Orientador: Lais Helena Navarro e Lima / Resumo: Justificativa e objetivos: a população mundial está vivendo mais, incorrendo em aumento da incidência de doenças musculoesqueléticas com necessidade cirúrgica, sendo que fratura de fêmur (FF) e coxartrose (CXT) são lesões geriátricas típicas. Procedimentos cirúrgicos nessa população são de alto risco de morbimortalidade e há falta de dados nacionais sobre esses desfechos. O objetivo deste estudo foi analisar os eventos adversos intra e pós-operatórios precoces em pacientes submetidos ao tratamento cirúrgico para correção de FF e para CXT e sua associação com a mortalidade em um ano de seguimento pós-operatório. Métodos: foi realizado estudo prospectivo, observacional para avaliar as complicações perioperatórias em pacientes submetidos à cirurgia para correção de FF e tratamento de CXT. Os pacientes foram avaliados em todo o período perioperatório e acompanhados durante um ano. Os testes de t de Student e qui-quadrado foram aplicados para a análise estatística para verificar as relações de dependência. A análise de sobrevivência foi realizada pelo modelo de Kaplan-Meier e pela regressão univariada e multivariada de Cox. Resultados: foram arrolados 235 pacientes candidatos a participar do estudo. Contudo 27 pacientes foram excluídos por diferentes razões. Entre os 208 pacientes inclusos, 42 foram submetidos ao tratamento cirúrgico de CXT; 166, à cirurgia para correção de FF. Houve predomínio de pacientes do sexo feminino no grupo que foi submetido à cirurgia para correção de FF... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Background: The world population is aging, incurring an increase in the incidence of musculoskeletal diseases with surgical necessity. Femur fracture and coxarthrosis are typical geriatric lesions. Surgical procedures in this population are at high risk of morbidity and mortality, and there is a lack of national data on these outcomes. The objective of this study was to describe and analyze early intraoperative and postoperative adverse events in patients undergoing surgical treatment for femoral fracture and for coxarthrosis and its association with mortality in one year of postoperative follow-up. Methods: A prospective, observational study was conducted to evaluate perioperative complications in patients undergoing to surgery for treatment of femur fracture and coxarthrosis. The patients were evaluated throughout the perioperative period and followed up for one year. Student's t-test and chi-square test were applied to the statistical analysis to verify the dependency ratios. Survival analysis was performed using the Kaplan-Meier model and Cox's univariate and multivariate regression. Results: 235 patients were enrolled in the study. However, 27 patients were excluded for different reasons. Among the 208 patients included, 42 underwent surgical treatment of coxarthrosis, 166 to surgery for femoral fracture. There was a predominance of female patients in the group that underwent surgery for femur fracture, while in the group of patients who underwent surgery for correction ... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Submitted by Fabio Caetano Oliveira Leme (fabio.leme@hotmail.com) on 2018-10-10T02:40:34Z No. of bitstreams: 1 TESE ATELIÊ_2out (1).pdf: 1086669 bytes, checksum: a97e594b7be9b6a9762f9990c060effa (MD5) / Approved for entry into archive by ROSANGELA APARECIDA LOBO null (rosangelalobo@btu.unesp.br) on 2018-10-11T13:34:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 leme_fco_me_bot.pdf: 1086669 bytes, checksum: a97e594b7be9b6a9762f9990c060effa (MD5) / Made available in DSpace on 2018-10-11T13:34:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 leme_fco_me_bot.pdf: 1086669 bytes, checksum: a97e594b7be9b6a9762f9990c060effa (MD5) Previous issue date: 2018-08-27 / Justificativa e objetivos: a população mundial está vivendo mais, incorrendo em aumento da incidência de doenças musculoesqueléticas com necessidade cirúrgica, sendo que fratura de fêmur (FF) e coxartrose (CXT) são lesões geriátricas típicas. Procedimentos cirúrgicos nessa população são de alto risco de morbimortalidade e há falta de dados nacionais sobre esses desfechos. O objetivo deste estudo foi analisar os eventos adversos intra e pós-operatórios precoces em pacientes submetidos ao tratamento cirúrgico para correção de FF e para CXT e sua associação com a mortalidade em um ano de seguimento pós-operatório. Métodos: foi realizado estudo prospectivo, observacional para avaliar as complicações perioperatórias em pacientes submetidos à cirurgia para correção de FF e tratamento de CXT. Os pacientes foram avaliados em todo o período perioperatório e acompanhados durante um ano. Os testes de t de Student e qui-quadrado foram aplicados para a análise estatística para verificar as relações de dependência. A análise de sobrevivência foi realizada pelo modelo de Kaplan-Meier e pela regressão univariada e multivariada de Cox. Resultados: foram arrolados 235 pacientes candidatos a participar do estudo. Contudo 27 pacientes foram excluídos por