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Uma Abordagem Bayesiana para Modelos de IntensidadesHíbridos com Termos de Fragilidades e Estresse LimiarCynthia A. V. TojeiroCER-DEs-UFSCarFrancisco Louzada-NetoCER-DEs-UFSCarGleici S. C. PerdonáHC-FMRP-USPNeste trabalho propomos uma extensão dos modelos de riscos híbridos com threshold stress (Tojeiroe Louzada-Neto, 2009), os quais generalizam os modelos de riscos proporcionais de Cox e os de taxade falha acelerada, introduzindo na função de risco do modelo efeitos aleatórios, também conhecidoscomo termos de fragilidade, com o objetivo de captar uma possível dependência e heterogeneidade nãoobservada em dados de sobrevivência. Em termos estatísticos, um modelo de fragilidade pode ser vistocomo um modelo de efeitos aleatórios para dados de eventos recorrentes no tempo, onde o efeito aleatóriotem um efeito multiplicativo na função de risco base. Quando mais de um tempo de sobrevivência éobservado para cada indivíduo e para os quais a suposição de dependência é válida, temos dados desobrevivência multivariados. No caso univariado, onde cada indivíduo tem sua própria fragilidade, oefeito aleatório é introduzido para que se possa medir uma possível heterogeneidade, de modo que ainfluência de covariáveis não observadas, possa ser identificada.A metodologia é ilustrada com dados de sobrevivência univariados, para descrever a influência decovariáveis não observadas (heterogeneidade), em um conjunto de dados de pacientes com câncer demama do HC-FMRP USP. Através do Threshold Stress obtemos a dose de docetaxel a qual deve seraplicada as pacientes em fase de quimioterapia. Além disso mostramos através de um conjunto dedados artificiais, a probabilidade de cobertura dos parâmetros envolvidos em diferentes tamanhos deamostras, onde observa-se que, em tamanhos de amostras pequenos ou moderados, a inferência clássicanão funciona muito bem, o que nos leva a considerar a abordagem Bayesiana como uma alternativa. Avantagem dessa abordagem é também eliminar o problema da verossimilhança a qual fica condicionadaao termo aleatório, o que não ocorre na inferência Bayesiana.152