Aplicação do modelo de sobrevivência dinâmico bayesiano na medicina

O modelo de sobrevivência dinâmico bayesiano (BDSM), um modelo de sobrevivência com coeficientes variáveis no tempo sob a perspectiva bayesiana, foi proposto no início dos anos 1990, mas não tem sido amplamente utilizado ou discutido. Neste artigo, descrevemos a estrutura do modelo do BDSM e introduzimos duas abordagens de estimativa para os BDSM: a abordagem de Cadeia de Markov Monte Carlo (MCMC) e o método bayesiano linear (LB). A abordagem MCMC estima parâmetros do modelo através de amostragem e é computacionalmente intensiva. Com os novos modelos de sobrevivência geoaditivos e o software BayesX, o BDSM está disponível para aplicações gerais. A abordagem LB é mais fácil em termos de cálculos, mas requer a preespecificação de alguns parâmetros de suavização desconhecidos. Em um estudo de simulação, usamos a abordagem LB para mostrar os efeitos dos parâmetros de suavização no desempenho do BDSM e propomos um método ad hoc para identificar valores apropriados para esses parâmetros. Também demonstramos o desempenho da abordagem MCMC em comparação com a abordagem LB e um método de verossimilhança parcial penalizada disponível em pacotes de software R. Um ensaio clínico de câncer gástrico é utilizado para ilustrar a aplicação do BDSM.