Disciplina Discipline MAE5783
Análise de Sobrevivência

Área de Concentração: 45133

Concentration area: 45133

Criação: 23/11/2018

Creation: 23/11/2018

Ativação: 23/11/2018

Activation: 23/11/2018

Nr. de Créditos: 8

Credits: 8

Carga Horária:

Workload:

Teórica

(por semana)

Theory

(weekly)

Prática

(por semana)

Practice

(weekly)

Estudos

(por semana)

Study

(weekly)

Duração Duration Total Total
4 2 4 12 semanas 12 weeks 120 horas 120 hours

Docente Responsável:

Professor:

Gisela Tunes da Silva

Objetivos:

Introduzir conceitos e técnicas específicas ao estudo de dados de sobrevivência, desenvolvendo resultados teóricos e aspectos relacionados ao uso prático da metodologia.

Justificativa:

Dados de sobrevivência são, em geral, resultantes da observação de eventos aleatórios que ocorrem ao longo do tempo. Uma característica comum nesses casos é a ocorrência de observações incompletas ou censuradas, em que evento não é observado devido à interrupção no acompanhamento. Torna-se então necessário o uso de técnicas especialmente desenvolvidas, necessárias para o adequado uso da informação parcial contida nos dados censurados.

Conteúdo:

1. Introdução a conceitos básicos: caracterização de tempos de falhas (função de risco, sobrevivência, equivalências); censuras e truncagem; tipos de censura. 2. Conceitos básicos de processos estocásticos de contagem para análise de sobrevivência (filtragem, propriedade martingal, etc). Resultados utilizados no estudo de propriedades de estimadores e estatísticas de teste. 3. Modelos paramétricos e estimação de máxima verossimilhança para amostras censuradas; propriedades assintóticas para o caso de uma amostra. Estimação paramétrica da função de sobrevivência e outras quantidades de interesse. 4. Estimação não-paramétrica da função de sobrevivência e da função de risco acumulada: estimador de Kaplan-Meier e suas propriedades assintóticas. 5. Testes não-paramétricos para uma ou mais amostras na presença de observações censuradas. O teste de logrank ponderado e a classe de estatísticas lineares de postos. 6. Modelos paramétricos de regressão; tempo de vida acelerado e riscos proporcionais. 7. Modelo semiparamétrico de Cox: Estimação e testes; teoria assintótica. 8. Tópicos avançados

Forma de Avaliação:

Observação:

Bibliografia:

1. Aalen, O.O., Borgan, O.B., Gjessing, H.K. (2008). Survival and Event History Analysis: A Process Point of View. New York: Springer-Verlag. 2. Andersen, P.K., Borgan, O., Gill, R. Keiding, N. (1993). Statistical Models Based on Counting Processes. New York: Springer-Verlag. 3. Fleming, T.R. and Harrington, D.P. (2005). Counting Processes and Survival Analysis. Hoboken: Wiley-Interscience. 4. Kalbfleisch, D.J., Prentice, R.L. (2002). The Statistical Analysis of Failure Time Data. Hoboken: Wiley-Interscience. 5. Klein, J.P., Moeschberger, M.L. (2005). Survival Analysis: Techniques for Censored and Truncated Data. New York: Springer-Verlag. 6. Lawless, J.F. (2010). Statistical Models and Methods for Lifetime Data. Hoboken: Wiley-Interscience. 7. Therneau, T.M., Grambsch, P.M. (2010). Modeling Survival Data: Extending the Cox Model. New York: Springer- Verlag.