Modelos Bayesianos de fragilidade da taxa de cura por mistura

Os modelos de taxas de cura mistas s o 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 s do controlo da heterogeneidade dos dados de sobreviv ncia. Normalmente, a distribui o gama utilizada nos modelos de fragilidade. Contudo, para dados de sobreviv ncia adequados a popula es com uma taxa de cura, pode ser melhor utilizar uma distribui o discreta para a vari vel aleat ria de fragilidade do que uma distribui o cont nua. Por conseguinte, propusemos dois modelos neste livro. No primeiro modelo, utilizada a gama como distribui o, e no segundo modelo, aplicada uma distribui o hiper-Poisson para a vari vel aleat ria de fragilidade. Tamb m a infer ncia Bayesiana com distribui o Weibull e distribui o Weibull modificada generalizada como a distribui o de base foram utilizadas nos dois modelos propostos, respectivamente. Neste livro, utiliz mos dados de pacientes com cancro g strico para mostrar a aplica o destes modelos na an lise de dados reais. Os par metros e coeficientes de regress o foram estimados utilizando o Metropolis dentro do algoritmo de amostragem de Gibbs. Foi tamb m utilizado um estudo de simula o para avaliar o desempenho das estimativas Bayesianas a fim de confirmar os modelos propostos.