Nome do Projeto
Modelagem de Riscos Competitivos
Ênfase
Pesquisa
Data inicial - Data final
27/05/2026 - 02/02/2027
Unidade de Origem
Coordenador Atual
Área CNPq
Multidisciplinar
Resumo
A Análise de Sobrevivência é um conjunto de métodos estatísticos que se dedica a estudar e modelar o tempo decorrido até a ocorrência de um evento de interesse, lidando de forma eficiente com dados censurados – situações em que o evento não ocorre ou o acompanhamento é interrompido antes que ele aconteça. Essa abordagem apresenta muitas aplicações na área da saúde e na engenharia, especialmente no campo da confiabilidade. Os modelos empregados baseiam-se na construção de funções de probabilidade de sobrevivência e da função taxa de risco. São modelos de regressão generalizados, paramétricos ou semiparamétricos, que permitem acoplar covariáveis à modelagem.
No entanto, em muitos casos, existem eventos que concorrem com o evento principal. Por exemplo, em estudos cujo evento de interesse é a recidiva do câncer, um evento concorrente é a morte do paciente em remissão da doença. Dessa forma, o risco de morte na remissão compete com o risco da recidiva. Um exemplo clássico na engenharia é a análise de falhas em componentes eletrônicos, como capacitores, cujos modos de falha competitivos incluem curto-circuito e circuito aberto. Ignorar a competição entre esses modos leva à superestimação da probabilidade de cada falha individualmente, distorcendo o planejamento da manutenção preventiva.
Objetivo Geral
Desenvolver um modelo de regressão com fração de cura para riscos competitivos através da Cópula de Clayton e distribuição exponencial por partes de potência.
Justificativa
O modelo proposto justifica-se pela necessidade de superar as limitações das abordagens tradicionais de análise de sobrevivência, que tratam de forma isolada ou parcial três fenômenos frequentemente presentes em dados reais: a censura dependente, a fração de cura e a flexibilidade da função de risco. Enquanto os métodos convencionais – como o modelo de Kaplan-Meier, o modelo de Cox e as distribuições paramétricas rígidas (Weibull, exponencial) – produzem estimativas viesadas na presença de riscos competitivos e dependência entre tempos de falha e censura, a metodologia proposta integra, em um único arcabouço estatístico, a cópula de Clayton para capturar a dependência entre eventos concorrentes, a modelagem da fração de cura para indivíduos não suscetíveis e a distribuição Exponencial por Partes de Potência (EPP) para acomodar comportamentos complexos e não constantes da função de risco. Dessa forma, o trabalho oferece uma contribuição original e necessária à literatura, preenchendo uma lacuna existente ao combinar esses três componentes essenciais em cenários de riscos competitivos com censura dependente.
Metodologia
Os parâmetros serão estimados por otimização da função de verossimilhança. O modelo será avaliado por simulações de Monte Carlo quanto à sua capacidade de ajuste e inferência. Os dados serão gerados a partir da distribuição Exponencial por Partes de Potência com 3, 5 e 7 subintervalos e parâmetro de potência 0,5. Para o parâmetro de dependência da cópula de Clayton, serão testados os valores 1, 3 e 10.
Indicadores, Metas e Resultados
Estudos preliminares apresentaram resultados satisfatório no ajuste e na modelagem da fração de cura. A presente investigação tem por objetivo apresentar um modelo confiável de regressão para riscos competitivos e fazer aplicações em casos reais em estudos em ciências da saúde e engenharia.
Equipe do Projeto
| Nome | CH Semanal | Data inicial | Data final |
|---|---|---|---|
| ARTHUR FERNANDES WASCKOW | |||
| CELSO MENOTI DA SILVA | 4 | ||
| GUILHERME BITTENCOURT MAIERON |