Modelos semiparamétricos de eventos recurrentes: caso aplicación a pacientes con cáncer de mama

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Estadística Aplicada
Detalles Bibliográficos
Autor: Rebaza Fernández, Diana del Rocío
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2017
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/2884
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/2884
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Glandulas mamarias
Neoplasmas
Mujeres
Métodos estadísticos
Análisis por regresión múltiple
Modelos econométricos
Peligro para la salud
Evaluación
Perú
Cáncer de mamas
Recurrencia de la enfermedad
Riesgos para la salud
Modelos semiparametricos
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Otro modelo estudiado es el modelo de Fragilidad Compartida Gamma para eventos recurrentes que considera un término de fragilidad y asume que este término influye en la recurrencia de los eventos de un mismo sujeto. Para la estimación de los parámetros en los modelos sin efecto aleatorio se utilizó el método de máxima verosimilitud parcial mientras que para el modelo de fragilidad fue el método de máxima verosimilitud penalizado, el cual penaliza la función de riesgo base. Los datos usados para la aplicación de estas metodologías fue proporcionada por el médico Ginecólogo Oncólogo Dr. Vladimir Villoslada Terrones del Instituto Nacional de Enfermedades Neoplásicas (INEN). Estos datos describen un conjunto de variables relacionados al cáncer de mama en una cohorte prospectiva de 68 pacientes con diagnóstico positivo, sometidos a una cirugía mastectomía. Al procesar y analizar los resultados obtenidos, se encontró que el modelo Andersen y Gill (A-D) y Prentice, Williams y Peterson (PWP) son los que ajustan mejor a este conjunto de datos. Entre los resultados encontrados se obtuvo que los factores asociados al riesgo de recurrencia de cáncer de mama son la edad de inicio al estudio, la edad de primera menstruación (menarquia) y tipo carcinoma lobulillar. Estos modelos presentan similares resultados debido a la significancia estadística en las variables y el cumplimiento del supuesto de riesgos proporcionales.The recurrence of an event in a patient is the observed frequency of this event over a period of time during follow-up, e.g. successive hospitalizations of pneumonia, episodes of epilepsy, relapses of cancer, among others. Recurrent event models are very useful for application in these phenomena, and the present research is intended to illustrate and compare particular models for recurrent event data without random effect: Andersen and Gill (A-G); Wei, Lin and Weissfeld (WLW); and Prentice, Williams and Peterson (PWP), which are models based on the Cox extension of proportional hazards, in these models assume independence of events. Another studied model is the Gamma Shared Fragility model that considers a term of fragility and assumes that this term influences the recurrence of the events of the same subject. For the estimation of the parameters in the models without random effect, the maximum likelihood method was used, while for the fragility model was the penalized maximum likelihood method, which penalizes the function of base risk. The data used for the application of these methodologies was provided by the physician Gynecologist Oncologist Dr. Vladimir Villoslada Terrones of the National Institute of Neoplastic Diseases (INEN, in its Spanish acronym). These data describe a set of variables related to breast cancer in a prospective cohort of 68 patients with positive diagnosis undergoing mastectomy surgery. When processing and analyzing the obtained results, we found that the model Andersen and Gill (A-G) and Prentice, Williams and Peterson (PWP) are the best fit to this data set. Besides, we found that the factors associated with risk of recurrence of breast cancer are the age of onset of the study, the age of first menstruation (menarche) and lobular carcinoma type. These models present similar results due to the statistical significance in the variables and compliance with the proportional risk assumption.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La Molinainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional Agraria La MolinaRepositorio institucional - UNALMreponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMGlandulas mamariasNeoplasmasMujeresMétodos estadísticosAnálisis por regresión múltipleModelos econométricosPeligro para la saludEvaluaciónPerúCáncer de mamasRecurrencia de la enfermedadRiesgos para la saludModelos semiparametricoshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.02.21Modelos semiparamétricos de eventos recurrentes: caso aplicación a pacientes con cáncer de mamainfo:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUEstadística AplicadaUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de PosgradoMagister Scientiae - Estadística AplicadaMaestríaTHUMBNAILE50-R43-T.pdf.jpgE50-R43-T.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3148https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/6a25d815-e6de-4402-9b0b-f5821f324fe5/downloadf141042c8235f786bcffe83859e17189MD56E50-R43-T-resumen.pdf.jpgE50-R43-T-resumen.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3587https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/f4af6b4c-2acd-4b0c-b5de-b18d61102a46/downloadb09dd6ef91b0c1c1b85accbbbe597a23MD57ORIGINALE50-R43-T.pdfE50-R43-T.pdfTexto completoapplication/pdf1499658https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/8d6e661c-9edb-4f71-b6c2-a0ef3a93451f/download05998650becaae7658f1ef4a8f4eaa7bMD51E50-R43-T-resumen.pdfE50-R43-T-resumen.pdfResumenapplication/pdf65915https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/45ae7114-477f-4f20-9910-0d6d3e49e3c3/downloadd718a02951e6d2739cd8ee11df4090d9MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81683https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/73bd4328-bbc3-43fa-b45c-6adf467e3b03/download85e652b8dfa19b82485c505314e0a902MD53TEXTE50-R43-T-resumen.pdf.txtE50-R43-T-resumen.pdf.txtExtracted texttext/plain5083https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/48ca50c2-c58e-44f5-9b53-a80f0bfc6128/download97f2cca90227735840ae508e9bb83d1dMD54E50-R43-T.pdf.txtE50-R43-T.pdf.txtExtracted texttext/plain149159https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/a277362e-ea12-45f3-a489-95d84b88b88e/downloadd6e2fa393d5710924bf73e7b58f25ed1MD5520.500.12996/2884oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/28842023-01-05 03:14:25.277https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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