Exportar registro bibliográfico

Testes de superioridade para modelos de chances proporcionais com e sem fração de cura (2017)

  • Authors:
  • Autor USP: TEIXEIRA, JULIANA CECILIA DA SILVA - Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
  • Unidade: Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
  • Sigla do Departamento: SME
  • Subjects: TESTES DE HIPÓTESES; ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA; PROBABILIDADE
  • Keywords: Chances proporcionais; Cure fraction; Fração de cura; Hypothesis test; Proportional odds; Sobrevivência; Superioridade; Superiority; Survival; Teste de hipóteses
  • Language: Português
  • Abstract: Estudos que comprovem a superioridade de um fármaco em relação a outros já existentes no mercado são de grande interesse na prática clínica. Através deles a Agência Nacional de Vigilância Sanitária (ANVISA) concede registro a novos produtos, que podem curar mais rápido ou aumentar a probabilidade de cura dos pacientes, em comparação ao tratamento padrão. É de suma importância que os testes de hipóteses controlem a probabilidade do erro tipo I, ou seja, controlem a probabilidade de que um tratamento não superior seja aprovado para uso; e também atinja o poder de teste regulamentado com o menor número de indivíduos possível. Os testes de hipóteses existentes para esta finalidade ou desconsideram o tempo até que o evento de interesse ocorra (reação alérgica, efeito positivo, etc) ou são baseados no modelo de riscos proporcionais. No entanto, na prática, a hipótese de riscos proporcionais pode nem sempre ser satisfeita, como é o caso de ensaios cujos riscos dos diferentes grupos em estudo se igualam com o passar do tempo. Nesta situação, o modelo de chances proporcionais é mais adequado para o ajuste dos dados. Neste trabalho desenvolvemos e investigamos dois testes de hipóteses para ensaios clínicos de superioridade, baseados na comparação de curvas de sobrevivência sob a suposição de que os dados seguem o modelo de chances de sobrevivências proporcionais, um sem a incorporação da fração de cura e outro com esta incorporação. Vários estudos de simulação são conduzidos paraanalisar a capacidade de controle da probabilidade do erro tipo I e do valor do poder dos testes quando os dados satisfazem ou não a suposição do teste para diversos tamanhos amostrais e dois métodos de estimação das quantidades de interesse. Concluímos que a probabilidade do erro tipo I é subestimada quando os dados não satisfazem a suposição do teste e é controlada quando satisfazem, como esperado. De forma geral, concluímos que é imprescindível satisfazer as suposições dos testes de superioridade.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 24.10.2017
  • Acesso à fonte
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      TEIXEIRA, Juliana Cecilia da Silva. Testes de superioridade para modelos de chances proporcionais com e sem fração de cura. 2017. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-16022018-104100/. Acesso em: 27 jan. 2026.
    • APA

      Teixeira, J. C. da S. (2017). Testes de superioridade para modelos de chances proporcionais com e sem fração de cura (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-16022018-104100/
    • NLM

      Teixeira JC da S. Testes de superioridade para modelos de chances proporcionais com e sem fração de cura [Internet]. 2017 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-16022018-104100/
    • Vancouver

      Teixeira JC da S. Testes de superioridade para modelos de chances proporcionais com e sem fração de cura [Internet]. 2017 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-16022018-104100/

    Últimas obras dos mesmos autores vinculados com a USP cadastradas na BDPI:

    Digital Library of Intellectual Production of Universidade de São Paulo     2012 - 2026