Modelos de analise de sobrevivencia para experimentos dose-resposta

Orientador: Cicilia Yuko WadaDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da ComputaçãoResumo: Não informado.Abstract: Not informed.MestradoMestre em Estatístic

Curvas de crescimento de efeitos mistos na avaliação de touros Nelore

Cattle breeding programmes need objective criteria in order to evaluate and subsequently improve production systems. This work uses a logistic growth curve model for evaluating sires based on their progeny weight measured repeatedly over time. The parameters of the curve are described as a linear function of fixed and random effects. A Bayesian approach is used for the estimation. Analysis of the weights recorded on animals of the Nellore breed shows that growth curve models with fixed and random effects can be useful to evaluate and selecting sires.Programas de melhoramento de bovinos necessitam critérios objetivos para avaliar e subsequentemente melhorar o sistema de produção. Este trabalho faz uso de um modelo de curva de crescimento logístico para avaliar touros com base nos pesos de suas progênies registrados repetidamente ao longo do tempo. Os parâmetros da curva são descritos como funções lineares de efeitos fixos e aleatórios. Uma abordagem Bayesiana é considerada para a estimação dos parâmetros. Análise de dados de pesos de animais da raça Nelore mostra que os modelos de curva de crescimento com efeitos fixos e aleatórios podem ser úteis para avaliar e selecionar touros.Coordenacao de Aperfeicoamento de Pessoal de Nivel Superior (CAPES)CNP

Curvas de crescimento de efeitos mistos na avaliação de touros Nelore

Cattle breeding programmes need objective criteria in order to evaluate and subsequently improve production systems. This work uses a logistic growth curve model for evaluating sires based on their progeny weight measured repeatedly over time. The parameters of the curve are described as a linear function of fixed and random effects. A Bayesian approach is used for the estimation. Analysis of the weights recorded on animals of the Nellore breed shows that growth curve models with fixed and random effects can be useful to evaluate and selecting sires.Programas de melhoramento de bovinos necessitam critérios objetivos para avaliar e subsequentemente melhorar o sistema de produção. Este trabalho faz uso de um modelo de curva de crescimento logístico para avaliar touros com base nos pesos de suas progênies registrados repetidamente ao longo do tempo. Os parâmetros da curva são descritos como funções lineares de efeitos fixos e aleatórios. Uma abordagem Bayesiana é considerada para a estimação dos parâmetros. Análise de dados de pesos de animais da raça Nelore mostra que os modelos de curva de crescimento com efeitos fixos e aleatórios podem ser úteis para avaliar e selecionar touros

Survival Analysis of Patients with Heart Failure: Implications of Time-Varying Regression Effects in Modeling Mortality

Background: Several models have been designed to predict survival of patients with heart failure. These, while available and widely used for both stratifying and deciding upon different treatment options on the individual level, have several limitations. Specifically, some clinical variables that may influence prognosis may have an influence that change over time. Statistical models that include such characteristic may help in evaluating prognosis. The aim of the present study was to analyze and quantify the impact of modeling heart failure survival allowing for covariates with time-varying effects known to be independent predictors of overall mortality in this clinical setting. Methodology: Survival data from an inception cohort of five hundred patients diagnosed with heart failure functional class III and IV between 2002 and 2004 and followed-up to 2006 were analyzed by using the proportional hazards Cox model and variations of the Cox's model and also of the Aalen's additive model. Principal Findings: One-hundred and eighty eight (188) patients died during follow-up. For patients under study, age, serum sodium, hemoglobin, serum creatinine, and left ventricular ejection fraction were significantly associated with mortality. Evidence of time-varying effect was suggested for the last three. Both high hemoglobin and high LV ejection fraction were associated with a reduced risk of dying with a stronger initial effect. High creatinine, associated with an increased risk of dying, also presented an initial stronger effect. The impact of age and sodium were constant over time. Conclusions: The current study points to the importance of evaluating covariates with time-varying effects in heart failure models. The analysis performed suggests that variations of Cox and Aalen models constitute a valuable tool for identifying these variables. The implementation of covariates with time-varying effects into heart failure prognostication models may reduce bias and increase the specificity of such models.CNPq Brazilian Foundation for Scientific and Technological DevelopmentCNPq - Brazilian Foundation for Scientific and Technological Development [150653/2008-5

Latent variables in survival analysis and growth curves.

Em um contexto de analise de dados de sobrevivência univariados ou multivariados, dados de tempos de falha caracterizam-se pela possibilidade de poderem ser censurados. Embora comum na pratica, a censura impede o uso de alguns procedimentos estatisticos covencionais o que vem motivando, em especial apos a publicacao do artigo de Cox (1972), o desenvolvimento de metodos estatisticos nessa area. Uma linha de estudo recente e a de que, em algumas situacoes, a variavel resposta esteja sendo inuenciada por variaveis latentes, variaveis estas que sao usadas, em um sentido estatistico, para descreverem efeitos geneticos ou ambientais compartilhados pelos indivduos ou, ainda, covariaveis nao consideradas no estudo. Nesse trabalho, enfase e dada aos modelos de sobrevivencia que consideram tempos de falha multivariados e variaveis latentes. Esses tempos aparecem quando, por exemplo, cada individuo em estudo esta sujeito a diversos eventos ou, quando existe um agrupamento natural ou artificial o qual induz dependencia entre os tempos dos individuos do mesmo grupo. Modelos com variaveis latentes em que tais tempos de falha ocorrem em intervalos de tempo, ou seja, em um contexto de censura intervalar sao especialmente considerados nesse trabalho. O modelo de fragilidade gama para dados de sobrevivencia com censura intervalar e proposto, nesse trabalho, como um criterio para a selecao de bovinos. Como uma alternativa para esta selecao, o modelo de curvas de crescimento com efeitos aleatorios e tambem considerado. Para a estimacao dos parametros envolvidos em ambos os modelos propostos, programas computacionais sao apresentados. Uma abordagem Bayesiana e considerada no processo de estimação sendo, o metodo de Markov chain Monte Carlo (MCMC) utilizado e as distribuicoes a posteriori obtidas, usando-se o amostrador de Gibbs. O modelo de fragilidade gama com censura intervalar e o de curvas de crescimento com efeitos aleatorios sao comparados por meio de um estudo de simulação. Para ilustrar ambos os modelos propostos, estudos com bovinos das racas Nelore e Canchim são utilizados.In a context of univariate or multivariate survival data analysis, failure times data are characterized by the possibility to be censored. Although common in practice, censoring precludes the use of some conventional statistical procedures and it has been motivating, specially after the publication of the Cox's paper (1972), the development of statistical methods in this area. A recent topic of study is concerned with some situations where the response variable is in uenced by latent variables which are used in a statistical sense to describe genetic or environmental efects shared by individuals or also covariates not considered in the study. In this work emphasis is given to survival models which consider multivariate failure times and latent variables. Such times occur when, for instance, each individual under study is exposed to several events or when there is a natural or artificial clustering that causes dependence among times of those individuals at the same cluster. Models with latent variables where such failure times lie in intervals of time, i.e. in an interval censored context are specially considered in this work. The gamma frailty interval censored survival model is proposed in this work as a selection criterion for cattle. As an alternative selection criterion the growth curves model with random efects is also considered. To estimate the involved parameters in both proposed models, computational programs are presented. A Bayesian approach is considered in the estimation process so that the Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is used and the posterior distributions are obtained using Gibbs sampling. The gamma frailty interval-censored survival model and the growth curves model with random efects are compared using a simulation study. To illustrate both proposed models studies with Nelore and Canchim cattle are used