Vergleich Zwischen Dem Bayesianischen Und Dem Klassischen Modell

Brustkrebs, eine der nicht bertragbaren Krankheiten, ist weltweit die hufigste Krebserkrankung bei Frauen. Ziel dieser Studie war es, zu untersuchen, welche Faktoren das berleben von Brustkrebspatientinnen beeinflussen, und dies mit Hilfe des klassischen und des Bayes'schen Modells der beschleunigten Ausfallzeit zu modellieren. Die Ergebnisse der Analyse zeigen, dass das berleben von Brustkrebspatientinnen signifikant mit dem Alter, der familiren Vorbelastung, der durchgefhrten Behandlung, der Tumorgre, dem Krankheitsstadium und dem Wiederauftreten der Krankheit zusammenhngt. Die Log-Rank-Ergebnisse zeigen, dass sich die berlebensrate einer Patientin nicht statistisch zwischen den Gruppen unterscheidet, die nach Geschlecht und Wohnort der Patientin klassifiziert sind. Die Bayes'sche Analyse zeigt, dass das berleben von Brustkrebspatientinnen signifikant mit dem Alter, der Familienanamnese, der durchgefhrten Behandlung, der Tumorgre und dem Wiederauftreten der Krankheit zusammenhngt. Bei der Bayes'schen AFT-Analyse ist eine weitere Kovariate, nmlich die, dass eine Patientin eine Kombinationsbehandlung erhlt, zustzlich zu den im klassischen Modell ermittelten signifikant. Das Bayes'sche Weibull-AFT-Modell kann dann fr die Analyse solcher Daten empfohlen werden.