Modelo de regressão log de sobrevivências proporcionais para dados discretos com presença de censura

Abstract

Um dos modelos de regressão mais populares na análise de dados de sobrevivência é o modelo de riscos proporcionais de Cox, cuja principal característica é considerar que as covariáveis atuem multiplicativamente na função de risco. No entanto, essa característica não pode ser satisfeita quando os tempos de sobrevivência são discretos, devido ao fato da função de risco ser limitada no intervalo (0,1). Neste contexto, este trabalho apresenta o desenvolvimento do modelo log de sobrevivências proporcionais para dados de sobrevivência discretos. Inferências dos parâmetros do modelo foram formuladas considerando dados com censura à direita e a distribuição Weibull discreta como distribuição basal dos dados. Estudos de simulação foram realizados para verificar as propriedades assintóticas dos estimadores. Ademais, procedimentos para a verificação da suposição de proporcionalidade do logaritmo da função de sobrevivência foram propostos e o modelo foi ilustrado por meio de um conjunto de dados sobre o tempo de sobrevivência de pacientes com leucemia.