Em aplicações na área de análise de sobrevivência, é freqüente a ocorrência de função de taxa de falha em forma de U ou unimodal, isto e, funções não-monótonas. Os modelos de regressão comumente usados para dados de sobrevivência são log-Weibull, função de taxa de falha monótona, e log-logística, função de taxa de falha decrescente ou unimodal. Um dos objetivos deste trabalho e propor os modelos de regressão, em forma de locação e escala, log-Weibull estendida que apresenta função de taxa de falha em forma de U e log- Burr XII que tem como caso particular o modelo de regressão log-logística. Considerando dados censurados, foram utilizados três métodos para estimação dos parâmetros, a saber, máxima verossimilhança, bayesiana e jackkinife. Para esses modelos foram calculadas algumas medidas de diagnósticos de influência local e global. Adicionalmente, desenvolveu-se uma análise de resíduos baseada no resíduo tipo martingale. Para diferentes parâmetros taxados, tamanhos de amostra e porcentagens de censuras, várias simulações foram feitas para avaliar a distribuição empírica do resíduo tipo martingale e compará-la com a distribuição normal padrão. Esses estudos sugerem que a distribuição empírica do resíduo tipo martingale para o modelo de regressão log-Weibull estendida com dados censurados aproxima-se de uma distribuição normal padrão quando comparados com outros resíduos considerados neste estudo. Para o modelo de regressão log-Burr XII, foi proposta uma modificação no resíduo tipo martingale baseada no estudo de simulação para obter concordância com a distribuição normal padrão. Conjuntos de dados reais foram utilizados para ilustrar a metodologia desenvolvida. Também pode ocorrer que em algumas aplicações a suposição de independência dos tempos de sobrevivência não é válida. Assim, outro objetivo deste trabalho é introduzir um modelo de regressão log-Burr XII com efeito aleatório para o qual foi proposto um método de estimação para os parâmetros baseado no algoritmo EM por Monte Carlo. Por fim, foi desenvolvido um novo modelo probabilístico denominado de beta Weibull modificado que apresenta cinco parâmetros. A vantagem desse novo modelo é a flexibilidade em acomodar várias formas da função de taxa de falha, por exemplo, U e unimodal, e mostrou-se útil na discriminação entre alguns modelos probabilísticos alternativos. O método de máxima verossimilhança e proposto para estimar os parâmetros desta distribuição. A matriz de informação observada foi calculada. Um conjunto de dados reais é usado para ilustrar a aplicação da nova distribuição / In survival analysis applications, the failure rate function may have frequently unimodal or bathtub shape, that is, non-monotone functions. The regression models commonly used for survival studies are log-Weibull, monotone failure rate function shape, and log-logistic, decreased or unimodal failure rate function shape. In the first part of this thesis, we propose location-scale regression models based on an extended Weibull distribution for modeling data with bathtub-shaped failure rate function and on a Burr XII distribution as an alternative to the log-logistic regression model. Assuming censored data, we consider a classical analysis, a Bayesian analysis and a jackknife estimator for the parameters of the proposed models. For these models, we derived the appropriate matrices for assessing the local influence on the parameter estimates under diferent perturbation schemes, and we also presented some ways to perform global influence. Additionally, we developed residual analy- sis based on the martingale-type residual. For di®erent parameter settings, sample sizes and censoring percentages, various simulation studies were performed and the empirical distribution of the martingale-type residual was displayed and compared with the standard normal distribution. These studies suggest that the empirical distribution of the martingale-type residual for the log-extended Weibull regression model with data censured present a high agreement with the standard normal distribution when compared with other residuals considered in these studies. For the log-Burr XII regression model, it was proposed a change in the martingale-type residual based on some studies of simulation in order to obtain an agreement with the standard normal distribution. Some applications to real data illustrate the usefulness of the methodology developed. It can also happen in some applications that the assumption of independence of the times of survival is not valid, so it was added to the log-Burr XII regression model of random exects for which an estimate method was proposed for the parameters based on the EM algorithm for Monte Carlo simulation. Finally, a five- parameter distribution so called the beta modified Weibull distribution is defined and studied. The advantage of that new distribution is its flexibility in accommodating several forms of the failure rate function, for instance, bathtub-shaped and unimodal shape, and it is also suitable for testing goodness-of-fit of some special sub-models. The method of maximum likelihood is used for estimating the model parameters. We calculate the observed information matrix. A real data set is used to illustrate the application of the new distribution.

