Notícias de escassez no mundo inteiro, dada a crescente demanda e o rigor na triagem clínica, levaram a necessidade de investigar métodos que mensurem o comportamento de retorno do doador de sangue, sobretudo o indivíduo que manifesta a intenção voluntária em doar. Curvas de Sobrevivência entre outros métodos estatísticos são amplamente estudados na literatura com o intuito de obter uma estimativa da chance de um doador vir a realizar uma subseqüente doação, associado ao seu perfil. O objetivo do presente estudo é identificar modelos estatísticos capazes de descrever esse comportamento utilizan do os registros do Centro Regional de Hemoterapia de Ribeirão Preto. A cons trução de modelos de longa-duração, por exemplo, pode ser um meio de evidenciar possíveis subgrupos mais propensos a retornar, além de estimar a proporção de doadores que jamais retornarão. Entre os resultados, obser vamos que apenas 40% dos doadores voluntários retornaram após um ano decorrido da primeira doação, e 20% destes jamais retornarão. O ajuste do modelo longaduração possibilitou ainda indicar alguns subgrupos de doadores prováveis e improváveis de retornar, porém tais resultados reforçam as evidências de que a motivação intrínseca é o que leva o individuo a retornar. / Reports of worldwide shortages due the increased demand and rigor of clinical screening have led to the necessity to investigate methods that measure blood donor return behavior, mainly regarding individuals who manifest the voluntary intention to donate. Survival curves, among others statistical methods, have been extensively studied in the literature in order to estimate the likelihood of a donor to make another donation, associated with his profile. The aim of the present study was to identify statistical models describing this behavior using information from the Regional Hemotherapy Center of Ribeirão Preto. The construction of long-term survival model can be a useful instrument for determining the groups more likely to donate, as well as the proportion of donors who will never return. The results obtained revealed that only 40% of the volunteer primary donors return for a new donation one year after the first, with the estimate that 20% will never return. The construction of long-term survival model still facilitated to indicate some groups likely and unlike ly donors to donate, even so such re sults reinforce the evidences that the intrinsic motivation is what prompts a donor to return.

Notícias de escassez no mundo inteiro, dada a crescente demanda e o rigor na triagem clínica, levaram a necessidade de investigar métodos que mensurem o comportamento de retorno do doador de sangue, sobretudo o indivíduo que manifesta a intenção voluntária em doar. Curvas de Sobrevivência entre outros métodos estatísticos são amplamente estudados na literatura com o intuito de obter uma estimativa da chance de um doador vir a realizar uma subseqüente doação, associado ao seu perfil. O objetivo do presente estudo é identificar modelos estatísticos capazes de descrever esse comportamento utilizan do os registros do Centro Regional de Hemoterapia de Ribeirão Preto. A cons trução de modelos de longa-duração, por exemplo, pode ser um meio de evidenciar possíveis subgrupos mais propensos a retornar, além de estimar a proporção de doadores que jamais retornarão. Entre os resultados, obser vamos que apenas 40% dos doadores voluntários retornaram após um ano decorrido da primeira doação, e 20% destes jamais retornarão. O ajuste do modelo longaduração possibilitou ainda indicar alguns subgrupos de doadores prováveis e improváveis de retornar, porém tais resultados reforçam as evidências de que a motivação intrínseca é o que leva o individuo a retornar. / Reports of worldwide shortages due the increased demand and rigor of clinical screening have led to the necessity to investigate methods that measure blood donor return behavior, mainly regarding individuals who manifest the voluntary intention to donate. Survival curves, among others statistical methods, have been extensively studied in the literature in order to estimate the likelihood of a donor to make another donation, associated with his profile. The aim of the present study was to identify statistical models describing this behavior using information from the Regional Hemotherapy Center of Ribeirão Preto. The construction of long-term survival model can be a useful instrument for determining the groups more likely to donate, as well as the proportion of donors who will never return. The results obtained revealed that only 40% of the volunteer primary donors return for a new donation one year after the first, with the estimate that 20% will never return. The construction of long-term survival model still facilitated to indicate some groups likely and unlike ly donors to donate, even so such re sults reinforce the evidences that the intrinsic motivation is what prompts a donor to return.