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Tempo de atravessamento de ações cíveis na Justiça Federal de 2o grau: ajuste de modelos baseados em redes neurais e máquina de vetor suporte

Gruginskie, Lúcia Adriana dos Santos 03 September 2018 (has links)
Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2018-12-19T16:04:28Z No. of bitstreams: 1 Lúcia Adriana dos Santos Gruginskie_.pdf: 9867712 bytes, checksum: bfd43e9da7c12799c9184df87464cff6 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-12-19T16:04:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lúcia Adriana dos Santos Gruginskie_.pdf: 9867712 bytes, checksum: bfd43e9da7c12799c9184df87464cff6 (MD5) Previous issue date: 2018-09-03 / Nenhuma / Os órgãos do Poder Judiciário, como exemplo de instituições públicas, são fundamentais para o desenvolvimento econômico e social. Porém, os principais problemas do judiciário brasileiro, apontados pelo Ministério da Justiça, são o alto número de processos em estoque, a falta de acesso à justiça e a morosidade, considerada como o principal aspecto da crise do judiciário. Neste sentido, esta tese propõe estruturar e comparar modelos de previsão de tempo de atravessamento processual de ações judiciais civis na justiça federal de 2a Instância, para servir de informação para as partes processuais e administração. O estudo foi realizado no Tribunal Regional Federal da 4a Região, com dados de processos cíveis baixados em 2017. Para tanto, foram comparados quatro modelos para o tempo de atravessamento. O primeiro modelo foi ajustado através de redes neurais para regressão com o uso do algoritmo retroalimentação, o segundo utilizou máquina de vetor suporte para regressão, através da biblioteca Libsvm. O desempenho destes dois modelos, calculados pela medida RMSE, foi comparado ao desempenho da aplicação de análise de sobrevivência, o terceiro modelo, considerada técnica habitual para análise de estudos quantitativos de tempo. A variável resposta usada foi o tempo em dias entre a autuação do processo no 2o Grau e a baixa, escolhida entre indicadores usados em trabalhos acadêmicos e por órgãos judiciais do Brasil e da Europa. O quarto modelo foi ajustado utilizando máquina de vetor suporte para classificação, através da biblioteca LIBSVM. A variável resposta para o ajuste deste modelo foi transformada em ordinal por meio da estratificação em faixas de tempo, o que permitiu o cálculo da medida acurácia para aferir o desempenho. As covariáveis usadas para os ajustes foram categóricas e estavam disponíveis no banco de dados do TRF. Após os ajustes, foram aplicadas regras de associação às faixas de tempo com o objetivo de encontrar as características dos processos mais lentos e morosos. Também foi analisada a viabilidade de estabelecer parâmetros de tempos razoáveis. Para utilização em previsões, sugere-se o modelo de classificação de faixa de tempo e para o estabelecimento de padrões, ou o modelo ajustado por redes neurais ou por máquina de vetor suporte. Entre as sugestões para trabalhos futuros estão a construção de uma tábua de baixa de processos, análoga às tábuas atuariais de mortalidade, e o estabelecimento de padrões para considerar processos como morosos. / The Courts as an example of public institutions, are fundamental for the economic and social development. However, the main problems of the Brazilian judiciary, pointed out by the Ministry of Justice, are the high number of cases in stock, lack of access to justice and slowness, considered as the main aspect of the crisis of the judiciary. In this sense, this thesis proposes to structure and compare models of lead time of civil lawsuits in the federal court of second instance, to serve as information for the parties of lawsuit and the administration. The study was conducted at the Tribunal Regional Federal da 4a Região, with data from civil lawsuits termined in 2017. Four models for lead time lawsuits were compared. The first was fitted by neural network for regression with the backpropagation algorithm; the second model was fitted by using support vector machine for regression with the Libsvm library. The performance of these two models, calculated by the RMSE measurement, was compared to the performance of the survival analysis model, considered as the usual technique for the analysis of quantitative time studies. The dependent variable used was the time in days between the arraignment date and the case disposition date, chosen among indicators used in academic studies and by judicial Courts of Brazil and Europe. The fourth model was fitted using vector support machine for classification, using the Libsvm algorithm. The dependent variable was transformed into ordinal by means of the stratification in time bands, which allowed the calculation of the measurement as accuracy and precision. The independent variables were categorical and were available in the TRF database. After, rules of association were applied to the time bands in order to find the characteristics of the most frequent band and the more time consuming lawsuits. The feasibility of establishing parameters of reasonable times was also analyzed. The time-band classification model is suggest to use in forecasts and it can use the model adjusted by neural networks or by the support vector machine in use to establish standards of time. Among the suggestions for future work are the construction of a life tables of lawsuits, analogous to the actuarial tables, and the establishment of standards to consider reasonable lead time.
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Regressão quantílica para dados censurados / Censored quantile regression