No presente trabalho, e proposto um modelo de regressão utilizando a distribuição gama generalizada exponenciada (GGE) para dados censurados, esta nova distribuição e uma extensão da distribuição gama generalizada. A distribuição GGE (CORDEIRO et al., 2009) que tem quatro parâmetros pode modelar dados de sobrevivência quando a função de risco tem forma crescente, decrescente, forma de U e unimodal. Neste trabalho apresenta-se uma expansão natural da distribuição GGE para dados censurados, esta distribuição desperta o interesse pelo fato de representar uma família paramétrica que possui como casos particulares outras distribuições amplamente utilizadas na analise de dados de tempo de vida, como as distribuições gama generalizada (STACY, 1962), Weibull, Weibull exponenciada (MUDHOLKAR et al., 1995, 1996), exponencial exponenciada (GUPTA; KUNDU, 1999, 2001), Rayleigh generalizada (KUNDU; RAKAB, 2005), dentre outras, e mostra-se útil na discriminação entre alguns modelos probabilísticos alternativos. Considerando dados censurados, e abordado o método de máxima verossimilhança para estimar os parâmetros do modelo proposto. Outra proposta deste trabalho e introduzir um modelo de regressão log-gama generalizado exponenciado com efeito aleatório. Por fim, são apresentadas três aplicações para ilustrar a distribuição proposta. / In the present study, we propose a regression model using the exponentiated generalized gama (EGG) distribution for censored data, this new distribution is an extension of the generalized gama distribution. The EGG distribution (CORDEIRO et al., 2009) that has four parameters it can model survival data when the risk function is increasing, decreasing, form of U and unimodal-shaped. In this work comes to a natural expansion of the EGG distribution for censored data, is awake distribution the interest for the fact of representing a parametric family that has, as particular cases, other distributions which are broadly used in lifetime data analysis, as the generalized gama (STACY, 1962), Weibull, exponentiated Weibull (MUDHOLKAR et al., 1995, 1996), exponentiated exponential (GUPTA; KUNDU, 1999, 2001), generalized Rayleigh (KUNDU; RAKAB, 2005), among others, and it is shown useful in the discrimination among some models alternative probabilistics. Considering censored data, the maximum likelihood estimator is considered for the proposed model parameters. Another proposal of this work was to introduce a log-exponentiated generalized gamma regression model with random eect. Finally, three applications were presented to illustrate the proposed distribution.

Uma nova família de distribuições denominada distribuição beta generalizada semi-normal, que inclui algumas distribuições importantes como casos especiais, tais como as distribuições semi-normal e generalizada semi-normal (Cooray e Ananda, 2008), é proposta neste trabalho. Para essa nova família de distribuições, foi realizado o estudo da função densidade probabilidade, função de distribuição acumulada e da função de taxa de falha (ou risco), que não dependeram de funções matemáticas complicadas. Obteve-se uma expressão formal para os momentos, função geradora de momentos, função densidade da distribuição de estatística de ordem, desvios médios, entropia, contabilidade e para as curvas de Bonferroni e Lorenz. Examinaram-se os estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros e deduziu- se a matriz de informação esperada. Neste trabalho é proposto, também, um modelo de regressão utilizando a distribuição beta generalizada semi-normal. A utilidade dessa nova distribuição é ilustrada através de dois conjuntos de dados, mostrando que ela é mais flexível na análise de dados de tempo de vida do que outras distribuições existentes na literatura. / A new family of distributions so-called beta generalized half-normal distribution, which includes some important distributions as special cases, such as the half-normal and generalized half-normal (Cooray and Ananda, 2008) distributions, is proposed in this work. For this new family of distributions, we studied the probability density function, cumulative distribution function and failure rate function (or hazard function), which did not depend on complicated mathematical functions. We obtained a formal expression for the moments, moment generating function, density function of order statistics distribution, mean deviation, entropy, reliability and Bonferroni and Lorenz curves. We examined maximum likelihood estimation of parameters and provided the information matrix. This work also proposed a regression model using the beta generalized half-normal distribution. The usefulness of the new distribution is illustrated through two data sets by showing that it is quite °exible in analyzing lifetime data instead other distributions in the literature.