Modelo de mistura padrão com tempo de falha exponencial e censura informativa

In this work we consider the long-term survival model introduced by Berkson & Gage (1952), for modeling survival data of nonhomogeneous populations, where a subpopulation does not present the event of interest, despite a long follow-up period. The cure rate models presented in the literature usually are developed under the assumption that censorship is noninformative. In the usual survival models Lawless (1982) considers that the variable of censoring is informative if its density function and its distribution function involve some parameter of interest. We propose a new definition of informative censoring in a similar way. This de_nition is extended for the unified long-term survival models (Rodrigues et al., 2009). Moreover, we verify, with simulated data, the impact caused by informative censoring in the coverage probabilities and in the lengths of asymptotic confidence intervals of the parameters of interest. A Bayesian approach with Jeffreys prior is also proposed. An example with real data is analysed.Financiadora de Estudos e ProjetosNeste trabalho consideramos o modelo de sobrevivência de longa duração introduzido por Berkson & Gage (1952), que serve para modelar dados de populações não homogêneas, em que parte da população não apresenta o evento de interesse mesmo após um longo período de observação. Os modelos com fração de cura apresentados na literatura são usualmente desenvolvidos sob a suposição de censura não informativa. Sob o modelo usual de sobrevivência, Lawless (1982) considera que a variável de censura _e informativa se suas funções de densidade e de distribuição acumulada envolvem algum parâmetro de interesse. Neste trabalho enunciamos uma nova definição de censura informativa, que _e similar _a de Lawless (1982). Esta definição é extendida para o modelo unificado de longa duração proposto por (Rodrigues et al., 2009). Também verificamos, com uso de dados simulados, o impacto da censura informativa na cobertura e no comprimento dos intervalos assintóticos dos parâmetros de interesse. Uma abordagem bayesiana com distribuições a priori de Jeffreys é proposta. Um exemplo com dados reais é analisado