VERGLEICH ZWISCHEN DEM BAYESIANISCHEN UND DEM KLASSISCHEN MODELL

Brustkrebs, eine der nicht übertragbaren Krankheiten, ist weltweit die häufigste Krebserkrankung bei Frauen. Ziel dieser Studie war es, zu untersuchen, welche Faktoren das Überleben 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 Überleben von Brustkrebspatientinnen signifikant mit dem Alter, der familiären Vorbelastung, der durchgeführten Behandlung, der Tumorgröße, dem Krankheitsstadium und dem Wiederauftreten der Krankheit zusammenhängt. Die Log-Rank-Ergebnisse zeigen, dass sich die Überlebensrate einer Patientin nicht statistisch zwischen den Gruppen unterscheidet, die nach Geschlecht und Wohnort der Patientin klassifiziert sind. Die Bayes'sche Analyse zeigt, dass das Überleben von Brustkrebspatientinnen signifikant mit dem Alter, der Familienanamnese, der durchgeführten Behandlung, der Tumorgröße und dem Wiederauftreten der Krankheit zusammenhängt. Bei der Bayes'schen AFT-Analyse ist eine weitere Kovariate, nämlich die, dass eine Patientin eine Kombinationsbehandlung erhält, zusätzlich zu den im klassischen Modell ermittelten signifikant. Das Bayes'sche Weibull-AFT-Modell kann dann für die Analyse solcher Daten empfohlen werden.

Autorentext

Asrat Demeke WondimuProfesor de la Universidad de Dire DawaFacultad de Ciencias Naturales y ComputacionalesDepartamento de EstadísticaCorreo electrónico: asrat.ddu@gmail.com