A técnica de análise de sobrevivência tem sido muito utilizada por pesquisadores na área de saúde. Neste trabalho foi usada uma distribuição em análise de sobrevivência recentemente estudada, chamada distribuição exponencial generalizada. Esta distribuição foi estudada sob todos os aspectos: para dados completos e censurados, sob a presençaa de covariáveis e considerando sua extensão para um modelo multivariado derivado de uma função cópula. Para exemplificação desta nova distribuição, foram utilizados dados reais de câncer (leucemia mielóide aguda e câncer gástrico) que possuem a presença de censuras e covariáveis. Os dados referentes ao câncer gástrico tem a particularidade de apresentar dois tempos de sobrevida, um relativo ao tempo global de sobrevida e o outro relativo ao tempo de sobrevida livre do evento, que foi utilizado para a aplicação do modelo multivariado. Foi realizada uma comparação com outras distribuições já utilizadas em análise de sobrevivência, como a distribuiçãoo Weibull e a Gama. Para a análise bayesiana adotamos diferentes distribuições a priori para os parâmetros. Foi utilizado, nas aplicações, métodos de simulação de MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov) e o software Winbugs. / Survival analysis methods has been extensively used by health researchers. In this work it was proposed the use a survival analysis model recently studied, denoted as generalized exponential distribution. This distribution was studied in all respects: for complete data and censored, in the presence of covariates and considering its extension to a multivariate model derived from a copula function. To exemplify the use of these models, it was considered real cancer lifetime data (acute myeloid leukemia and gastric cancer) in presence of censored data and covariates. The assumed cancer gastric lifetime data has two survival responses, one related to the total lifetime of the patient and another one related to the time free of the disease, that is, multivariate data associated to each patient. In these applications there was considered a comparative study with standard existing lifetime distributions, as Weibull and gamma distributions.For a Bayesian analysis we assumed different prior distributions for the parameters of the model. For the simulation of samples of the joint posterior distribution of interest, we used standard MCMC (Markov Chain Monte Carlo) methods and the software Winbugs.

A técnica de análise de sobrevivência tem sido muito utilizada por pesquisadores na área de saúde. Neste trabalho foi usada uma distribuição em análise de sobrevivência recentemente estudada, chamada distribuição exponencial generalizada. Esta distribuição foi estudada sob todos os aspectos: para dados completos e censurados, sob a presençaa de covariáveis e considerando sua extensão para um modelo multivariado derivado de uma função cópula. Para exemplificação desta nova distribuição, foram utilizados dados reais de câncer (leucemia mielóide aguda e câncer gástrico) que possuem a presença de censuras e covariáveis. Os dados referentes ao câncer gástrico tem a particularidade de apresentar dois tempos de sobrevida, um relativo ao tempo global de sobrevida e o outro relativo ao tempo de sobrevida livre do evento, que foi utilizado para a aplicação do modelo multivariado. Foi realizada uma comparação com outras distribuições já utilizadas em análise de sobrevivência, como a distribuiçãoo Weibull e a Gama. Para a análise bayesiana adotamos diferentes distribuições a priori para os parâmetros. Foi utilizado, nas aplicações, métodos de simulação de MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov) e o software Winbugs. / Survival analysis methods has been extensively used by health researchers. In this work it was proposed the use a survival analysis model recently studied, denoted as generalized exponential distribution. This distribution was studied in all respects: for complete data and censored, in the presence of covariates and considering its extension to a multivariate model derived from a copula function. To exemplify the use of these models, it was considered real cancer lifetime data (acute myeloid leukemia and gastric cancer) in presence of censored data and covariates. The assumed cancer gastric lifetime data has two survival responses, one related to the total lifetime of the patient and another one related to the time free of the disease, that is, multivariate data associated to each patient. In these applications there was considered a comparative study with standard existing lifetime distributions, as Weibull and gamma distributions.For a Bayesian analysis we assumed different prior distributions for the parameters of the model. For the simulation of samples of the joint posterior distribution of interest, we used standard MCMC (Markov Chain Monte Carlo) methods and the software Winbugs.

Na literatura da área da análise de sobrevivência existem os modelos tradicionais, ou sem fração de cura, e os modelos de longa duração, ou com fração de cura. Recentemente tem sido proposto um modelo mais geral, conhecido como o modelo com fatores de risco latentes com esquemas de ativação. Nesta tese são deduzidas novas propriedades que possuem a função de sobrevivência, a função de taxa de risco e o valor esperado, quando e considerado o modelo com fatores de risco latentes. Estas propriedades são importantes, já que muitos outros modelos que tem aparecido na literatura recentemente podem ser considerados como casos particulares do modelo com fatores de risco latentes. Além disto, são propostos novos modelos de sobrevivência e estes são aplicados a conjuntos de dados reais. Também é realizado um estudo de simulação e uma análise de sensibilidade, para mostrar a qualidade destes modelos / In the survival literature we can find traditional models without cure fraction and longterm models with cure fraction. A more general risk factor model with latent activation scheme has been recently proposed. In this thesis we deduce new properties for the survival function, hazard function and expected value for this model. Since many recent survival models can be regarded as particular cases of the risk factor model with latent activation scheme these properties are of great relevance. In addition we propose new survival models that are applied to real data examples. A simulation and sensibility analysis are also performed to asses the goodness of fit of these models

Na literatura da área da análise de sobrevivência existem os modelos tradicionais, ou sem fração de cura, e os modelos de longa duração, ou com fração de cura. Recentemente tem sido proposto um modelo mais geral, conhecido como o modelo com fatores de risco latentes com esquemas de ativação. Nesta tese são deduzidas novas propriedades que possuem a função de sobrevivência, a função de taxa de risco e o valor esperado, quando e considerado o modelo com fatores de risco latentes. Estas propriedades são importantes, já que muitos outros modelos que tem aparecido na literatura recentemente podem ser considerados como casos particulares do modelo com fatores de risco latentes. Além disto, são propostos novos modelos de sobrevivência e estes são aplicados a conjuntos de dados reais. Também é realizado um estudo de simulação e uma análise de sensibilidade, para mostrar a qualidade destes modelos / In the survival literature we can find traditional models without cure fraction and longterm models with cure fraction. A more general risk factor model with latent activation scheme has been recently proposed. In this thesis we deduce new properties for the survival function, hazard function and expected value for this model. Since many recent survival models can be regarded as particular cases of the risk factor model with latent activation scheme these properties are of great relevance. In addition we propose new survival models that are applied to real data examples. A simulation and sensibility analysis are also performed to asses the goodness of fit of these models