Confronto Tra Modello Bayesiano E Modello Classico

Il cancro al seno, una delle malattie non trasmissibili, il cancro pi comune nelle donne di tutto il mondo. Lo scopo di questo studio stato quello di indagare quali fattori influenzano la sopravvivenza delle pazienti con cancro al seno e di modellarla utilizzando i modelli classici e bayesiani del tempo di fallimento accelerato. Dai risultati dell'analisi, la sopravvivenza delle pazienti con cancro al seno significativamente legata all'et, alla storia familiare della malattia, al trattamento adottato, alle dimensioni del tumore, allo stadio della malattia e alla recidiva della malattia. I risultati del log rank indicano che la sopravvivenza di un paziente non statisticamente diversa tra i gruppi classificati per sesso e regione di residenza del paziente. L'analisi bayesiana rivela che la sopravvivenza delle pazienti con cancro al seno significativamente legata all'et, alla storia familiare, al trattamento adottato, alle dimensioni del tumore e alla recidiva. Nell'analisi Bayesiana AFT, una covariata in pi che una paziente prende un trattamento combinato significativa in aggiunta a quelle identificate dal modello classico. Il modello Bayesiano Weibull AFT pu quindi essere raccomandato per analizzare tali dati.