Louise Rossi Rasteiro 18 May 2017 (has links)
A regressão quantílica para dados censurados é uma extensão dos modelos de regressão quantílica que, por levar em consideração a informação das observações censuradas na modelagem, e por apresentar propriedades bastante satisfatórias, pode ser vista como uma abordagem complementar às metodologias tradicionais em Análise de Sobrevivência, com a vantagem de permitir que as conclusões inferenciais sejam tomadas facilmente em relação aos tempos de sobrevivência propriamente ditos, e não em relação à taxa de riscos ou a uma função desse tempo. Além disso, em alguns casos, pode ser vista também como metodologia alternativa aos modelos clássicos quando as suposições destes são violadas ou quando os dados são heterogêneos. Apresentam-se nesta dissertação três técnicas para modelagem com regressão quantílica para dados censurados, que se diferenciam em relação às suas suposições e forma de estimação dos parâmetros. Um estudo de simulação para comparação das três técnicas para dados com distribuição normal, Weibull e log-logística é apresentado, em que são avaliados viés, erro padrão e erro quadrático médio. São discutidas as vantagens e desvantagens de cada uma das técnicas e uma delas é aplicada a um conjunto de dados reais do Instituto do Coração do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo. / Censored quantile regression is an extension of quantile regression, and because it incorporates information from censored data in the modelling, and presents quite satisfactory properties, this class of models can be seen as a complementary approach to the traditional methods in Survival Analysis, with the advantage of allowing inferential conclusions to be made easily in terms of survival times rather than in terms of risk rates or as functions of survival time. Moreover, in some cases, it can also be seen as an alternative methodology to the classical models when their assumptions are violated or when modelling heterogeneity of the data. This dissertation presents three techniques for modelling censored quantile regression, which differ by assumptions and parameter estimation method. A simulation study designed with normal, Weibull and loglogistic distribution is presented to evaluate bias, standard error and mean square error. The advantages and disadvantages of each of the three techniques are then discussed and one of them is applied to a real data set from the Heart Institute of Hospital das Clínicas, University of São Paulo.
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Análise de dados com riscos semicompetitivos / Analysis of Semicompeting Risks Data

Elizabeth Gonzalez Patino 16 August 2012 (has links)
Em análise de sobrevivência, usualmente o interesse esté em estudar o tempo até a ocorrência de um evento. Quando as observações estão sujeitas a mais de um tipo de evento (por exemplo, diferentes causas de óbito) e a ocorrência de um evento impede a ocorrência dos demais, tem-se uma estrutura de riscos competitivos. Em algumas situações, no entanto, o interesse está em estudar dois eventos, sendo que um deles (evento terminal) impede a ocorrência do outro (evento intermediário), mas não vice-versa. Essa estrutura é conhecida como riscos semicompetitivos e foi definida por Fine et al.(2001). Neste trabalho são consideradas duas abordagens para análise de dados com essa estrutura. Uma delas é baseada na construção da função de sobrevivência bivariada por meio de cópulas da família Arquimediana e estimadores para funções de sobrevivência são obtidos. A segunda abordagem é baseada em um processo de três estados, conhecido como processo doença-morte, que pode ser especificado pelas funções de intensidade de transição ou funções de risco. Neste caso, considera-se a inclusão de covariáveis e a possível dependência entre os dois tempos observados é incorporada por meio de uma fragilidade compartilhada. Estas metodologias são aplicadas a dois conjuntos de dados reais: um de 137 pacientes com leucemia, observados no máximo sete anos após transplante de medula óssea, e outro de 1253 pacientes com doença renal crônica submetidos a diálise, que foram observados entre os anos 2009-2011. / In survival analysis, usually the interest is to study the time until the occurrence of an event. When observations are subject to more than one type of event (e.g, different causes of death) and the occurrence of an event prevents the occurrence of the other, there is a competing risks structure. In some situations, nevertheless, the main interest is to study two events, one of which (terminal event) prevents the occurrence of the other (nonterminal event) but not vice versa. This structure is known as semicompeting risks, defined initially by Fine et al. (2001). In this work, we consider two approaches for analyzing data with this structure. One approach is based on the bivariate survival function through Archimedean copulas and estimators for the survival functions are obtained. The second approach is based on a process with three states, known as Illness-Death process, which can be specified by the transition intensity functions or risk functions. In this case, the inclusion of covariates and a possible dependence between the two times is taken into account by a shared frailty. These methodologies are applied to two data sets: the first one is a study with 137 patients with leukemia that received an allogeneic marrow transplant, with maximum follow up of 7 years; the second is a data set of 1253 patientswith chronic kidney disease on dialysis treatment, followed from 2009 until 2011.
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Distribuição exponencial generalizada: uma análise bayesiana aplicada a dados de câncer / Generalized exponential distribution: a Bayesian analysis applied to cancer data

