Thiago Gentil Ramires - Departamento de Estatística (UEM

Este evento final, ou evento de interesse, geralmente refere-se a eventos
indesejáveis, como o aparecimento de doença ou morte (Kleinbaum, 1995). Em
estudos em que há necessidade de tempo para observar a resposta (ou
acompanhamento), pode ocorrer que alguns indivíduos não sejam observados até a
ocorrência da falha, ou seja, tenham seu tempo de observação incompleto. Esse tipo
de perda no tempo de observação é denominado censura. Isso pode ocorrer quando
os indivíduos permanecem sem mudança de estado ao término do estudo, ou
falecem por causas não relacionadas com a doença de interesse, ou abandonam o
estudo, ou fogem à observação. Por vezes, a cura e/ou recuperação também podem
ser consideradas como censura na observação. Os estudos em que existe censura
são denominados com observações incompletas. Uma suposição importante é a de
que os indivíduos censurados em determinado tempo t são representativos de todos
os indivíduos que estavam sujeitos ao risco de ter falha em t (Szklo & Nieto, 2000).
Há dois tipos de estudos que podem utilizar o tempo como variável de
interesse. Um deles é o estudo experimental (ensaios clínicos controlados
aleatorizados), indicado para avaliar formas de tratamento. Outro tipo são os
estudos de coorte observacionais, cujos dados podem ser obtidos pela coleta direta
em prontuários médicos ou em bases de dados já existentes (dados secundários).
Essas fontes de dados secundários podem ser de base hospitalar, por
exemplo (registros hospitalares de câncer) ou populacional (registros de câncer de
base populacional). Registros de base hospitalar são aqueles que se referem a
todos os casos tratados e acompanhados em uma instituição. Fornecem
informações tanto para a administração do hospital quanto para pesquisadores
interessados em informações sobre os resultados do tratamento nos diferentes
grupos e fatores de risco ou fatores prognósticos. Contribuem ainda na atenção ao
paciente individualmente, uma vez que asseguram o seguimento destes pacientes
(Young, 1991).
Na análise de sobrevivência, os parâmetros mais importantes são as
probabilidades de sobrevivência no curso de cada um dos intervalos considerados e
a probabilidade de sobrevida acumulada (tratada correntemente como taxa de
sobrevida), isto é, a probabilidade de sobreviver do tempo zero até o tempo final
considerado. Esta última equivale à probabilidade de sobreviver em todos os
intervalos anteriores ao momento considerado e, usualmente, é denominada S(t)
Função de sobrevivência. A escolha do modelo estatístico mais apropriado
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