diferentes razões. Entre os 208 pacientes inclusos, 42 foram submetidos ao tratamento cirúrgico de CXT; 166, à cirurgia para correção de FF. Houve predomínio de pacientes do sexo feminino no grupo que foi submetido à cirurgia para correção de FF, enquanto, no grupo de pacientes que foram submetidos à cirurgia para correção de CXT, a predominância foi do sexo masculino. Com relação à classificação do estado físico, a grande maioria dos pacientes submetidos à cirurgia para correção de CXT apresentou-se classificada com ASA I e II, enquanto 53% dos pacientes submetidos à cirurgia para correção de FF apresentaram-se classificados como ASA III e IV. Os pacientes com FF apresentaram idade média de 73,8±12,5 anos, intervalo médio entre a fratura e a cirurgia de 8,1±8,5 dias, e entre a internação e a cirurgia de 4,7±4,8 dias. Os pacientes submetidos ao tratamento para CXT apresentaram idade de 67,2±7,9 anos. Hipotensão destacou-se por ser o evento mais frequente no período intraoperatório. As complicações pós-operatórias mais frequentes foram distúrbio hidroeletrolítico, alteração cognitiva, reinternação, infecção do trato urinário, pneumonia e reabordagem cirúrgica. Nenhum paciente submetido à artroplastia de quadril morreu. Para os pacientes submetidos à correção de FF, a taxa de mortalidade foi de 25,3%. Dentre as causas esclarecidas, a mais comum foi sepse. As complicações pós-operatórias que mostraram relação com aumento da taxa de mortalidade foram idade, intervalo entre internação e cirurgia, distúrbio hidroeletrolítico, insuficiência respiratória, necessidade de intubação orotraqueal, reinternação hospitalar, arritmia e a soma da quantidade de complicações. Na análise multivariada, o modelo estatístico final apresentou as variáveis idade e DHE como as complicações que, conjuntamente, exerceram efeito sobre o aumento da mortalidade no período de 365 dias. Conclusões: as cirurgias para correção de CXT na população estudada relacionou-se com baixa incidência de complicações pós-operatórias e não ocorreram óbitos relacionados a esse procedimento. A taxa de mortalidade encontrada na população de FF, no primeiro ano de seguimento, foi de 25,3%. Idade avançada e distúrbio hidroeletrolítico pós-operatório foram fatores preditores de mortalidade no primeiro ano após cirurgia para pacientes idosos submetidos à correção de FF. / Background: The world population is aging, incurring an increase in the incidence of musculoskeletal diseases with surgical necessity. Femur fracture and coxarthrosis are typical geriatric lesions. Surgical procedures in this population are at high risk of morbidity and mortality, and there is a lack of national data on these outcomes. The objective of this study was to describe and analyze early intraoperative and postoperative adverse events in patients undergoing surgical treatment for femoral fracture and for coxarthrosis and its association with mortality in one year of postoperative follow-up. Methods: A prospective, observational study was conducted to evaluate perioperative complications in patients undergoing to surgery for treatment of femur fracture and coxarthrosis. The patients were evaluated throughout the perioperative period and followed up for one year. Student's t-test and chi-square test were applied to the statistical analysis to verify the dependency ratios. Survival analysis was performed using the Kaplan-Meier model and Cox's univariate and multivariate regression. Results: 235 patients were enrolled in the study. However, 27 patients were excluded for different reasons. Among the 208 patients included, 42 underwent surgical treatment of coxarthrosis, 166 to surgery for femoral fracture. There was a predominance of female patients in the group that underwent surgery for femur fracture, while in the group of patients who underwent surgery for correction of coxarthrosis, the predominance was male. Regarding the classification of the physical condition, the great majority of patients under going surgery for correction of coxarthrosis were classified as ASA I and II, while 53% of patients submitted to surgery for femur fracture were classified as ASA III and IV. Patients with a femoral fracture had a mean age of 73.8 ± 12.5 years, mean interval between fracture and surgery of 8.1 ± 8.5 days, and between hospitalization and surgery of 4.7 ± 4.8 days. Patients submitted to treatment for coxarthrosis presented age of 67.2 ± 7.9 years. Hypotension was noted as the most frequent event in the intraoperative period. The most frequent postoperative complications were hydroeletrolytic disorder, cognitive alteration, rehospitalization, urinary tract infection, pneumonia, need for re- operatorion. No patient undergoing treatment for coxarthrosis died. For patients submitted to femur fracture surgery, the mortality rate was 25.3%. Among the clarified causes of death, the most common was sepsis. The complications that were found to be related to increased mortality were age, interval between hospitalization and surgery, hydroelectrolytic disorder, respiratory failure, need for