Modelos Bayesianos de fragilidade da taxa de cura por mistura

Os modelos de taxas de cura mistas s緌 normalmente utilizados para analisar dados com sobreviventes a longo prazo. Por outro lado, os modelos de fragilidade levam a uma estimativa precisa dos coeficientes atrav廥 do controlo da heterogeneidade dos dados de sobreviv瘽cia. Normalmente, a distribui誽o gama ?utilizada nos modelos de fragilidade. Contudo, para dados de sobreviv瘽cia adequados a popula踥es com uma taxa de cura, pode ser melhor utilizar uma distribui誽o discreta para a vari嫛el aleat鏎ia de fragilidade do que uma distribui誽o cont璯ua. Por conseguinte, propusemos dois modelos neste livro. No primeiro modelo, ?utilizada a gama como distribui誽o, e no segundo modelo, ?aplicada uma distribui誽o hiper-Poisson para a vari嫛el aleat鏎ia de fragilidade. Tamb幦 a infer瘽cia Bayesiana com distribui誽o Weibull e distribui誽o Weibull modificada generalizada como a distribui誽o de base foram utilizadas nos dois modelos propostos, respectivamente. Neste livro, utiliz嫥os dados de pacientes com cancro g嫳trico para mostrar a aplica誽o destes modelos na an嫮ise de dados reais. Os par滵etros e coeficientes de regress緌 foram estimados utilizando o Metropolis dentro do algoritmo de amostragem de Gibbs. Foi tamb幦 utilizado um estudo de simula誽o para avaliar o desempenho das estimativas Bayesianas a fim de confirmar os modelos propostos.