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-07-07T19:52:24Z No. of bitstreams: 1 janerochaduartecintra.pdf: 2932380 bytes, checksum: 42ad605d16a81a90bf6a3c42a06ea6b4 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-07-08T13:22:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 janerochaduartecintra.pdf: 2932380 bytes, checksum: 42ad605d16a81a90bf6a3c42a06ea6b4 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-08T13:22:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 janerochaduartecintra.pdf: 2932380 bytes, checksum: 42ad605d16a81a90bf6a3c42a06ea6b4 (MD5) Previous issue date: 2012-03-23 / Objetivo: Analisar as taxas de sobrevida de cinco anos e os principais fatores associados ao perfil imunohistoquímico, em mulheres com câncer de mama. Métodos: A população foi composta a partir de coorte hospitalar formada por mulheres com diagnóstico de câncer de mama efetuado entre 2003 e 2005 (n=563) e atendidas em centro de referência em assistência oncológica de Juiz de Fora/MG. A data do diagnóstico histopatológico da doença foi considerada como início do tempo de sobrevida e a data do óbito pela doença foi considerada como o evento adverso. Foram censuradas as mulheres que permaneceram vivas até dezembro de 2010, data final do seguimento. Para aquelas que interromperam o seguimento, a data da censura foi referente ao último acompanhamento no registro médico. As curvas de sobrevida foram estimadas pelo método de Kaplan-Meier e o modelo de riscos proporcionais de Cox foi utilizado para a avaliação prognóstica. Resultados: A idade média das pacientes foi de 58,1 anos, sendo a maioria das pacientes (81,1%) da raça branca e pós-menopausa (66,8%). Os estádios clínicos predominantes foram o II (36,7%) e III (25,3%). Os subtipos mais frequentes foram os luminais A (n=295 casos – 52,4%) e os casos com perfil desconhecido (n=107 - 19%). A função de sobrevida específica para o câncer de mama, no período de cinco anos, foi de 79,9%. Entre as principais características associadas com uma melhor sobrevida não ajustada, na população de estudo, destacaram-se: subtipos imunohistoquímicos luminais (A e B) (p<0,0001), raça branca (p<0,0001), tamanho do tumor ≤ 2,0cm (p<0,0001), ausência de comprometimento linfonodal (p<0,0001), estádios mais precoces da doença (p<0,0001), realização de tratamento sistêmico (p=0,01) e uso de hormonioterapia (p<0,0001). Os principais fatores prognósticos associados à pior sobrevida foram: subtipos triplo negativo (p<0,001), HER2 superexpresso (p=0,01) e perfil imunohistoquímico desconhecido (p=0,01); raça não branca (p=0,02); doença avançada (estágio III e IV – p<0,001); tratamento sistêmico não realizado (p=0,009) e não utilização de quimioterapia de 1ª linha (p=0,09). Conclusão: Esta pesquisa possibilitou uma melhor caracterização do perfil imunohistoquímico e da sobrevida de pacientes com câncer de mama. / Purpose: Analyze the 5-year breast cancer specific-survival rate and according to the immunohistochemical profile of women diagnosed with breast cancer. Methods: The population was composed from a hospital-based cohort of all women diagnosed with breast cancer between 2003 and 2005 (n= 563), and treated at cancer care reference center in the city of Juiz de Fora/MG, Brazil. Survival time was counted from the date of the histopathological diagnosis and the date of death due to breast cancer was considered the adverse event. Women alive until December 2010, the final date of the follow-up, were censored. For those who interrupt treatment, censor date was the last follow-up in the medical records. Kaplan-Meier survival curves were estimated, and multivariate analysis was performed by the Cox proporciona hazard model. Results: Mean age was 58,05 years, and the majority were white skin color (81,1%) and postmenopausal (66,8%). Clinical Stages II (36,7%) and III (25,3%) predominated. The most common subtypes were luminal A (n= 295 cases – 52,4%) and cases with unknown profile (n= 107 – 19%) Breast cancer specific five-year survival rate was 79,93%. A better unadjusted survival was observed among women with disease diagnostic, immunohistochemical subtypes luminal A and B (p<0,0001), white skin color (p<0,0001), with tumor size ≤ 2.0cm (p<0,0001), without lymph node involvement (p<0,0001), in a less advanced disease stage (p<0,001), and of systemic treatment (p=0,01), and who used hormone therapy (p<0.0001). The main prognostic factors associated with poor survival were: subtypes triple negative (p<0.001), HER2 overexpression (p=0.01) and immunohistochemical profile unknown (p=0.01), no white race (p=0.02), advanced disease (stage III and IV – p<0.001), no realization of systemic treatment (p=0.009) and no use of first line chemotherapy (p=0.09). Conclusion: This research allowed identification of the profile and disease survival of breast cancer patients, according to imunohistochemical profile.

