Análise de sobrevivência para dados de HIV/AIDS: uma abordagem Bayesiana / Survival analysis for HIV/AIDS data: a Bayesian approach

Marcos Vinicius Bueno, Robson Marcelo Rossi

Abstract


Este trabalho teve como objetivo estimar os parâmetros das funções de sobrevivência de algumas distribuições para dados sobre HIV/AIDS do Mato Grosso do Sul, Brasil, entre 2009 e 2018. Foram comparados alguns ajustes frequentistas e com base nos valores do logaritmo da função de verossimilhança e do Critério de Informação de Akaike (AIC), selecionou-se o melhor modelo para a realização de um ajuste Bayesiano, além de realizar uma comparação deste com o modelo Weibull, padrão na análise de sobrevivência. Foi possível calcular as estimativas dos parâmetros, bem como comparar os dois modelos por meio dos valores do Critério de Informação da Deviance Bayesiana (DIC). Verificou-se que o modelo selecionado (Log-Normal) apresentou um melhor ajuste aos dados, comparado ao modelo padrão.

 


Keywords


Modelos Probabilísticos, Inferência Bayesiana, Tempos de Falha.

References


BASTOS, J.; ROCHA, C. Análise de sobrevivência: conceitos básicos. Arquivos de Medicina, v. 20, n. 5-6, p. 185-187, 2006.

BRITO, A. M. de; CASTILHO, E. A. de; SZWARCWALD, C. L. AIDS e infecção pelo HIV no Brasil: uma epidemia multifacetada. Revista da sociedade brasileira de medicina tropical, v. 34, n. 2, p. 207-217, 2001.

CARVALHO, M. Sá et al. Análise de sobrevivência: teoria e aplicações em saúde. 2. dd. Rio de Janeiro: FIOCRUZ, 2011.

COLOSIMO, E. A.; GIOLO, S. R. Análise de sobrevivência aplicada. São Paulo: Blucher, 2006.

HEIDELBERGER, P.; WELCH, P. D. Simulation run length control in the presence of an initial transient. Operations Research, v. 31, n. 6, p. 1109-1144, 1983.

IBRAHIM, J.G.; CHEN, M.H.; SINHA, D. Bayesian Survival Analysis. New York: Springer, 2001.

KAPLAN, E. L.; MEIER, P. Nonparametric estimation from incomplete observations. Journal of the American statistical association, v. 53, n. 282, p. 457-481, 1958.

LAWLESS, J. F. Statistical Models and Methods for Lifetime Data. 2. ed. New Jersey: John Wiley and Sons, 2003.

MEDEIROS, A. R. C. et al. Análise de sobrevida de pessoas vivendo com HIV/AIDS. Revista de Enfermagem UFPE Online, v. 11, n. 1, p.47-56, 2017.

MELO, M. C.; DONALISIO, M. R.; CORDEIRO, R. C. Sobrevida de pacientes com aids e coinfecção pelo bacilo da tuberculose nas regiões Sul e Sudeste do Brasil. Ciência & Saúde Coletiva, SciELO Public Health, v. 22, p. 3781-3792, 2017.

MÜLLER, E. V.; BORGES, P. K. de O. Sobrevida de pacientes HIV/AIDS em tratamento antirretroviral e fatores associados na Região dos Campos Gerais, Paraná: 2002-2014. Brazilian Journal of Development, v. 6, n. 5, p. 28523-28542, 2020.

PASCOA, M. A. R.; ORTEGA, E. M. M.; CORDEIRO, G. M. The Kumaraswamy generalized gamma distribution with application in survival analysis. Statistical methodology, v. 8, n. 5, p. 411-433, 2011.

R Core Team. R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Áustria, 2021. Disponível em: https://www.R-project.org.

ROSSI, R. M. Introdução aos métodos Bayesianos na análise de dados zootécnicos com uso do WinBUGS e R. Maringá: Eduem, 2011.

SPIEGELHALTER, D. J. et al. BUGS - Bayesian Inference using Gibbs Sampling. Cambridge: MRC Biostatistics Unit, 1994.

WERLE, J. E. HIV/AIDS em Mato Grosso do Sul: análise de tendência, distribuição espacial e sobrevida dos casos. 75 p. Dissertação (Mestrado em Enfermagem) - Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Campo Grande, 2021.




DOI: https://doi.org/10.34117/bjdv7n6-133

Refbacks

  • There are currently no refbacks.