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.
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
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