Com o objetivo de avaliar o atendimento dos pacientes submetidos à intervenção cirúrgica cardiovascular no protocolo de atendimento na via rápida (fast track recovery) em relação ao protocolo convencional, foi comparada a movimentação dos pacientes atendidos em ambos os protocolos nas diferentes unidades hospitalares. O estudo foi realizado em hospital público universitário especializado em cardiologia de 400 leitos, de referência terciária para o Sistema Único de Saúde. Foram estudados 175 pacientes, 107 (61%) homens e 68 (39%) mulheres, de idades entre 2 meses a 81 anos, dos quais 107 operados no protocolo da via rápida e 68 no protocolo convencional. Foram avaliadas variáveis demográficas, clínicas e, para avaliar a movimentação dos pacientes nas diferentes unidades hospitalares, as taxas de alta por unidade de tempo em cada unidade. A análise estatística foi feita por meio de análise exploratória, método de Kaplan Meier e modelo de riscos proporcionais de Cox. A análise de variância foi empregada para comparar o faturamento das despesas. A taxa de alta das diferentes unidades hospitalares por unidade de tempo dos portadores de cardiopatia congênita atendidos no protocolo da via rápida em relação ao protocolo da via convencional foi: a) 11,3 vezes a taxa de alta quando assistidos no protocolo na via convencional quanto ao tempo de permanência no centro cirúrgico; b) 6,3 vezes quanto à duração da intervenção cirúrgica; c) 6,8 vezes quanto à duração da anestesia; d) 1,5 vezes quanto à duração da perfusão; e) 2,8 vezes quanto à permanência na unidade de recuperação pós-operatória I; f) 6,7 vezes quanto à duração da hospitalização; g) 2,8 vezes quanto à permanência na unidade de internação pré-operatória; h) 2,1 vezes quanto à permanência na unidade de internação após a alta da unidade de terapia intensiva de recuperação pós-operatória. Para os portadores de cardiopatia isquêmica, as taxas de alta das unidades hospitalares para os protocolos de atendimento no protocolo da via rápida e no protocolo convencional não demonstraram diferença estatisticamente significante. Os valores de faturamento das despesas de internação dos portadores de cardiopatia congênita decorrentes de exames e procedimentos realizados nas fases pré- e pós-operatória e dos exames da fase trans-operatória foram menores quando os pacientes foram assistidos no protocolo da via rápida. Portanto, os portadores de cardiopatias congênita apresentaram menor permanência hospitalar nos recursos médicos hospitalares instalados, quando assistidos no protocolo de atendimento na via rápida, bem como menores despesas nas fases pré- e pós- operatória da internação. / Objective - To evaluate patient assistance in pre, per and postoperative phases of cardiac surgical intervention under fast track recovering protocol compared to the conventional way. Patients - 175 patients were studied, 107 (61%) men and 68 (39%) women. Ages 2 months to 81 years old. Patients included: first surgical intervention, congenital and ischemic cardiopathy without complexity, normal ventricular function and with at least 2 preoperative ambulatory consultations. Patients submitted to emergency surgeries were excluded. Interventions - assistance submitted by fast track and conventional protocol. Statistical analysis (measures) - exploratory, uni-varied (Kaplan Meier) and multi-varied (Cox) of the time in each admission unit. Hospital installations were classified in ambulatory, preoperative admission unit, surgical center, postoperative recovery unit and postoperative admission unit; the expression of this use was the discharge rate by unit of time from the significant interaction observed between assistance protocol and the kind of cardiopathy for the stay in the surgical center, surgical intervention time, stay in postoperative recovery unit, anesthesia time and time between admission and surgery dates. Results - the patients of congenital cardiopathy who underwent the protocol of conventional way recovery in relation to the fast track protocol, in the reliability range of 95% allows one to state that discharge rate by unit of time of the congenital cardiopathy patients assisted by the fast track protocol was: 11.3 times the discharge rate when assisted by the conventional way protocol as to the time of staying in the surgical center; 6.3 times as to the duration of the surgical intervention; 6.8 times as to duration