Análise de sobrevivência com erros de classificação desconhecidos - Raquel de Souza Borges Ferreira (2019)
Quando o interesse é estudar o tempo de ocorrêncxia de um evento de interesse e a detecçãodeste está condicionada ao resultado de testes que, por sua vez, podem estar sujeitos a erros de classificação, incorpora-se aos modelos a qualidade do teste imperfeito a partir de suas medidas de sensibilidade e especifidade. Porém, quando não se tem informaçãosobre tais parâmetros, o modelo apresenta um problema de falta de identificabilidade.Este trabalho se propõe a avaliar e resolver o problema da falta de identificabilidde sob abordagem Bayesiana, além de analisar o impacto de restrições na distribuição a priori para os parâmetros de sensibilidade e especificidade do teste de diagnóstico. Apesar das restrições acrescentarem mais informação, para tamanhos amostrais relativamente grandes, as distribuições a posteriori não são sensíveis a elas. Incorpora-se tembém ao modelo subconjuntos de validação. Em um estudo de dados reais no qual se tem informação do teste padrão outo para todos os indivíduos, veficou-se que utilizando um modelo com subconjunto de validação consegue-se estimar satisfatoriamente os parâmetros. Além disso, estudos de simulação mostram as melhorias ao se incorporar tais subconjuntos.