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4336.pdf: 1594022 bytes, checksum: ff2370b4d516b9cdf6dd6da3be557c42 (MD5) Previous issue date: 2012-03-16 / Financiadora de Estudos e Projetos / Experiments involving chemical induction of carcinogens in animals are common in the biological area. Interest in these experiments is, in general, evaluating the chemopreventive effect of a substance in the destruction of damaged cells. In this type of study, two variables of interest are the number of induced tumors and their development times. We explored the use of statistical model proposed by Kokoska (1987) for the analysis of experimental data of chemoprevention of cancer in animals. We flexibility the Kokoska s model, subsequently used by Freedman (1993), whereas for the variable number of tumors induced Conway-Maxwell Poisson (COM-Poisson) distribution. This distribution has demonstrated efficiency due to its great flexibility, when compared to other discrete distributions to accommodate problems related to sub-dispersion and super-dispersion often found in count data. The purpose of this paper is to adapt the theory of long-term destructive model (Rodrigues et al., 2011) for experiments chemoprevention of cancer in animals, in order to evaluate the effectiveness of cancer treatments. Unlike the proposed Rodrigues et al. (2011), we formulate a model for the variable number of detected malignant tumors per animal, assuming that the probability of detection is no longer constant, but dependent on the time step. This is an extremely important approach to cancer chemoprevention experiments, because it makes the analysis more realistic and accurate. We conducted a simulation study, in order to evaluate the efficiency of the proposed model and to verify the asymptotic properties of maximum likelihood estimators. We also analyze a real data set presented in the article by Freedman (1993), to demonstrate the efficiency of the COM-Poisson model compared to results obtained by him with the Poisson and Negative Binomial distributions. / Experimentos que envolvem a indução química de substâncias cancerígenas em animais são comuns na área biológica. O interesse destes experimentos é, em geral, avaliar o efeito de uma substância quimiopreventiva na destruição das células danificadas. Neste tipo de estudo, duas variáveis de interesse são o número de tumores induzidos e seus tempos de desenvolvimento. Exploramos o uso do modelo estatístico proposto por Kokoska (1987) para a análise de dados de experimentos de quimioprevenção de câncer em animais. Flexibilizamos o modelo de Kokoska (1987), posteriormente utilizado por Freedman (1993), considerando para a variável número de tumores induzidos a distribuição Conway-Maxwell Poisson (COM-Poisson). Esta distribuição tem demonstrado eficiência devido à sua grande flexibilidade, quando comparada a outras distribuições discretas, para acomodar problemas relacionados à subdispersão e sobredispersão encontrados frequentemente em dados de contagem. A proposta deste trabalho consiste em adaptar a teoria de modelo destrutivo de longa duração (Rodrigues et al., 2011) para experimentos de quimioprevenção do câncer em animais, com o propósito de avaliar a eficiência de tratamentos contra o câncer. Diferente da proposta de Rodrigues et al. (2011), formulamos um modelo para a variável número de tumores malignos detectados por animal, supondo que sua probabilidade de detecção não é mais constante, e sim dependente do instante de tempo. Esta é uma abordagem extremamente importante para experimentos quimiopreventivos de câncer, pois torna a análise mais realista e precisa. Realizamos um estudo de simulação com o propósito de avaliar a eficiência do modelo proposto e verificar as propriedades assintóticas dos estimadores de máxima verossimilhança. Analisamos também um conjunto de dados reais apresentado no artigo de Freedman (1993), visando demonstrar a eficiência do modelo COM-Poisson em relação aos resultados por ele obtidos com as distribuições Poisson e Binomial Negativa.