Juliana Boleta 19 December 2012 (has links)
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.
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Análise de dados com riscos semicompetitivos / Analysis of Semicompeting Risks Data

Patino, Elizabeth Gonzalez 16 August 2012 (has links)
Em análise de sobrevivência, usualmente o interesse esté em estudar o tempo até a ocorrência de um evento. Quando as observações estão sujeitas a mais de um tipo de evento (por exemplo, diferentes causas de óbito) e a ocorrência de um evento impede a ocorrência dos demais, tem-se uma estrutura de riscos competitivos. Em algumas situações, no entanto, o interesse está em estudar dois eventos, sendo que um deles (evento terminal) impede a ocorrência do outro (evento intermediário), mas não vice-versa. Essa estrutura é conhecida como riscos semicompetitivos e foi definida por Fine et al.(2001). Neste trabalho são consideradas duas abordagens para análise de dados com essa estrutura. Uma delas é baseada na construção da função de sobrevivência bivariada por meio de cópulas da família Arquimediana e estimadores para funções de sobrevivência são obtidos. A segunda abordagem é baseada em um processo de três estados, conhecido como processo doença-morte, que pode ser especificado pelas funções de intensidade de transição ou funções de risco. Neste caso, considera-se a inclusão de covariáveis e a possível dependência entre os dois tempos observados é incorporada por meio de uma fragilidade compartilhada. Estas metodologias são aplicadas a dois conjuntos de dados reais: um de 137 pacientes com leucemia, observados no máximo sete anos após transplante de medula óssea, e outro de 1253 pacientes com doença renal crônica submetidos a diálise, que foram observados entre os anos 2009-2011. / In survival analysis, usually the interest is to study the time until the occurrence of an event. When observations are subject to more than one type of event (e.g, different causes of death) and the occurrence of an event prevents the occurrence of the other, there is a competing risks structure. In some situations, nevertheless, the main interest is to study two events, one of which (terminal event) prevents the occurrence of the other (nonterminal event) but not vice versa. This structure is known as semicompeting risks, defined initially by Fine et al. (2001). In this work, we consider two approaches for analyzing data with this structure. One approach is based on the bivariate survival function through Archimedean copulas and estimators for the survival functions are obtained. The second approach is based on a process with three states, known as Illness-Death process, which can be specified by the transition intensity functions or risk functions. In this case, the inclusion of covariates and a possible dependence between the two times is taken into account by a shared frailty. These methodologies are applied to two data sets: the first one is a study with 137 patients with leukemia that received an allogeneic marrow transplant, with maximum follow up of 7 years; the second is a data set of 1253 patientswith chronic kidney disease on dialysis treatment, followed from 2009 until 2011.
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Modelo de regressão gama-G em análise de sobrevivência / Gama-G regression model in survival analysis

