Tese de mestrado em Bioestatística, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2012A dor e dos sintomas mais angustiantes e prevalentes do cancro, ocorrendo em mais de 60% dos doentes com cancro metastático ou avançado. Entender as características associadas a complexidade do tratamento da dor oncológica tem sido nas últimas duas décadas, e continua a ser, um objectivo por cumprir.
Neste trabalho são desenvolvidos seis modelos de tempo de vida acelerado para o tempo até controlar a dor oncológica. São consideradas três distribuições para o tempo, nomeadamente as distribuições Weibull, log-logística e log-normal, e adoptadas duas regras de decisão alternativas no processo de seleção dos preditores. Os seis modelos são avaliados relativamente a sua capacidade preditiva, através de medidas que quantificam a capacidade preditiva global, a discriminação e a calibração. Estas medidas são calculadas para a amostra original mas também para amostras bootstrap, permitindo assim a obtenção de valores corrigidos para o optimismo (validação interna). A capacidade preditiva e utilizada como critério de seleção de um dos modelos, que constitui um índice de prognóstico e serve de base a criação de três grupos de prognóstico da dificuldade em atingir a analgesia em doentes oncológicos.In cancer patients, pain is one of the most feared and prevalent symptoms, occurring in more than 60% of the patients with metastatic or advanced stage disease. Understanding the characteristics related to the complexity of cancer pain treatment has been in the past two decades, and still is, an unfulfilled goal.
Six accelerated failure time models of the time to achieve pain control are developed. Weibull, log-logistic and log-normal distributions are considered as well as two alternative stopping rules in the predictors selection process. These six models are evaluated with respect to their predictive accuracy, through measures assessing discrimination, calibration and overall accuracy. Such measures are calculated from the original data set as well as from bootstrap samples, allowing for the optimism correction (internal validation). Predictive accuracy is set as a criterion to select one of the models to constitute a prognostic index and to create three prognostic groups including patients with different levels of difficulty to attain stabilized cancer pain