orotracheal intubation, rehospitalization, arrhythmia, and the sum of the number of complications. After the Multivariate Cox Regression, the final statistical model presented the variables age and hydroelectrolytic diturb as the complications that, all together, had an effect on the increase in mortality in the period of 365 days. Conclusions: surgery to treat coxarthrosis was associated with a low incidence of postoperative complications and there were no deaths related to this procedure. The mortality rate found in the femure fracture population in the first year of follow-up was 25.3%. Advanced age and postoperative hydroelectrolytic disturbance were predictors of mortality in the first year after surgery for elderly patients submitted to femoral fracture correction.

Submitted by Karen Pereira (karen.estat@gmail.com) on 2014-09-01T01:56:10Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Final.pdf: 984140 bytes, checksum: 4ab727a73f17a49960bbcadba0a06b18 (MD5) / Approved for entry into archive by JOANA MARTORINI (joana.martorini@fgv.br) on 2014-09-01T12:29:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação Final.pdf: 984140 bytes, checksum: 4ab727a73f17a49960bbcadba0a06b18 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-01T12:42:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação Final.pdf: 984140 bytes, checksum: 4ab727a73f17a49960bbcadba0a06b18 (MD5) Previous issue date: 2014-08-06 / Dado a importância da gestão de risco associada às operações de crédito, modelos estatísticos que avaliam o risco de inadimplência tornaram-se fundamentais na mensuração do risco associado a um cliente. Neste contexto, foi desenvolvido um modelo dinâmico de crédito utilizando variáveis características dos clientes, comportamentais e macroeconômicas através da Análise de Sobrevivência aplicada a dados discretos. Os resultados obtidos indicam que a inclusão de variáveis macroeconômicas provoca um efeito significativo, porém baixo, no ajuste do modelo. Entretanto, nota-se uma melhora expressiva no poder de previsão da taxa de inadimplência do portfólio quando aplicado a um conjunto de dados de validação. / Statistical models became fundamental in risk measuring associated with a client, mainly when the risk management had grown up his importance associated to credit transactions. In this context, a dynamic credit model was developed using client characteristics, behavioral and macroeconomic variables applying survival analysis to a discrete data. The results indicated the macroeconomics variables inclusion lead to a significant, but low effect in model fit. However, there is a significant improvement in the default rate predictive power of the portfolio when applied to a validation dataset.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:04:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5104.pdf: 2493280 bytes, checksum: 296329e73498a367b56e93dcbe6f0aaa (MD5) Previous issue date: 2013-04-08 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this thesis new families of survival distributions are proposed. Those distributions are derived by assuming a latent activation structure to explain the occurrence of the event of interest. In general, the competitive causes may have different activation mechanisms. Here we assume three different ones, namely, fisrt, random and last actvation mechanisms. The presence of cure fraction are also addressed in two contexts. The models assumed that the number of causes follows a Geometric distribution and the lifetime for these causes follows an Exponential distribution, and a Gamma Generalized distribution. The properties of the proposed distributions are discussed, including a formal proof of its probability density function and explicit algebraic formulas for its reliability and failure rate functions, moments, order statistics and modal value. Inferetial procedure is based on frequentist and Bayesian perspectives. Moreover, Bayesian case influence diagnostics based in -divergence, with include Kulback Leibler divergence measure as a particular case, are developed. Simulation studies are performed and experimental results are illustrated based in real datasets. / Nesta tese, novas famílias de distribuições são propostas para modelar dados de tempo de vida. Essas distribuições são obtidas assumindo que a ocorrência do evento de interesse é explicada por uma estrutura latente de ativação. Em geral, as causas competitivas podem ter diferentes mecanismos de ativação, consideramos os casos: primeiro, último e aleatório. A presença de fração de curados é considerada nestes contextos. Os modelos assumem que o número de causas de risco tem distribuição de probabilidade Geométrica; e o tempo de ativação desses fatores segue distribuição Exponencial ou Gama Generalizada. Propriedades das distribuições propostas são discutidas, incluindo obtenção da função densidade de probabilidade e fórmulas explícitas da função de risco, momentos, estatística de ordem e valor modal. Outro objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de processos inferenciais nas perspectivas clássica e bayesiana. Além disso, as medidas bayesianas de diagnóstico baseadas na divergência, que incluem a divergência de Kulback Leibler como caso particular, são consideradas para detectar observações influentes. Estudos de simulação são realizados e resultados experimentais são obtidos para conjuntos de dados reais.