Hashimoto, Elizabeth Mie 15 March 2013 (has links)
Dados de tempo de falha são caracterizados pela presença de censuras, que são observações que não foram acompanhadas até a ocorrência de um evento de interesse. Para estudar o comportamento de dados com essa natureza, distribuições de probabilidade são utilizadas. Além disso, é comum se ter uma ou mais variáveis explicativas associadas aos tempos de falha. Dessa forma, o objetivo geral do presente trabalho é propor duas novas distribuições utilizando a função geradora de distribuições gama, no contexto de modelos de regressão em análise de sobrevivência. Essa função possui um parâmetro de forma que permite criar famílias paramétricas de distribuições que sejam flexíveis para capturar uma ampla variedade de comportamentos simétricos e assimétricos. Assim, a distribuição Weibull e a distribuição log-logística foram modificadas, dando origem a duas novas distribuições de probabilidade, denominadas de gama-Weibull e gama-log-logística, respectivamente. Consequentemente, os modelos de regressão locação-escala, de longa-duração e com efeito aleatório foram estudados, considerando as novas distribuições de probabilidade. Para cada um dos modelos propostos, foi utilizado o método da máxima verossimilhança para estimar os parâmetros e algumas medidas de diagnóstico de influência global e local foram calculadas para encontrar possíveis pontos influentes. No entanto, os resíduos foram propostos apenas para os modelos locação-escala para dados com censura à direita e para dados com censura intervalar, bem um estudo de simulação para verificar a distribuição empírica dos resíduos. Outra questão explorada é a introdução dos modelos: gama-Weibull inflacionado de zeros e gama-log-logística inflacionado de zeros, para analisar dados de produção de óleo de copaíba. Por fim, diferentes conjunto de dados foram utilizados para ilustrar a aplicação de cada um dos modelos propostos. / Failure time data are characterized by the presence of censoring, which are observations that were not followed up until the occurrence of an event of interest. To study the behavior of the data of that nature, probability distributions are used. Furthermore, it is common to have one or more explanatory variables associated to failure times. Thus, the goal of this work is given to the generating of gamma distributions function in the context of regression models in survival analysis. This function has a shape parameter that allows create parametric families of distributions that are flexible to capture a wide variety of symmetrical and asymmetrical behaviors. Therefore, through the generating of gamma distributions function, the Weibull distribution and log-logistic distribution were modified to give two new probability distributions: gamma-Weibull and gammalog-logistic. Additionally, location-scale regression models, long-term models and models with random effects were also studied, considering the new distributions. For each of the proposed models, we used the maximum likelihood method to estimate the parameters and some diagnostic measures of global and local influence were calculated for possible influential points. However, residuals have been proposed for data with right censoring and interval-censored data and a simulation study to verify the empirical distribution of the residuals. Another issue explored is the introduction of models: gamma-Weibull inflated zeros and gamma-log-logistic inflated zeros, to analyze production data copaiba oil. Finally, different data set are used to illustrate the application of each of the models.
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A distribuição beta semi-normal generalizada geométrica / The beta generalized half-normal geométric distribution

Ramires, Thiago Gentil 21 June 2013 (has links)
Com o avanço tecnológico aprimorado, diferentes comportamentos do tempo de vida vem sendo estudados, e com isso é necessário a criação de novos modelos, muitas vezes mais complexos, para melhor ajuste e inferência sobre a população em estudo. A distribuição beta semi-normal generalizada é útil para modelagem de tempos de vida, e com isso propomos neste trabalho uma distribuição mais ampla chamada distribuição beta semi-normal generalizada geométrica, cuja função de risco pode assumir as formas crescente, decrescente, forma de banheira ou modal. A função densidade da nova distribuição é escrita como uma combinação linear da função densidade da distribuição beta semi-normal generalizada, sendo assim, algumas importantes propriedades da nova distribuição foram obtidas, como: momentos, assimetria, curtose, função geradora de momentos, desvios médios, função quantíl e curvas de Lorenz e de Bonferroni. Para a estimação dos parâmetros, é utilizado o método de máxima verossimilhança. Também foi proposto no trabalho, o novo modelo de regressão baseado na distribuição beta semi-normal generalizada geométrica, os quais podem ser muito úteis em análise de dados reais por serem mais flexíveis. / Due to the technological improved advances, different behaviors of the lifetime has been studied and for this reason, it is necessary to create new statistical models, many times more complex, for the better fit and inferences about the population under study. The beta generalized half-normal distribution is useful for modeling lifetime data, and in this sense, we propose, in this work, a wider distribution called the geometric beta generalized half-normal distribution in which the hazard function takes the forms increasing, decreasing, bathtub and unimodal. The density function of the new distribution can be written as a linear combination of the beta generalized half-normal densities, and thereby, some properties of the new distribution can be obtained such as the moments, skewness, kurtosis, moment generating function, mean deviations, quantile function and Lorenz and Bonferroni curves. For the estimation of the parameters, we use the maximum likelihood method considering the presence of censored data. We also propose a new regression model based on the geometric beta generalized half-normal distribution, which can be very useful in the analysis of real data due to their flexibility.
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Modelagens estatística para dados de sobrevivência bivariados : uma abordagem bayesiana / Statistical modeling to bivariate survival data : a bayesian approach

