissionais e pesquisadores de outras áreas (médica, biológica, etc.) que tenham interesse em análise de sobrevivência.
1 - Conceitos Básicos e Exemplos
1.1. Introdução
1.2. Objetivo e Planejamento dos Estudos
1.3. Caracterizando Dados de Sobrevivência
1.4. Representação dos Dados de Sobrevivência
1.5. Exemplos de Dados de Sobrevivência
1.6. Especificando o Tempo de Sobrevivência
1.7. Exercícios

2 - Técnicas Não-Paramétricas
2.1. Introdução
2.2. Estimação na Ausência de Censura
2.3. O Estimador de Kaplan-Meier
2.4. Outros Estimadores Não-Paramétricos
2.5. Estimação de Quantidades Básicas
2.6. Comparação de Curvas de Sobrevivência
2.7. Exercícios

3 - Modelos Probabilísticos
3.1. Introdução
3.2. Modelos em Análise de Sobrevivência
3.3. Estimação dos Parâmetros dos Modelos
3.4. Intervalos de Confiança e Testes de Hipóteses
3.5. Escolha do Modelo Probabilístico
3.6. Exemplos
3.7. Exercícios

4 - Modelos de Regressão Paramétricos
4.1. Introdução
4.2. Modelo Linear para Dados de Sobrevivência
4.3. Adequação do Modelo Ajustado
4.4. Interpretação dos Coeficientes Estimados
4.5. Exemplos
4.6. Exercícios

5 - Modelo de Regressão de Cox
5.1. Introdução
5.2. O Modelo de Cox
5.3. Ajustando o Modelo de Cox
5.4. Interpretação dos Coeficientes
5.5. Estimando Funções Relacionadas a ?0(t)
5.6. Adequação do Modelo de Cox
5.7. Exemplos
5.8. Comentários sobre o Modelo de Cox
5.9. Exercícios

6 - Extensões do Modelo de Cox
6.1. Introdução
6.2. Modelo de Cox com Covariáveis Dependentes do Tempo
6.3. Modelo de Cox Estratificado
6.4. Análise dos Dados de Pacientes HIV
6.5. Modelo de Cox Estratificado nos Dados de Leucemia
6.6. Estudo sobre Hormônio de Crescimento
6.7. Exercícios

7 - Modelo Aditivo de Aalen
7.1. Introdução
7.2. Modelo de Riscos Aditivos de Aalen
7.3. Estimação
7.4. Teste para os Efeitos das Covariáveis
7.5. Diagnóstico do Modelo
7.6. Análise dos Dados de Câncer de Laringe
7.7. Análise dos Dados de Pacientes com HIV
7.8. Exercícios

8 - Censura Intervalar e Dados Grupados
8.1. Introdução
8.2. Técnicas Não-Paramétricas
8.3. Modelos Paramétricos
8.4. Modelo Semiparamétrico
8.5. Dados Grupados
8.6. Aproximações para a Verossimilhança Parcial
8.7. Modelos de Regressão Discretos
8.8. Aplicação: Ensaio de Vida de Mangueiras
8.9. Modelos Discretos ou Aproximações?
8.10. Exercícios

9 - Análise de Sobrevivência Multivariada
9.1. Introdução
9.2. Fragilidade em um Contexto Univariado
9.3. Fragilidade em um Contexto Multivariado
9.4. Generalizações do Modelo de Fragilidade
9.5. Distribuições para a Variável de Fragilidade
9.6. Modelo de Fragilidade Gama
9.7. Estimação no Modelo de Fragilidade Gama
9.8. Testando a Fragilidade
9.9. Diagnóstico dos Modelos de Fragilidade
9.10. Modelando Eventos Múltiplos
9.11. Exemplos
9.12. Exercícios
Enrico Antônio Colosimo
Professor do Departamento de Estatística da UFMG. Ph.D. em Estatística pela University of Wisconsin-Madison. Editor associado pela Revista Brasileira de Estatística. Co-autor do livro Confiabilidade: Análise de Tempo e Testes de Vida Acelerados. As suas áreas de interesse são métodos estatísticos em análise de sobrevivência, confiabilidade/manutenção e dados longitudinais.

Suely Ruiz Giolo
Professora do Departamento de Estatística da UFPR. Licenciada em Matemática e graduada em Estatística pela UNESP, realizou seu mestrado em Estatística na UNICAMP e seu doutorado, em Estatística e Experimentação Agronômica, na ESALQ/USP e Lancaster University, Inglaterra. Entre suas áreas de interesse estão análise de sobrevivência, de dados longitudinais e dados categóricos.

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