Efecto de la censura en modelos de fragilidad Gamma

En análisis de sobrevivencia el modelo de fragilidad permite capturar la heterogeneidad no observada entre los individuos, la cual no puede ser explicada por las covariables observadas. Este modelo extiende el modelo de riesgos proporcionales de Cox al incluir un término adicional (llamado “fragilid...

Full description

Autores:: Florez Florez, Lenin Jose

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2025

Institución:: Universidad de Córdoba

Repositorio:: Repositorio Institucional Unicórdoba

Idioma:: spa

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En este trabajo se considera el modelo de fragilidad univariada en que se asume que la distribución de la fragilidad corresponde a una distribución Gamma. Este modelo es útil porque puede abordar las variaciones entre sujetos en estudios de datos agrupados. También existen modelos de fragilidad inversa Gaussiana, Gompertz, Weibull entre otros. Este modelo de fragilidad Gamma posee propiedades algebraicas convenientes además de ser muy usada en la literatura. Por otro lado, el fenómeno de censura, puede afectar la estimación de estos modelos con imprecisiones debido a mucha censura. (Klein y Moeschberger, 2003). La estimación de parámetros en los modelos de fragilidad generalmente se realiza mediante métodos de máxima verosimilitud, aunque puede ser complicada debido a la presencia de términos no observados. La predicción de fragilidades individuales se convierte en un desafío en presencia de censura, ya que no siempre se pueden observar todos los eventos de interés. En este trabajo se analizan mediante simulación las estimaciones de los parámetros de regresión del modelo de fragilidad Gamma, frente al de Cox. Calculando los errores cuadraticos medios de las estimaciones bajo diferentes escenarios de censura y tamaños de muestra.Planteamiento del problemaObjetivosEstado del ArteMarco TeóricoMetodologíaEstimaciónSimulaciónAplicación a datos de tuberculosis pulmonarConclusionesReferenciasAnexoPregradoEstadístico(a)Trabajos de Investigación y/o Extensiónapplication/pdfspaUniversidad de CórdobaFacultad de Ciencias BásicasMontería, Córdoba, ColombiaEstadísticaCopyright Universidad de Córdoba, 2025https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Efecto de la censura en modelos de fragilidad GammaTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTextAbdulkarimova, U. (2013). Frailty models for modelling heterogeneity (M.Sc. Thesis, McMaster University, Hamilton, Ontario). Descargado de https://macsphere.mcmaster.ca/handle/11375/13118Barceló, M. A., y Saez, M. (2004). A modification of the em algorithm to estimate an andersen-gill gamma frailty model for multivariate failure time data. Statistics in Medicine, 23 , 2931-2947Cox, D. R. (1972). Modelos de regresión y tablas de vida. Revista de la Royal Statistical Society: Serie B (Metodológica), 34 (2), 187–202Cox, D. R. (1984). Analysis of survival data. Chapman and Hall/CRCDucrocq, V., y Gómez, E. A. (2004). Análisis de supervivencia: una herramienta estadística para datos de longevidad. Revista Española de Salud Pública, 78 (2), 242-248Ghosh, B., Dewanji, A., y Das, S. (2024). Parametric analysis of bivariate current status data with competing risks using frailty model. arXiv preprint. Descargado de https://arxiv.org/abs/2405.05773 doi: 10.48550/arXiv.2405.05773González, J. R., y Peña, E. A. (2004). Estimación no paramétrica de la función de supervivencia para datos con eventos recurrentes. Revista Española de Salud Pública, 78 (2), 243-252Govindarajulu, U. S., Lin, H., Lunetta, K. L., y D’Agostino Sr, R. (2011). Frailty models: applications to biomedical and genetic studies. Statistics in medicine, 30 (22), 2754–2764Janssen, P., y Duchateau, L. (2011). Frailty model. En M. Lovric (Ed.), International encyclopedia of statistical science (pp. 544–546). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin HeidelbergKalbfleisch, J. D., y Prentice, R. L. (2002). The statistical analysis of failure time data. John Wiley & SonsKlein, J. P., y Moeschberger, M. L. (2003). Survival analysis: Techniques for censored and truncated dataKrishna, K. M. J., Traison, T., Sebastian, S. M., George, P. S., y Mathew, A. (2021). Gamma frailty model for survival risk estimation: an application to cancer data. Epidemiological Methods, 10 (1), 20210005. 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Efecto de la censura en modelos de fragilidad Gamma

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