Ribeiro, Taís Roberta 31 March 2017 (has links)
Submitted by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-08-17T14:39:42Z No. of bitstreams: 1 DissTRR.pdf: 2739559 bytes, checksum: 80c76b7b0d4fcf15e1c9962556cd8745 (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-08-17T14:39:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissTRR.pdf: 2739559 bytes, checksum: 80c76b7b0d4fcf15e1c9962556cd8745 (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-08-17T14:39:58Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissTRR.pdf: 2739559 bytes, checksum: 80c76b7b0d4fcf15e1c9962556cd8745 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-17T14:40:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissTRR.pdf: 2739559 bytes, checksum: 80c76b7b0d4fcf15e1c9962556cd8745 (MD5) Previous issue date: 2017-03-31 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / 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 ^. 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. / 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 e o uso dos modelos baseados em funções cápulas. Neste trabalho propusemos dois modelos de sobrevivência derivados das copulas 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 analise de influencia de deleção de casos baseado na divergência. 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 e áltima ativação. Aplicamos este modelo a um conjunto de dados de empréstimo de Credito 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 continuaçaão da pesquisa.
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Modelos de fração de cura aplicados aos tempos de sobrevivência de pacientes submetidos à ligadura elástica de varizes no esôfago

Galletti, Agda Jéssica de Freitas January 2018 (has links)
Orientador: Rogério Antonio Oliveira / Resumo: A cirrose é uma doença hepática assintomática que, muitas vezes, é descoberta quando o quadro é irreversível. Por isso, o tratamento consiste em uma série de medidas para controlar o avanço da enfermidade, visto que a principal consequência da cirrose é o aumento da pressão na veia portal, que por sua vez, acarreta no surgimento de varizes e no seu respectivo rompimento, podendo ser fatal. Estudos relacionados à esta doença são muito importantes, pois a análise estatística é uma ferramenta que permite auxiliar na tomada de decisões nos procedimentos médicos e acompanhamento de pacientes. Um método estatístico bastante explorado nas ciências biomédicas é a análise de sobrevivência, que consiste em descrever o tempo de um evento inicial até a ocorrência de um outro de interesse. No entanto, existem situações em que uma proporção da amostra não vivencia o desfecho de interesse, mesmo que acompanhado por um período longo de tempo. Nestes casos, tais observações são dita imunes ao desfecho de interesse e as metodologias tradicionais de análise de sobrevivência não são indicadas. Logo, os modelos de fração de cura ou de longa duração, desenvolvido a partir do modelo de mistura, são os utilizados nestas situações. Neste trabalho diverso modelos foram considerados para analisar os tempos de vida de pacientes submetidos à Ligadura Elástica de Varizes Esofágicas, ao qual foram anotados os tempos até o óbito durante o acompanhamento de 129 pacientes do Hospital das Clínicas da Faculdade... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Cirrhosis is an asymptomatic liver disease that is often discovered when the patient's condition is irreversible. Therefore, the treatment consists of a series of measures to control the progression of the disease, since the main consequence of the cirrhosis is the increase of the portal venous pressure, which causes the appearance of varices and their respective rupture may be fatal. Studies related to that disease are very important, so the statistical analysis is a tool that helps to make decisions in medical procedures and patient follow-up. The most applied statistical method in the biomedical sciences is survival analysis, which consists of describing the time of occurrence until the event of interest. However, there are situations in which a proportion of the sample does not experience the interest outcome, even if they are accompanied by a long period of time. In such cases, such observations are said to be immune to the outcome of interest and traditional survival analysis methodologies are not appropriated. Therefore, the care fraction or long duration models can be used in these situations because they incorporate mixtures of models to solve the complexity inherent in the actual study. In this work, some statistical models were considered to analyze the survival times of patients, after surgery of Endoscopic Band Ligation of the Esophageal Varices, such as Exponential, Gamma and Weibull models. The data is related to survival times of 129 patients, who were treated... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre
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Estudo da idade da vaca ao último parto para avaliar longevidade em rebanhos da raça nelore por análise de sobrevivência /