of the anesthesia; 1.5 times as to the duration of the perfusion; 2.8 times as to the stay in the postoperative recovery unit; 6.7 times as to the stay in the hospital (period of time between the admission and the discharge date); 2.8 times as to the stay in the preoperative admission unit ( period of time between the admission date and the surgery date); 2.1 times as to the stay in the postoperative unit (period of time between the date of leaving the postoperative recovery unit and the date of discharge from the hospital). For the ischemia cardiopathy patients the risks concerning the protocols of recovery by the traditional way and the fast track were the same. CONCLUSIONS - The data concerning this study allows one to suggest that the assistance can be more efficient if one takes into consideration some variables studied in the protocol of fast track recovery. The congenital and ischemic cardiopathy patients presented shorter interval of time (concerning hospital stay in doctor-hospital installed facilities) when assisted in the fast track recovery protocol as well as fewer expenses with medical and hospital assistance.

Propor uma família de distribuição de probabilidade mais ampla e flexível é de grande importância em estudos estatísticos. Neste trabalho é utilizado um novo método de adicionar um parâmetro para uma distribuição contínua. A distribuição gama generalizada, que tem como casos especiais a distribuição Weibull, exponencial, gama, qui-quadrado, é usada como distribuição base. O novo modelo obtido tem quatro parâmetros e é chamado odd log-logística gama generalizada (OLLGG). Uma das características interessante do modelo OLLGG é o fato de apresentar bimodalidade. Outra proposta deste trabalho é introduzir um modelo de regressão chamado log-odd log-logística gama generalizada (LOLLGG) com base na GG (Stacy e Mihram, 1965). Este modelo pode ser muito útil, quando por exemplo, os dados amostrados possuem uma mistura de duas populações estatísticas. Outra vantagem da distribuição OLLGG consiste na capacidade de apresentar várias formas para a função de risco, crescente, decrescente, na forma de U e bimodal entre outras. Desta forma, são apresentadas em ambos os casos as expressões explícitas para os momentos, função geradora e desvios médios. Considerando dados nãocensurados e censurados de forma aleatória, as estimativas para os parâmetros de interesse, foram obtidas via método da máxima verossimilhança. Estudos de simulação, considerando diferentes valores para os parâmetros, porcentagens de censura e tamanhos amostrais foram conduzidos com o objetivo de verificar a flexibilidade da distribuição e a adequabilidade dos resíduos no modelo de regressão. Para ilustrar, são realizadas aplicações em conjuntos de dados reais. / Providing a wider and more flexible probability distribution family is of great importance in statistical studies. In this work a new method of adding a parameter to a continuous distribution is used. In this study the generalized gamma distribution (GG) is used as base distribution. The GG distribution has, as especial cases, Weibull distribution, exponential, gamma, chi-square, among others. For this motive, it is considered a flexible distribution in data modeling procedures. The new model obtained with four parameters is called log-odd log-logistic generalized gamma (OLLGG). One of the interesting characteristics of the OLLGG model is the fact that it presents bimodality. In addition, a regression model regression model called log-odd log-logistic generalized gamma (LOLLGG) based by GG (Stacy e Mihram, 1965) is introduced. This model can be very useful when, the sampled data has a mixture of two statistical populations. Another advantage of the OLLGG distribution is the ability to present various forms for the failing rate, as increasing, as decreasing, and the shapes of bathtub or U. Explicity expressions for the moments, generating functions, mean deviations are obtained. Considering non-censored and randomly censored data, the estimates for the parameters of interest were obtained using the maximum likelihood method. Simulation studies, considering different values for the parameters, percentages of censoring and sample sizes were done in order to verify the distribuition flexibility, and the residues distrbutuon in the regression model. To illustrate, some applications using real data sets are carried out.

