Thiago Gentil Ramires - Departamento de Estatística (UEM

S(t)
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
(e) (f)
0 50 100 150 200 250 300
Tempo (meses)
Sim
Não
S(t)
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
SANGUE como causa da insuficiência renal
0 50 100 150 200 250 300
Tempo (meses)
(g) (h)
Figura 4.2: Sobrevivências estimadas, via estimador de Kaplan-Meier, para
as covariáveis: (a) Sexo; (b) Cor; (c) FatorRh; (d) Transplante; (e) AntiHBS;
(f) Diabetes; (g) Pressão; (h) Tipo Sanguíneo.
Através das figuras apresentadas em (Figura 4.2 a-h), podemos verificar os
comportamentos das funções de sobrevivência, ponderadas pelas covariáveis em
estudo, covariáveis estas, categóricas.
Nota-se para estas figuras que, visualmente, as curvas de Kaplan-Meier para as
covariáveis Sexo, Cor, Transplante, AntiHBS, Diabetes e Pressão, se mostram
distantes, o que pré-indica que os tempos de sobrevivência se comportam de forma
diferenciadas para os distintos níveis destas covariáveis..
À partir destas figuras, utilizamos do teste de log-rank para verificar, de forma
quantitativa, o quanto as curvas de sobrevivência se comportam de forma distinta,
ou não, para os níveis das covariáveis. O critério utilizado neste trabalho foi o de
manter as covariáveis que apresentarem valores p inferiores a 0,25 (ou 25%), no
teste log-rank. Esta proposta em escolher um nível relativamente modesto de
significância é baseada em recomendações de Bendel e Afifi (1997) para regressão
linear, de Constanza e Afifi (1979) para análise discriminante e de Mickey e
Greenland (1989) para mudanças nos coeficientes do modelo de regressão logística,
Colosimo (2006). As estatísticas são apresentadas na Tabela 4.3.
A
AB
B
O
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