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:04:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6055.pdf: 2487813 bytes, checksum: 7934f8e54bb01e0ea4cc31fa422b3370 (MD5) Previous issue date: 2014-05-30 / Financiadora de Estudos e Projetos / In general, models for survival data with a cure fraction relate the cure fraction with the covariates using different link functions, for example, the logit link function and do not consider the problem of selection of covariates that have an effect on the cure fraction. So, in this work we propose a model that considers a partition of the predictor space in which the cure fraction depends locally of covariates. In this context, it adopts a orthogonal hyperplane tessellation to the axes to obtain a partition of the predictor space with the advantage that the proposed model selects the covariates that have an effect on the cure fraction. The developed modeling extends the Bayesian partition model proposed by Hoggart & Griffin (2001) to include information for qualitative variables with more than two categories and therefore a new computational strategy is considered. This extension allows to capture the effects of covariates on a local structure in which it is considered that the number of competing causes follows a power series distribution. This distribution is flexible because it includes special cases such as the binomial, Poisson, negative binomial and logarithmic distributions. To demonstrate the potential of the methodology, we used two set of data relating with cancer studies. / Em geral, os modelos para dados de sobrevivência com fracão de cura relacionam a fração de cura com as covariáveis por meio de diferentes funções de ligação, por exemplo, a função de ligação logito e não consideram o problema de seleção de covariáveis que tem um efeito na fração de cura. Assim neste trabalho é proposto uma modelagem que considera uma partição do espaço preditor em que a fração de cura depende localmente das covariáveis. Neste contexto, adota-se uma tesselação por hiperplanos ortogonais aos eixos a fim de obter uma partição do espaço preditor com a vantagem que os modelos propostos selecionam as covariáveis que têm efeito na fração de cura. A modelagem desenvolvida estende o modelo de partição bayesiana proposto por Hoggart & Griffin (2001) por incluir informações de variáveis qualitativas com mais de duas categorias e dessa forma uma nova estratégia computacional é considerada. Essa extensão permite capturar os efeitos das covariáveis numa estrutura local na qual considera-se que o número de causas competitivas segue distribuição série de potências. Esta distribuição é flexível pois inclui casos particulares, tais como a distribuição binomial, Poisson, binomial negativa e logarítmica. Para demonstrar o potencial da metodologia descrita, utilizou-se dois conjunto de dados relacionados com estudos de câncer.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 1733.pdf: 506732 bytes, checksum: 69dc517ba311518fd0cae4b4942be8df (MD5) Previous issue date: 2007-06-22 / Financiadora de Estudos e Projetos / Uma particularidade da análise de sobrevivência e confiabilidade se refere ao fato de que existem situações em que um evento de interesse pode ocorrer várias vezes para uma unidade amostral. Nesta dissertação estudamos o modelo de intensidade Poisson Perturbada para dados de eventos recorrentes. Primeiramente uma revisão da literatura sobre os processos de Poisson e Renovação é realizada. Um modelo de intensidade Poisson Perturbada para dados de eventos recorrentes é apresentado, sendo que a estimação dos parâmetros de interesse é realizada para sistemas reparáveis simples, retratando apenas uma unidade, podendo ser esta caracterizada por um indivíduo ou componente. Os exemplos considerados neste estudo, referem-se a dados artificiais e também a um exemplo real, tal que o evento de interesse é o tempo de reincidência da variável considerada, podendo ser esta variável o tempo até a falha de um componente, tempo até uma nova crise de uma determinada doença ou até mesmo tempo de compras de um determinado produto. As estimativas dos parâmetros do modelo são obtidas via máxima verossimilhança. Procedimentos de estimação intervalar são apresentados, bem como testes baseados nas estatísticas de Wald e da razão de verossimilhança são realizados para os parâmetros de interesse.