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Programas e Resumos 3 WASA 2013

O 3º WASA-2013 é um evento científico nacional na área de Estatística que será realizado no IMECC-UNICAMP durante o período de 27-29/11/2013. A organização deste evento está a cargo do Departamento de Estatística do IMECC-UNICAMP com o apoio da Associação Brasileira de Estatística (ABE) , e será uma das principais atividades do programa de comemorações do Ano Internacional da Estatística (www.statistics2013.org). Este evento será realizado em conjunto com a 44a. Reunião Regional da ABE.

O 3º WASA-2013 é um evento científico nacional na área de Estatística que será realizado no IMECC-UNICAMP durante o período de 27-29/11/2013. A organização deste evento está a cargo do Departamento de Estatística do IMECC-UNICAMP com o apoio da Associação Brasileira de Estatística (ABE) , e será uma das principais atividades do programa de comemorações do Ano Internacional da Estatística (www.statistics2013.org). Este evento será realizado em conjunto com a 44a. Reunião Regional da ABE.

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17<br />

3º Workshop em Análise de<br />

Sobrevivência e Aplicações<br />

27 a 29 de Novembro de <strong>2013</strong> - IMECC - UNICAMP<br />

Conferência 5 (C5)<br />

A marginal proportional hazards model for spatial survival data<br />

Dipankar Bandyopadhyay<br />

Resumo: Dental studies often produce spatially-referenced time-to-event data,<br />

such as the time until tooth loss due to periodontal disease.<br />

These data are used to identify risk factors associated with tooth loss and to predict<br />

the outcomes for an individual patient. In this talk, we assume a proportional hazard<br />

model and account for dependence between nearby teeth using spatial frailties,<br />

which are modeled as linear combinations of positive stable random effects.<br />

This model permits predictions conditioned on spatial random effects that account<br />

for the survival status of nearby teeth, and simultaneously preserves the proportional<br />

hazards relationship marginally over the random effects allowing for interpretable<br />

estimates of the effects of risk factors on tooth loss.<br />

We apply this model to a dataset obtained from a private dental practice to illustrate<br />

how this model can be used to identify important risk factors for tooth loss and<br />

predict the remaining lifespan of a patient’s teeth.<br />

This is joint work with Drs. Brian J. Reich and Martha Nunn.<br />

Horário<br />

24 h<br />

14: 00 as 15:<br />

45<br />

: wasa@<br />

ime.unicamp.br<br />

: www.ime.unicamp.br/~wasa

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