Modelo log-normal com fração de cura no contexto da regressão distribucional: estudos sobre câncer
Análise de sobrevivência; Censura; GAMLSS
O câncer é uma das principais causas de morbidade e mortalidade em todo o mundo, com grande impacto na saúde pública e na qualidade de vida dos pacientes diagnosticados. A análise de sobrevivência é uma ferramenta importante para entender o tempo até a ocorrência de eventos, como falecimento ou progressão da doença, sendo fundamental em estudos sobre câncer, especialmente quando envolvem dados censurados e fração de cura. Para construir modelos que representem esses dados, são comumente utilizados modelos probabilísticos, como as distribuições de Weibull e log-normal. No entanto, modelos mais flexíveis, como os modelos aditivos generalizados para locação, escala e forma (GAMLSS), são capazes de oferecer uma modelagem mais precisa, especialmente quando os dados apresentam características complexas que não podem ser totalmente capturadas pelos modelos tradicionais. Assim, esta dissertação propõe a utilização do modelo log-normal com fração de cura dentro da estrutura dos GAMLSS, visando uma modelagem mais flexível e adaptada às especificidades dos dados, abordando a formalização matemática do modelo, sua implementação no pacote gamlss do software R e a aplicação do modelo em diferentes conjuntos de dados. Em um primeiro artigo, será realizada uma aplicação do modelo, utilizando dados sobre câncer de pâncreas, a fim de demonstrar sua relevância e potencial para melhorar a análise de sobrevida no contexto de doenças como o câncer