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 1808.pdf: 656634 bytes, checksum: 192e4ddfee2e11f95105db3b95487ac1 (MD5) Previous issue date: 2005-03-30 / Universidade Federal de Minas Gerais / The modeling of data of survival with the presence of covariáveis by means of the risk function has been each used time more had the easiness of interpretation One of the examples most important of risk models is the model of proportional risks considered by Cox (1972). However, this model assumes the proportionality enters the risk functions in diLerent levels of the covariáveis. To accomodate situations where the model of proportional risks is not adjusted, some types of notproportional models are being developed, as the model of sped up imperfection, considered for Prentice (1978), the model of hybrid risk of Etezadi-Amoli and Ciampi (1987) and the generalized models of hybrid risk of Louzada-Neto (1997 and 1999). In this work we explore an one new family parametric of model of dependent not-proportional risk of the time (McKenzie, 1999). This model is based on the generalization of the usual logistic function and is motivated, in part, for the necessity of if considering the eLect of the time in the modeling, and, in part, for the preference in if considering a parametric structure for the risk function. Some inferenciais procedures related this new family of models are presented.The modeling of data of survival with the presence of covariáveis by means of the risk function has been each used time more had the easiness of interpretation One of the examples most important of risk models is the model of proportional risks considered by Cox (1972). However, this model assumes the proportionality enters the risk functions in diLerent levels of the covariáveis. To accomodate situations where the model of proportional risks is not adjusted, some types of notproportional models are being developed, as the model of sped up imperfection, considered for Prentice (1978), the model of hybrid risk of Etezadi-Amoli and Ciampi (1987) and the generalized models of hybrid risk of Louzada-Neto (1997 and 1999). In this work we explore an one new family parametric of model of dependent not-proportional risk of the time (McKenzie, 1999). This model is based on the generalization of the usual logistic function and is motivated, in part, for the necessity of if considering the eLect of the time in the modeling, and, in part, for the preference in if considering a parametric structure for the risk function. Some inferenciais procedures related this new family of models are presented. / A modelagem de dados de sobrevivência com a presença de covariáveis por meio da função de risco tem sido cada vez mais utilizada devido a facilidade de interpretação Um dos exemplos mais importantes de modelos de risco é o modelo de riscos proporcionais proposto por Cox (1972). No entanto, este modelo supõe a proporcionalidade entre as funções de risco para duas ou mais covariáveis. Para acomodar situações em que o modelo de riscos proporcionais não é adequado, vários tipos de modelos não-proporcionais estão sendo desenvolvidos, como o modelo de falha acelerada, proposto por Prentice (1978), o modelo de risco híbrido de Etezadi-Amoli e Ciampi (1987) e os modelos de risco híbrido generalizados de Louzada-Neto (1997 e 1999). Neste trabalho exploramos um uma nova família paramétrica de modelo de risco não-proporcional dependente do tempo (McKenzie, 1999). Este modelo é baseado na generalização da função logística usual e é motivado, em parte, pela necessidade de se considerar o efeito do tempo na modelagem, e, em parte, pela preferência em se considerar uma estrutura paramétrica para a função de risco. Vários procedimentos inferenciais relacionados a esta nova família de modelos são apresentados.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4907.pdf: 977659 bytes, checksum: 00900e73e61e1ca614a2419c9ad45d8e (MD5) Previous issue date: 2013-02-01 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this dissertation we propose four models to model lifetime data. The fist family of distribution is called Exponentiated Complementary Exponential Geometric distribution (ECEG) and it is obtained by exponentiation of the cumulative distribution of the Complementary Exponential Geometric distribution (CEG) proposed by Louzada et al. (2011) to a new parameter α > 0. The second distribution is used to model lifetime when the population is not homogeneous about the risk of death and it has two subpopulation: one composed by individuals not susceptible by the event and other composed by individuals subjected to the risk. This model, called LECEG, has a long term parameter p related to the proportion of individuals out of risk. The third is the Exponentiated Exponential Geometric (EEG) that uses the same idea of the ECEG, and the fourth is the Exponentiated Complementary Exponential Geometric distribution under N systems (ECEGN) presented in a context of N independent working systems and the fails occurs when some of them fail. / Nesta dissertaç ão são propostos quatro modelos de distribuições de probabilidade para os tempos de vida de indivíduos em uma população. A primeira família de distribuições, a distribuiç ão Geométrica Exponencial Complementar Exponenciada (ECEG) e é obtida via exponenciação da distribuição acumulada da distribuição Geométrica Exponencial Complementar (CEG) proposta por Louzada