Made available in DSpace on 2014-07-22T13:16:48Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Regina Elizabeth Müller.pdf: 4161979 bytes, checksum: 5df884fdb04b617145c35c1741e9b502 (MD5) license.txt: 1914 bytes, checksum: 7d48279ffeed55da8dfe2f8e81f3b81f (MD5) Previous issue date: 2011 / Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Nacional de Saúde da Mulher, da Criança e do Adolescente Fernandes Figueira. Rio de Janeiro, RJ, Brasil. / Introdução: A cardiopatia reumática persiste como a principal doença cardiovascular adquirida em crianças e adultos jovens em todo o mundo, sendo responsável por altas taxas de morbimortalidade e evoluindo com frequência para a necessidade de cirurgia cardíaca valvar em pacientes na fase aguda ou crônica da doença. Objetivo: Estimar os fatores associados e o tempo desde o diagnóstico até a cirurgia cardíaca valvar em crianças e adolescentes portadores de cardiopatia reumática, em um centro cardiológico de referência terciária no Rio de Janeiro. Material e Métodos: estudo observacional longitudinal de base hospitalar, utilizando metodologia de análise de sobrevivência, para estimativa do tempo até a cirurgia, e modelo de regressão de Cox, para avaliar as razões de risco associadas segundo as covariáveis. A coorte foi composta por pacientes com 3 a 20 anos, cadastrados no Instituto Nacional de Cardiologia no Rio de Janeiro entre julho de 1986 e junho de 2006 e acompanhados até setembro de 2011. O diagnóstico da lesão valvar foi confirmado pelo exame Doppler-ecocardiográfico. As covariáveis, avaliadas no início do acompanhamento, foram reunidas em três dimensões: sociodemográfica (sexo, grupo etário, cor da pele, região de moradia e década do diagnóstico); clínica (apresentação clínica, classe funcional, número de surtos anteriores, profilaxia secundária, endocardite infecciosa e fibrilação atrial); e ecocardiográfica (lesão valvar por tipo e gravidade; diâmetro do átrio esquerdo, diâmetro sistólico do ventrículo esquerdo, função ventricular esquerda, hipertensão arterial pulmonar, e ruptura de cordoalha mitral). O banco de dados foi elaborado com o programa ACCESS 2000 e a análise estatística foi realizada pelo programa R versão 2.13.1. Foi considerado significativo o valor de - 0,05. Resultados: a coorte foi composta por 348 pacientes, 58% do sexo feminino, com idade mediana ao cadastro de 12,5 anos, e de 21,5 anos ao final do acompanhamento. O tempo médio de seguimento foi de 9,0 anos (2-21 anos). O evento cirurgia cardíaca ocorreu em 39% da amostra, com tempo mediano até a cirurgia de 22,3 anos. Na análise univariada todas as covariáveis das três dimensões (socioedemográfica, clínica e ecocardiográfica) apresentaram significância estatística e risco para realização de cirurgia cardíaca (hazard ratio>1), com exceção apenas da covariável região de moradia (p>0,5). Na análise multivariada, o modelo final incluiu as variáveis: década do diagnóstico, classe funcional, número de surtos anteriores, endocardite infecciosa, lesão valvar por tipo e gravidade, diâmetro do átrio esquerdo, diâmetro sistólico do ventrículo esquerdo e ruptura de cordoalha mitral. Conclusões: A realização da cirurgia cardíaca em pacientes com cardiopatia reumática está associada a fatores sociodemográficos, clínicos e ecocardiográficos. / Introduction: Rheumatic heart disease remains as the most common acquired heart disease in children and young adults all over the world, being responsible for high mortality and morbidity rates and often demanding valve surgery in the acute or chronic phase of the disease. Objective: To estimate the time from diagnosis until valve operation and the associated factors in children and young adults with rheumatic heart disease followed up in a tertiary center for cardiovascular care in Rio de Janeiro. Methods – It is a longitudinal observational study of a hospital based population, using survival analysis methodology for time estimation and Cox regression model for hazard risk evaluation of associated variables. Cohort was composed by 3 to 20 years old patients, registered in the National Institute of Cardiology (Instituto Nacional de Cardiologia), in Rio de Janeiro, between July 1986 and June 2006, and followed up until September 2011. Valve disease diagnosis was confirmed through Doppler echocardiography examination. Variables were evaluated at the patient´s first visit and separated in three dimensions: socio demographic (gender, age group, skin color, residence region, decade of diagnosis); clinic (disease status at presentation, functional class, number of previous rheumatic episodes, secondary prophylaxis, infectious endocarditis, atrial fibrillation); echocardiographic (valve lesion and severity, left atrium diameter, systolic left ventricle diameter, left ventricle function, pulmonary hypertension, rupture of mitral chordae). The database wasbased on the program ACCESS 2000 and statistical analysis was performed using the R Program version 2.13.1. For statistical analysis was considered as significant values for  value 0.05. Results – 348 patients were included in the cohort, 58% female. Median age at the register was 12.5 years, and 21.5 years at the end of follow up. Median follow-up time was 9.0 years (2 to 21 years). 