Modelos de sobrevivência com fração de cura e omissão nas covariáveis

In this work we study the survival cure rate model proposed by Yakovlev (1993) that are considered in a competing risk setting. Covariates are introduced for modeling the cure rate and we allow some covariates to have missing values. We consider only the cases by which the missing covariates are categorical and implement the EM algorithm via the method of weights for maximum likelihood estimation. We present a Monte Carlo simulation experiment to compare the properties of the estimators based on this method with those estimators under the complete case scenario. We also evaluate, in this experiment, the impact in the parameter estimates when we increase the proportion of immune and censored individuals among the not immune one. We demonstrate the proposed methodology with a real data set involving the time until the graduation for the undergraduate course of Statistics of the Universidade Federal do Rio Grande do Norte

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

Neste trabalho estudamos o modelo de sobreviv^encia com fração de cura proposto por Yakovlev et al. (1993) que possui uma estrutura de riscos competitivos. Covariáveis são introduzidas para modelar o número médio de riscos e permitimos que algumas destas covariáveis apresentem omissão. Consideramos apenas os casos em que as covariáveis omissas são categóricas e as estimativas dos parâmetros são obtidas através do algoritmo EM ponderado. Apresentamos uma série de simulações para confrontar as estimativas obtidas através deste método com as obtidas quando se exclui do banco de dados as observações que apresentam omissão, conhecida como análise de casos completos. Avaliamos também através de simulações, o impacto na estimativa dos parâmetros quando aumenta-se o percentual de curados e de censura entre indivíduos não curados. Um conjunto de dados reais referentes ao tempo até a conclusão do curso de estatística na Universidade Federal do Rio Grande do Norte é utilizado para ilustrar o método.