The analysis of interval-censored survival data. from a nonparametric perspective to a nonparametric bayesian approach.

Tesis doctoral de M. Luz Calle Rosingana

El presente trabajo se situa en el campo del analisis supervicencia el se tratan algunos problemas motivados por estudios clinicos y epidemiologicos.En concreto, se trata el problema de la estimacion de la funcion de supervivencia cuando los datos estan censurados en un intervalo o bien estan doblemente censurados. El censuramiento en un intervalo se da cuando el suceso de interes no se puede observar directamente y solamente se sabe que se ha producido en un determinado intervalo de tiempo. El censuramiento doble aparece cuando la variable que esta censurada en un intervalo es el tiempo origen y, por otra parte, el tiempo final esta censurado por la derecha. la primera parte de la tesis trata los los enfoques no parametricos para estimar la funcion de supervivencia cuando los datos estan sometidos a un censuramiento doble. En concreto, proponemos un nuevo algoritmo para obtener el estimador de maxima verosimilitud de la funcion de superviviencia. El metodo propuesto es la extension al caso de distribuciones de tiempo continuas del estimador de gomez y lagakos (1994). Para ello desarrollamos la metodología de autoconsitencia de turnbull (1976) para datos doblemente censurados. la metodología se ilustra con el estudio de una cohorte cohorte de hemofilicos que se infectaron con el virus que causa el sida, a principios de los 80, en francia. finalmente se presentan los resultados de un estudio de simulacion para comparar el comportamiento de dos estimadores no parametricos para datos doblemente censurados. en la segunda parte se estimar la funcion de supervivencia cuando los datos estan censurados en un intervalo. En el caso del censuramiento por la derecha, susarla y van ryzin (1976) propusieron un estimador bayesiano no parametrico para la funcion de supervivencia, basado en la clase de procesos de dirichlet a priori. La extension de esta teoria a esquemas de censuramiento mas complejos en general no es possible, al menos

 

Datos académicos de la tesis doctoral «The analysis of interval-censored survival data. from a nonparametric perspective to a nonparametric bayesian approach.«

  • Título de la tesis:  The analysis of interval-censored survival data. from a nonparametric perspective to a nonparametric bayesian approach.
  • Autor:  M. Luz Calle Rosingana
  • Universidad:  Politécnica de catalunya
  • Fecha de lectura de la tesis:  01/01/1997

 

Dirección y tribunal

  • Director de la tesis
    • Guadalupe Gomez Melis
  • Tribunal
    • Presidente del tribunal: Manuel Marti Recober
    • Daniel Peña Sánchez De Rivera (vocal)
    • Bayarri Garcia María Jesús (vocal)
    • Josep Ginebra Molins (vocal)

 

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