Distribuição Log-Normal e Log-Normal com fração de cura para dados de sobrevivência

Abstract

A análise de sobrevivência pode ser caracterizada por um conjunto de técnicas estatísticas que têm como objetivo principal a análise de tempos até a ocorrência de um determinado evento de interesse, onde as observações são acompanhadas ao longo de períodos de tempo. Tais técnicas são embasadas em modelos probabilísticos, como os modelos Log-Normal e de mistura com fração de cura. Entende-se como fração de cura, os indivíduos no estudo que são acompanhados por um período longo de tempo e observa-se que uma fração razoável deles não irá experimentar o evento de interesse, sendo denominados de curados ou imunes ao evento. Nesse estudo, foi utilizado técnicas de análise de sobrevivência aplicado a dados de pacientes portadores de Mieloma Múltiplo, no intuito de modelar o tempo de vida dos pacientes, através de técnicas não-paramétricas e paramétricas. Como critério de decisão, é utilizado análise descritiva, com o uso da diferença máxima entre o modelo ajustado e o modelo empírico estimado por Kaplan-Meier, além dos critérios de Akaike (AIC), Akaike corrigido (AICc), Informação Bayesiano (BIC) e Teste de Razão de Verossimilhança (TRV). Na análise descritiva observou-se que o modelo Log-Normal com fração de cura se ajusta melhor do que o modelo Log-Normal. No entanto, ao realizar os critérios de informação, assim como o TRV, permitiu selecionar o modelo mais parcimonioso, sendo esse o modelo Log-Normal, que se adequa melhor ao tempo de vida de pacientes portadores da doença Mieloma Múltiplo.