Caetano, Sabrina Luzia. January 2011 (has links)
Resumo: No Brasil, existem poucos estudos sobre longevidade de vacas de corte, principalmente utilizando ferramentas de análise de sobrevivência na estimação de parâmetros genéticos. Todavia, os critérios para avaliar esta característica são vários, tal que em alguns destes nem todos os registros das vacas nos rebanhos podem ser levados em consideração, devido à metodologia de análise utilizada. Uma variável que é de fácil mensuração e já faz parte da maioria dos controles zootécnicos das fazendas é a idade da vaca ao último parto (IVUP). Neste trabalho, objetivo foi avaliar a longevidade das vacas nos rebanhos utilizando a variável IVUP, por meio da metodologia de análise de sobrevivência. Esta variável foi utilizada mediante um critério para analisar a longevidade produtiva de vacas nos rebanhos. O critério adotado foi a diferença entre a data em relação ao último parto de cada vaca e a data do último parto de cada fazenda. Se esta diferença foi superior a 36 meses, a vaca falhou e foi considerada descartada. Caso contrário, esta vaca foi censurada, indicando que esta ainda poderia ter futuras parições. O critério de 36 meses foi proposto por ser período suficiente para a ocorrência de um novo parto. A metodologia de análise de sobrevivência foi utilizada por considerar dados censurados e não censurados. As variáveis: estação e ano de nascimento de cada vaca, a fazenda e a idade ao primeiro parto foram utilizadas para as análises da variável IVUP. Um estudo prévio por meio de curvas de Kaplan-Meier e o modelo de Cox, utilizando a distribuição gama para os touros, desconsiderando o parentesco entre eles, foram realizados. O software Survival Kit foi empregado para estimação dos parâmetros genéticos, levando em consideração o parentesco entre os animais. Verificou-se que a IVUP apresentou herdabilidade de 0,25, e que seu uso permite avaliar a ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: In Brazil, there are few studies about stayability, especially using tools of survival analysis in the estimation of breeding values and heritability. The criteria for evaluating this characteristic are different, such that in some of these not all information in the herds of cows can be taken into consideration, because the method of analysis used. In addition, the definitions that consider the date of disposal of the animal affect the use of information obtained in practice, because until the cows come out of the flock may take years, thus the evaluation of their parents is impaired, since the goal is selection. A variable that is easy to measure and is already part of most controls husbandry farms are cow age at last birth (IVUP). This variable was used by one criterion to analyze the productive longevity of cows in herds. The criterion was the difference between the date from the last delivery date of each cow and the last part of each farm. If this difference was more than 36 months, the cow was considered failed and discarded. Otherwise, this cow was censored, indicating that this could still have further parities. The criterion of 36 months was proposed to be sufficient time for the occurrence of a new birth. The methodology of survival analysis was used. The variables season and year of birth of each cow, farm and age at first birth were used for analysis of variable IVUP. The objective of this study was to evaluate the performance of the variable IVUP through estimates of genetic and fixed effect, to study the longevity of cows in the herd. A previous study by Kaplan-Meier and Cox model using the gamma distribution for the bulls, disregarding the relationship between them, were performed. The Survival Kit software was used to estimate the genetic parameters, taking into account the relationship between the animals. It was found that the heritability of 0.25 for IVUP ... (Complete abstract click electronic access below) / Orientador: Danísio Prado Munari / Coorientador: Claudia Cristina Paro da Paz / Coorientador: Raysildo Barbosa Lobo / Banca: João Ademir de Oliveira / Banca: Henrique Nunes De Oliveira / Banca: Roberto Carvalheiro / Banca: Lenira El Faro Zadra / Doutor

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