Introdução aos modelos de fragilidade : uma maneira de analisar dados correlacionados de sobrevivência

Abstract

O modelo de Cox básico pode ser limitado para um contexto em que os dados de sobrevivência são correlacionados, como ocorre frequentemente em estudos multiníveis. Isto pode ocorrer em estudos multicêntricos ou quando a unidade observacional ou experimental está agregada em um mesmo indivíduo, de modo que existem correlações entre estas unidades. Com base nesse contexto, os modelos de fragilidade são úteis quando queremos lidar com dados de sobrevida correlacionados. Desta forma, o objetivo principal deste trabalho é revisar a literatura estatística a fim de identificar diferentes abordagens para o uso de modelos de fragilidade e explorar os algoritmos para empregar o método. Rotinas computacionais foram desenvolvidas para mostrar aspectos conceituais e técnicas para o ajuste de modelos de fragilidade utilizando os programas R e SAS. O contexto é de um estudo com acompanhamento de indivíduos ao longo do tempo, registrando-se o tempo até a ocorrência de um evento de saúde adverso. Os modelos ajustados com a inclusão de efeitos aleatórios propostos neste trabalho tornam as estimativas dos efeitos das covariáveis mais consistentes e, além disso, permitem ajustar um modelo mais versátil e que se aproxima dos valores obtidos, utilizando um banco de dados simulados. Os modelos de fragilidade podem ser avaliados pelas estimativas dos coeficientes e permitem estimar a razão de azares e o intervalo de confiança para valores pontuais das covariáveis, a partir de um valor de referência definido pelo usuário.