Modelos de cura: aplicação ao cancro da mama feminino

A Análise de Sobrevivência tem como objetivo o estudo do tempo desde um instante inicial bem definido até ao acontecimento de determinado evento. Por exemplo, poderá ser o tempo de vida de um indivíduo desde o momento em que lhe é diagnosticada uma doença até a sua morte ou cura. Com a evolução da medicina, começou a se verificar a existência de indivíduos para os quais nunca se observava o acontecimento de interesse e designaram-se esses indivíduos por curados, imunes, ou não suscetíveis. Assim, da Análise de Sobrevivência clássica surgem os modelos de cura. Neste trabalho, aplicaram-se estes conceitos a uma base de dados referentes a 833 mulheres diagnosticadas com cancro da mama, entre 1998 e 2005. Verificou-se a existência de um risco de morte maior em mulheres na faixa etária dos 50 a 59 anos. Comprovou-se que o estadiamento tem um papel preponderante em relação ao prognóstico, sendo que, quanto mais avançado o estadio pior o prognóstico. Dos tratamentos a que os doentes foram submetidos, a realização de cirurgia é indicativa de um melhor prognóstico, assim como a realização de hormonoterapia e de radioterapia. No entanto, este último tratamento não se revelou estatisticamente significativo para o modelo de regressão de Cox. A realização de quimioterapia apenas reflete um melhor prognóstico nos primeiros dois anos, o que já não acontece a partir dai. Esta caraterística inesperada ficou-se a dever à esperança de vida que o tratamento oferece aos doentes no estadio IV e da associação entre a existência de gânglios metastizados e o agravamento do prognóstico, no caso do estadio II. O modelo de cura foi aplicado apenas ao grupo de mulheres no estadio IV, pois só neste caso se admitiu que o tempo de follow-up era suficiente, obtendo-se uma taxa de cura de 7;4%.

Modelos para acontecimentos múltiplos

Ao longo dos últimos anos tem existido um interesse crescente em estudar o tempo até à ocorrência de vários acontecimentos, os quais podem ser observados mais do que uma vez para um mesmo indivíduo. Os dados respeitantes a acontecimentos múltiplos têm como principal característica o facto de se registar mais do que um tempo de vida para cada indivíduo, o que inviabiliza a aplicação direta do modelo de regressão de Cox. Assim, surgiu a necessidade de desenvolver novas extensões deste modelo, sendo que as mais utilizadas na prática foram sugeridas por: Prentice, Williams e Peterson (PWP); Andersen e Gill (AG); Wei, Lin e Weissfeld (WLW); e Lee, Wei e Amato (LWA). Um dos maiores obstáculos na aplicação destes modelos é a forte possibilidade de existir correlação intraindivíduos. Neste ponto, os quatro modelos referidos anteriormente são classificados como modelos marginais, uma vez que o vetor de parâmetros de regressão é estimado com base no ajustamento de um modelo que ignora a correlação entre acontecimentos. Para compensar esse facto, nestes modelos é usado um estimador robusto da matriz de covariância, o qual permite efetuar a correção necessária na estimativa da variância usual. Após realizar uma descrição detalhada de cada modelo marginal procedeu-se à respetiva implementação através do software estatístico R. Para o efeito, recorreu-se à simulação de dados relativos a acontecimentos múltiplos do mesma natureza, isto é, a acontecimentos recorrentes. Os resultados obtidos permitiram realçar e confirmar as características dos modelos estudados.