142 resultados para linear rank regression model
em Repositório Institucional UNESP - Universidade Estadual Paulista "Julio de Mesquita Filho"
Resumo:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Resumo:
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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In this paper, we proposed a flexible cure rate survival model by assuming the number of competing causes of the event of interest following the Conway-Maxwell distribution and the time for the event to follow the generalized gamma distribution. This distribution can be used to model survival data when the hazard rate function is increasing, decreasing, bathtub and unimodal-shaped including some distributions commonly used in lifetime analysis as particular cases. Some appropriate matrices are derived in order to evaluate local influence on the estimates of the parameters by considering different perturbations, and some global influence measurements are also investigated. Finally, data set from the medical area is analysed.
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Um modelo bayesiano de regressão binária é desenvolvido para predizer óbito hospitalar em pacientes acometidos por infarto agudo do miocárdio. Métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) são usados para fazer inferência e validação. Uma estratégia para construção de modelos, baseada no uso do fator de Bayes, é proposta e aspectos de validação são extensivamente discutidos neste artigo, incluindo a distribuição a posteriori para o índice de concordância e análise de resíduos. A determinação de fatores de risco, baseados em variáveis disponíveis na chegada do paciente ao hospital, é muito importante para a tomada de decisão sobre o curso do tratamento. O modelo identificado se revela fortemente confiável e acurado, com uma taxa de classificação correta de 88% e um índice de concordância de 83%.
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
Relevância do estado de hidratação na interpretação de parâmetros nutricionais em diálise peritoneal
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OBJETIVO: Identificar determinantes do estado de hidratação de pacientes em diálise peritoneal crônica, bem como investigar os efeitos da sobrecarga líquida sobre o estado nutricional. MÉTODOS: Foi feito estudo transversal, realizado em 2006, avaliando 27 pacientes em diálise peritoneal crônica, acompanhados no Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Botucatu (SP), quanto a parâmetros clínicos, dialíticos, laboratoriais, antropométricos e de bioimpedância elétrica. Para avaliar a influência de parâmetros sobre o estado de hidratação empregou-se modelo de regressão linear múltipla. A amostra foi estratificada quanto ao estado de hidratação pela relação entre água extracelular e água corporal total (0,47 para homens e 0,52 para mulheres), parâmetros obtidos por meio de bioimpedância elétrica. Comparações foram realizadas por análise de covariância, Mann-Whitney, Qui-quadrado ou teste exato de Fisher. Considerou-se significância estatística quando p≤0,05. RESULTADOS: Pacientes com maior volume urinário e em modalidade dialítica automatizada apresentaram melhor estado de hidratação. Pacientes com maior sobrecarga líquida, comparados àqueles com menor sobrecarga, apresentaram menor ângulo de fase (M=4,2, DP=0,9 vs M=5,7, DP=0,7º; p=0,006), menor albumina (M=3,06, DP=0,46 vs M=3,55, DP=0,52g/dL; p=0,05) e maior % prega cutânea tricipital (M=75,3, DP=36,9 vs M=92,1, DP=56,9%; p=0,058), sem outras evidências antropométricas. CONCLUSÃO: Pode-se sugerir que os níveis reduzidos de albumina e ângulo de fase nos pacientes com maior sobrecarga líquida não estiveram relacionados a pior estado nutricional. Para o diagnóstico nutricional em vigência de sobrecarga líquida, deve-se considerar o conjunto de variáveis obtidas por diversos métodos, buscando relacioná-las e interpretá-las de maneira abrangente, possibilitando um diagnóstico nutricional fidedigno.
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Pós-graduação em Saúde Coletiva - FMB
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Pós-graduação em Engenharia Civil e Ambiental - FEB
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Studies investigating the use of random regression models for genetic evaluation of milk production in Zebu cattle are scarce. In this study, 59,744 test-day milk yield records from 7,810 first lactations of purebred dairy Gyr (Bos indicus) and crossbred (dairy Gyr × Holstein) cows were used to compare random regression models in which additive genetic and permanent environmental effects were modeled using orthogonal Legendre polynomials or linear spline functions. Residual variances were modeled considering 1, 5, or 10 classes of days in milk. Five classes fitted the changes in residual variances over the lactation adequately and were used for model comparison. The model that fitted linear spline functions with 6 knots provided the lowest sum of residual variances across lactation. On the other hand, according to the deviance information criterion (DIC) and Bayesian information criterion (BIC), a model using third-order and fourth-order Legendre polynomials for additive genetic and permanent environmental effects, respectively, provided the best fit. However, the high rank correlation (0.998) between this model and that applying third-order Legendre polynomials for additive genetic and permanent environmental effects, indicates that, in practice, the same bulls would be selected by both models. The last model, which is less parameterized, is a parsimonious option for fitting dairy Gyr breed test-day milk yield records. © 2013 American Dairy Science Association.
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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The objective of this study was to estimate (co)variance components using random regression on B-spline functions to weight records obtained from birth to adulthood. A total of 82 064 weight records of 8145 females obtained from the data bank of the Nellore Breeding Program (PMGRN/Nellore Brazil) which started in 1987, were used. The models included direct additive and maternal genetic effects and animal and maternal permanent environmental effects as random. Contemporary group and dam age at calving (linear and quadratic effect) were included as fixed effects, and orthogonal Legendre polynomials of age (cubic regression) were considered as random covariate. The random effects were modeled using B-spline functions considering linear, quadratic and cubic polynomials for each individual segment. Residual variances were grouped in five age classes. Direct additive genetic and animal permanent environmental effects were modeled using up to seven knots (six segments). A single segment with two knots at the end points of the curve was used for the estimation of maternal genetic and maternal permanent environmental effects. A total of 15 models were studied, with the number of parameters ranging from 17 to 81. The models that used B-splines were compared with multi-trait analyses with nine weight traits and to a random regression model that used orthogonal Legendre polynomials. A model fitting quadratic B-splines, with four knots or three segments for direct additive genetic effect and animal permanent environmental effect and two knots for maternal additive genetic effect and maternal permanent environmental effect, was the most appropriate and parsimonious model to describe the covariance structure of the data. Selection for higher weight, such as at young ages, should be performed taking into account an increase in mature cow weight. Particularly, this is important in most of Nellore beef cattle production systems, where the cow herd is maintained on range conditions. There is limited modification of the growth curve of Nellore cattle with respect to the aim of selecting them for rapid growth at young ages while maintaining constant adult weight.
Resumo:
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)