Estimação e diagnóstico de um modelo de regressão semi-paramétrico com dados censurados

Abstract

Estudos que têm como variável resposta o tempo até se observar um dado evento de interesse, podem não apresentar o evento ao final do estudo para todos os indivíduos observados, estes são denominados censuras. Dados que possuem essa característica precisam de um tratamento diferenciado dos usuais modelos de regressão, justamente devido à informação parcial para alguns indivíduos. Na busca de modelar dados com essas características, o modelo de regressão de Cox surge como uma importante ferramenta, pois trata-se de um modelo semi-paramétrico bastante flexível. Neste trabalho, foi estudado o modelo de riscos proporcionais de Cox, a seleção de covariáveis pelo AIC e o uso dos resíduos para a verificação da qualidade do ajuste. Ao final, duas aplicações são apresentadas, uma sobre influência da massa ventricular na sobrevida de pacientes com insuficiência cardìaca e a outra para o estudo de sobrevida de pacientes submetidos a transplante de medula óssea para o tratamento de leucemia mielóide.