Item


Aspectes metodològics i aplicacions de la modelització del temps de supervivència multivariant mitjançant models mixtes

Els estudis de supervivència s’interessen pel temps que passa des de l’inici de l’estudi (diagnòstic de la malaltia, inici del tractament,...) fins que es produeix l’esdeveniment d’interès (mort, curació, millora,...). No obstant això, moltes vegades aquest esdeveniment s’observa més d’una vegada en un mateix individu durant el període de seguiment (dades de supervivència multivariant). En aquest cas, és necessari utilitzar una metodologia diferent a la utilitzada en l’anàlisi de supervivència estàndard. El principal problema que l’estudi d’aquest tipus de dades comporta és que les observacions poden no ser independents. Fins ara, aquest problema s’ha solucionat de dues maneres diferents en funció de la variable dependent. Si aquesta variable segueix una distribució de la família exponencial s’utilitzen els models lineals generalitzats mixtes (GLMM); i si aquesta variable és el temps, variable amb una distribució de probabilitat no pertanyent a aquesta família, s’utilitza l’anàlisi de supervivència multivariant. El que es pretén en aquesta tesis és unificar aquests dos enfocs, és a dir, utilitzar una variable dependent que sigui el temps amb agrupacions d’individus o d’observacions, a partir d’un GLMM, amb la finalitat d’introduir nous mètodes pel tractament d’aquest tipus de dades.

Survival research is interested in the time that passes from the beginning of the study until the event of interest occurs. However, it is very common to find individuals who experience this event more than once during the period of study. In this case, a different methodology needs to be used to that of the standard univariate survival analysis.In this case, the duration between recurrences could be correlated due to the presence of unobserved individual factors. This type of event is normally dealt with by introducing individual random effects in the model, resulting in a multivariate model. The random effects represent the individual "frailty" and the variance of these effects measures the unobserved heterogeneity between individuals. Until recently, the most common way of dealing with this type of situation in survival analysis was by using marginal models such as the robust covariance matrix estimation in the Andersen-Gill approximation; the Wei, Lin and Weissfeld method or the Prentice, Williams and Peterson method; or using the conditional models such as the frailty models (EM algorhthym). The aim of this study is to model multivariate survival data, based on generalised linear mixed models (GLMM).

Universitat de Girona

Other contributions: Universitat de Girona. Departament d’Economia
Author: Renart i Vicens, Gemma
Date: 2009 June 15
Abstract: Els estudis de supervivència s’interessen pel temps que passa des de l’inici de l’estudi (diagnòstic de la malaltia, inici del tractament,...) fins que es produeix l’esdeveniment d’interès (mort, curació, millora,...). No obstant això, moltes vegades aquest esdeveniment s’observa més d’una vegada en un mateix individu durant el període de seguiment (dades de supervivència multivariant). En aquest cas, és necessari utilitzar una metodologia diferent a la utilitzada en l’anàlisi de supervivència estàndard. El principal problema que l’estudi d’aquest tipus de dades comporta és que les observacions poden no ser independents. Fins ara, aquest problema s’ha solucionat de dues maneres diferents en funció de la variable dependent. Si aquesta variable segueix una distribució de la família exponencial s’utilitzen els models lineals generalitzats mixtes (GLMM); i si aquesta variable és el temps, variable amb una distribució de probabilitat no pertanyent a aquesta família, s’utilitza l’anàlisi de supervivència multivariant. El que es pretén en aquesta tesis és unificar aquests dos enfocs, és a dir, utilitzar una variable dependent que sigui el temps amb agrupacions d’individus o d’observacions, a partir d’un GLMM, amb la finalitat d’introduir nous mètodes pel tractament d’aquest tipus de dades.
Survival research is interested in the time that passes from the beginning of the study until the event of interest occurs. However, it is very common to find individuals who experience this event more than once during the period of study. In this case, a different methodology needs to be used to that of the standard univariate survival analysis.In this case, the duration between recurrences could be correlated due to the presence of unobserved individual factors. This type of event is normally dealt with by introducing individual random effects in the model, resulting in a multivariate model. The random effects represent the individual "frailty" and the variance of these effects measures the unobserved heterogeneity between individuals. Until recently, the most common way of dealing with this type of situation in survival analysis was by using marginal models such as the robust covariance matrix estimation in the Andersen-Gill approximation; the Wei, Lin and Weissfeld method or the Prentice, Williams and Peterson method; or using the conditional models such as the frailty models (EM algorhthym). The aim of this study is to model multivariate survival data, based on generalised linear mixed models (GLMM).
Format: application/pdf
ISBN: 9788469251645
Other identifiers: DL Gi.905-2009
http://www.tdx.cat/TDX-0720109-140059
http://hdl.handle.net/10803/7705
Document access: http://hdl.handle.net/10256/4423
Language: cat
Publisher: Universitat de Girona
Rights: ADVERTIMENT. L’accés als continguts d’aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d’investigació i docència en els termes establerts a l’art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l’autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s’autoritza la seva reproducció o altres formes d’explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d’un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s’autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.
Subject: Anàlisi multivariant
Multivariate analysis
Modelos lineales generalizados
Models lineals generalitzats
Generalised linear models
Investigaciones de supervivencia
Survival research
Estudis de supervivència
Análisis multivariante
33 - Economia
517 - Anàlisi
Title: Aspectes metodològics i aplicacions de la modelització del temps de supervivència multivariant mitjançant models mixtes
Type: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Repository: DUGiDocs

Subjects

Authors


Warning: Unknown: write failed: No space left on device (28) in Unknown on line 0

Warning: Unknown: Failed to write session data (files). Please verify that the current setting of session.save_path is correct (/var/lib/php5) in Unknown on line 0