Uma análise de regressão Weibull bayesiana de dados de câncer de mama com sobreviventes a longo prazo no Estado do Paraná, Brasil.
Conteúdo do artigo principal
Resumo
O câncer de mama é uma das doenças mais comuns entre as mulheres em
todo o mundo, com cerca de 25% de novos casos a cada ano. No Brasil, eram esperados 59,7 mil novos casos de câncer de mama em 2019, segundo o Instituto Nacional do Câncer (INCA). A análise de sobrevivência tem sido uma ferramenta útil para identificar os fatores de risco e prognóstico para pacientes com câncer. Este trabalho tem como
objetivo caracterizar o valor prognóstico de variáveis demográficas, clínicas e patológicas em relação ao tempo de sobrevivência de 2092 pacientes com diagnóstico de câncer de mama no Estado do Paraná, Brasil, de 2004 a 2016. Nesse sentido, propomos uma análise
bayesiana de dados de sobrevivência com sobreviventes a longo prazo usando modelos de regressão Weibull por meio de aproximações de Laplace encaixadas e integradas (INLA). Os resultados apontam para uma proporção de sobreviventes a longo prazo em torno de
57; 6% na população em estudo. Em relação aos potenciais fatores de risco, concluímos nomeadamente que a faixa etária de 40-50 anos tem sobrevivência superior aos grupos etários mais jovens e mais velhas, as mulheres brancas têm maior risco de câncer de mama do que outras raças e o estado civil diminui esse risco. No entanto, recomenda-se cautela no uso geral desses resultados, uma vez que analisamos dados de câncer de mama de base populacional sem o devido monitoramento de um profissional de saúde.
Detalhes do artigo
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).