et al. (2011) a um novo parâmetro α_ > 0. A segunda, é direcionada á modelagem de tempos de vida quando a população não é homogênea quanto ao risco de morte possuindo duas subpopulações: a de indivíduos não suscetíveis ao evento e a de indivíduos sob risco. Esta distribuição, distribuição Geométrica Exponencial Complementar Exponenciada na presença de longa duração (LECEG), possui o parâmetro p de longa duração que indica a proporção de indivíduos fora de risco. A terceira é a distribuição Exponencial Geométrica Exponenciada (EEG) que usa a mesma ideia de criação da ECEG, e a quarta a distribuição Exponencial Geométrica Complementar Exponenciada em N sistemas (ECEGN) que se apresenta num cenário com N sistemas funcionando independentemente e a falha ocorre quando algum sistema falhar.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissSTU.pdf: 632638 bytes, checksum: b51966b8476d470ced42e354cadf0a65 (MD5) Previous issue date: 2005-01-20 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this dissertation, we introduce classical and Bayesian approaches to get inferences on the parameters of interest, considering exponential and Weibull distributions for the lifetimes. For a Bayesian analysis, we assume a gamma process for the individual rates considering type II censoring data and the presence of covariates. We also consider ac- celerated life tests assuming an inverse power law model and an exponential distribution for the lifetimes. The proposed methodology in illustrated in three examples. / Nesta dissertação, apresentamos uma análise clássica e uma abordagem Bayesiana para obter inferências dos parâmetros de interesse, considerando as distribuições exponencial e de Weibull para os tempos de sobrevivência. Assumimos um processo gama para as taxas indivíduais e a presença de covariadas relacionadas com os tempos de sobrevivência com censuras do tipo II. Alguns conceitos e resultados de análise estatística de testes de vida acelerados são apresentados, em particular, um estudo sobre o Modelo de Lei de Potência Inversa, con- siderando que os tempos de sobrevivência são ajustados por uma distribuição exponencial. A metodologia proposta neste trabalho está ilustrada a três conjuntos de dados, onde dois são referentes à análise de sobrevivência com dados médicos e o outro a dados de confiabilidade.

Os modelos de fragilidade são utilizados para modelar as possíveis associações entre os tempos de sobrevivência. Uma outra alternativa desenvolvida para modelar a dependência entre dados multivariados é o uso dos modelos baseados em funções cópulas. Neste trabalho propusemos dois modelos de sobrevivência derivados das cópulas de Ali- Mikhail-Haq (AMH) e de Frank para modelar a dependência de dados bivariados na presença de covariáveis e observações censuradas. Para fins inferenciais, realizamos uma abordagem bayesiana usando métodos Monte Carlo em Cadeias de Markov (MCMC). Algumas discussões sobre os critérios de seleção de modelos são apresentadas. Com o objetivo de detectar observações influentes utilizamos o método bayesiano de análise de influência de deleção de casos baseado na divergência ψ. Por fim, mostramos a aplicabilidade dos modelos propostos a conjuntos de dados simulados e reais. Apresentamos, também, um novo modelo de sobrevivência bivariado com fração de cura, que leva em consideração três configurações para o mecanismo de ativação latente: ativação aleatória, primeira ativação é última ativação. Aplicamos este modelo a um conjunto de dados de empréstimo de Crédito Direto ao modo do Consumidor (DCC) e comparamos os ajustes por meio dos critérios bayesianos de seleção de modelos para verificar qual dos três modelos melhor se ajustou. Por fim, mostramos nossa proposta futura para a continuação da pesquisa. / The frailty models are used to model the possible associations between survival times. Another alternative developed for modeling the dependence between multivariate data is the use of models based on copulas functions. In this paper we propose two derived survival models of copula of the Ali-Mikhail-Haq (AMH) and of the Frank to model the dependence of bivariate data in the presence of covariates and censored observations. For inferential purposes, we conducted a Bayesian approach using Monte Carlo methods in Markov Chain (MCMC). Some discussions on the model selection criteria were presented. In order to detect influential observations we use the Bayesian method of cases of deletion of influence analysis based on the difference ψ. Finally, we show the applicability of the proposed models to sets of simulated and real data. We present, too, a new survival model with bivariate fraction of healing, which takes into account three settings for the latent activation mechanism: random activation, first activation and final activation. We apply this model to a set of Direct Credit loan data to the Consumer mode (DCC) and compare the settings, through Bayesian criteria for selection of models, which of the three models best fit. Finally, we show our future proposal for further research.