39% underwent valve operation and the median time until surgery was 22.3 years. In the univariate analysis all the variables from the three dimensions (socio demographic, clinic and echocardiographic) presented statistical significance as hazard risk in predicting valve operation (hazard ratio>1), with only one exception, that was residence region (p>0.5). In the multivariate analysis the final model included the following variables: decade of diagnosis, functional class, number of anterior rheumatic episodes, infectious endocarditis, valve lesion and severity, left atrium diameter, systolic left ventricle diameter and rupture of mitral chordate. Conclusions: Valve surgery in patients with rheumatic heart disease is associated with socio demographic, clinic and echocardiographic factors.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:04:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3028.pdf: 7339557 bytes, checksum: 16711c2271b754604bfa0b0fba30290b (MD5) Previous issue date: 2010-03-04 / In this work, we introduce a Bayesian Analysis for survival multivariate data in the presence of a covariate vector and censored observations. Different frailties or latent variables are considered to capture the correlation among the survival times for the same individual. We also introduce a Bayesian analysis for some of the most popular bivariate exponential distributions introduced in the literature. A Bayesian analysis is also introduced for the Block & Basu bivariate exponential distribution using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods and considering lifetimes in presence of covariates and censored data. In another topic, we introduce a Bayesian Analysis for bivariate lifetime data in the presence of covariates and censoring data assuming different bivariate Weibull distributions derived from some existing copula functions. A great computational simplification to simulate samples for the joint posterior distribution is obtained using the WinBUGS software. Numerical illustrations are introduced considering real data sets considering every proposed methodology. / Nesta tese introduzimos uma an´alise Bayesiana para dados de sobreviv encia multivariados, na presen¸ca de um vetor de covari´aveis e observa¸c oes censuradas. Diferentes fragilidades ou vari´aveis latentes s ao consideradas para capturar a correla¸c ao existente entre os tempos de sobreviv encia, para o mesmo indiv´&#305;duo. Tamb´em apresentamos uma an´alise Bayesiana para algumas das mais populares distribui¸c oes exponenciais bivariadas introduzidas na literatura. Uma an´alise Bayesiana tamb´em ´e introduzida para a distribui¸c ao exponencial bivariada de Block & Basu, usando m´etodos MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov) e considerando os tempos de sobreviv encia na presen¸ca de covari´aveis e dados censurados. Em outro t´opico, introduzimos uma an´alise Bayesiana para dados de sobreviv encia bivariados na presen¸ca de covari´aveis e observa¸c oes censuradas, assumindo diferentes distribui¸c oes bivariadas Weibull derivadas de algumas fun¸c oes c´opulas existentes. Uma grande simplifica¸c ao computacional para simular amostras da distribui¸c ao a posteriori conjunta de interesse ´e obtida usando o software WinBUGS. Ilustra¸c oes num´ericas s ao introduzidas considerando conjunto de dados reais, para cada uma das metodologias propostas.