The new Neyman type A generalized odd log-logistic-G-family with cure fraction

Vigas, Valdemiro Piedade; Ortega, Edwin M. M.; Cordeiro, Gauss M.; Suzuki, Adriano K.; Silva, Giovana O.

doi:10.1080/02664763.2021.1922994

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“…A distribuição de probabilidade comumente usada nessa abordagem é a Weibull padrão, com função de sobrevida expressa por S(t) = e −αt β , veja por exemplo, Achcar, Coelho-Barros e Mazucheli (2012). Contudo, diversos autores nos últimos anos apresentaram em suas pesquisas resultados satisfatórios com distribuições de probabilidade mais flexíveis na modelagem de dados com fração de cura, veja por exemplo, Martinez et al (2013), Peres, Santos e Oliveira (2020), Ramires et al (2020) e Vigas et al (2021).…”

Section: Introductionunclassified

Distribuição Chen Aplicada Em Dados De Câncer De Mama Com Fraçâo De Cura E Covariável

et al. 2022

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Em diversos estudos médicos relacionados com tempo de vida encontra-se situações onde uma parcela dos indivíduos em tratamento não irão morrer, isto é, serão curados. Para modelagem desses dados, as técnicas estatísticas tradicionais não são adequadas, se fazem necessários modelos mais complexos e abordagem diferentes. Neste trabalho, propomos abordar esse tipo de dados considerando modelos de fração de cura com mistura e não mistura baseados em uma distribuição Chen, sobre uma abordagem Bayesiana para as estimativas dos parâmetros. Esse modelo proposto é aplicado em dados de câncer de mama e comparado com os modelos baseados na Weibull tradicional. Um estudo considerando o impacto na proporção de curados da presença do receptor de estrogênio é realizado. Os modelos propostos mostraram-se adequados para modelar dos dados, mensurando satisfatoriamente as frações de cura com e sem a covariável. Por fim, apresentamos partes dos códigos utilizados neste trabalho em um apêndice.

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Section: Introductionunclassified

Distribuição Chen Aplicada Em Dados De Câncer De Mama Com Fraçâo De Cura E Covariável

et al. 2022

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The generalized odd log-logistic-G regression with interval-censored survival data

Vigas

Ortega

Suzuki

et al. 2023

Journal of Applied Statistics

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GOLL_W<-function(tempo,alpha,theta,a,b){ gt5=(a*tempo^(a-1)/b^a)*(exp(-(tempo/b)^a)) Gt5=1-exp(-(tempo/b)^a) ft5=(alpha*theta*gt5*(Gt5^(alpha*theta-1))*((1-Gt5^(theta))^(alpha-1)))/((Gt5^(alpha*theta)+(1-Gt5^theta)^alpha)^2) Ft5=(Gt5^(alpha*theta))/(Gt5^(alpha*theta)+ (1-Gt5^(theta))^alpha) St5=1-Ft5 ht5=ft5/St5 return(ht5) } tempo=c(seq(0,10,0.01)) v_lty <-c('longdash ', 'dotdash', 'dotted', 'dashed', 'solid')

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