terça-feira, 18 de junho de 2019

Estimativa de modelo de função de sobrevivência para doença de parkinson usando algoritmo metropolis-hastings independente com distribuição de proposta uniforme em inferência bayesiana


Resumo
No estudo da medicina, uma das coisas que é interessante o suficiente para ser estudada é "tempo-a-evento". Em geral, o tempo até o evento é usado na análise de sobrevida, como a análise da doença de parkinson. A doença de parkinson é uma das doenças que afeta o produtor de dopamina na área do cérebro que é chamado por substantia nigra. O sintoma da doença de parkinson é medido especificamente por estágios que são chamados pelos estágios de Hoehn e Yahr. Esses estágios são distribuídos em números inteiros entre 0 e 5, com o estágio 0 sendo o estágio que não tem grande impacto e o estágio 5 é o nível mais grave. Neste estudo, a função de sobrevivência será construída a partir do momento em que o paciente tiver os estágios Hoehn e Yahr em A até o aumento para o estágio B com A Original em inglês, tradução Google, revisão Hugo. Fonte: IOP Science.

Preferiria que ao invés de tentar calcular o tempo que vou durar, desenvolvessem uma cura!

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