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3137.pdf: 2333509 bytes, checksum: 17d0f072d443263a81b8c895dc712a3b (MD5) Previous issue date: 2010-03-05 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this work, we brie_y introduce the concepts of long-term survival analysis. We dedicated ourselves exclusively to the standard mixture cure model from Boag (1949) and Berkson & Gage (1952), showing its deduction and presenting the imunes probability function, which is taken from the model itself and we investigated the identi_ability issues of the mixture model. Motivated by the possibility that a experiment design can lead to a biased sample selection, we studied the weighted probability distributions, more speci_cally the weighted exponential distributions family and its properties. We studied two distributions that belong to this family; namely, the length biased exponential distribution and the beta exponential distribution. Using the GAMLSS package in R, we made some simulation studies intending to evidence the bias that occur when the possibility of a weighted sample is ignored. / Neste trabalho apresentamos brevemente os conceitos que de_nem a análise de sobreviv ência de longa duração. Dedicamo-nos exclusivamente ao modelo de mistura padrão de Boag (1949) e Berkson & Gage (1952), sendo que nos preocupamos com sua formulação, apresentamos a função probabilidade de imunes, que é derivada do próprio modelo e investigamos a questão da identi_cabilidade. Motivados pela possibilidade de que um planejamento experimental leve a uma seleção viciada da amostra, estudamos as distribui ções ponderadas de probabilidade, mais especi_camente a família das distribuições exponenciais ponderadas e suas propriedades. Estudamos duas distribuições pertencentes a essa família, a distribuição exponencial length biased e a distribuição beta exponencial. Fazendo uso do pacote GAMLSS em R, realizamos alguns estudos de simulação com o intuito de evidenciar o erro cometido quando se ignora a possibilidade de que a amostra seja proveniente de uma distribuição ponderada.

Propor uma família de distribuição de probabilidade mais ampla e flexível é de grande importância em estudos estatísticos. Neste trabalho é utilizado um novo método de adicionar um parâmetro para uma distribuição contínua. A distribuição gama generalizada, que tem como casos especiais a distribuição Weibull, exponencial, gama, qui-quadrado, é usada como distribuição base. O novo modelo obtido tem quatro parâmetros e é chamado odd log-logística gama generalizada (OLLGG). Uma das características interessante do modelo OLLGG é o fato de apresentar bimodalidade. Outra proposta deste trabalho é introduzir um modelo de regressão chamado log-odd log-logística gama generalizada (LOLLGG) com base na GG (Stacy e Mihram, 1965). Este modelo pode ser muito útil, quando por exemplo, os dados amostrados possuem uma mistura de duas populações estatísticas. Outra vantagem da distribuição OLLGG consiste na capacidade de apresentar várias formas para a função de risco, crescente, decrescente, na forma de U e bimodal entre outras. Desta forma, são apresentadas em ambos os casos as expressões explícitas para os momentos, função geradora e desvios médios. Considerando dados nãocensurados e censurados de forma aleatória, as estimativas para os parâmetros de interesse, foram obtidas via método da máxima verossimilhança. Estudos de simulação, considerando diferentes valores para os parâmetros, porcentagens de censura e tamanhos amostrais foram conduzidos com o objetivo de verificar a flexibilidade da distribuição e a adequabilidade dos resíduos no modelo de regressão. Para ilustrar, são realizadas aplicações em conjuntos de dados reais. / Providing a wider and more flexible probability distribution family is of great importance in statistical studies. In this work a new method of adding a parameter to a continuous distribution is used. In this study the generalized gamma distribution (GG) is used as base distribution. The GG distribution has, as especial cases, Weibull distribution, exponential, gamma, chi-square, among others. For this motive, it is considered a flexible distribution in data modeling procedures. The new model obtained with four parameters is called log-odd log-logistic generalized gamma (OLLGG). One of the interesting characteristics of the OLLGG model is the fact that it presents bimodality. In addition, a regression model regression model called log-odd log-logistic generalized gamma (LOLLGG) based by GG (Stacy e Mihram, 1965) is introduced. This model can be very useful when, the sampled data has a mixture of two statistical populations. Another advantage of the OLLGG distribution is the ability to present various forms for the failing rate, as increasing, as decreasing, and the shapes of bathtub or U. Explicity expressions for the moments, generating functions, mean deviations are obtained. Considering non-censored and randomly censored data, the estimates for the parameters of interest were obtained using the maximum likelihood method. Simulation studies, considering different values for the parameters, percentages of censoring and sample sizes were done in order to verify the distribuition flexibility, and the residues distrbutuon in the regression model. To illustrate, some applications using real data sets are carried out.