Asrat Demeke

Comparaison Des Modeles Bayesien Et Classique Asrat Demeke

Le cancer du sein, l'une des maladies non transmissibles, est le cancer le plus fréquent chez les femmes dans le monde. L'objectif de cette étude était de rechercher les facteurs qui affectent la survie des patientes atteintes d'un cancer du sein et de la modéliser à l'aide des modèles classique et bayésien de temps de défaillance accéléré. D'après les résultats de l'analyse, la survie des patientes atteintes d'un cancer du sein est significativement liée à l'âge, aux antécédents familiaux de la maladie, au traitement suivi, à la taille de la tumeur, au stade de la maladie et à la récidive de la maladie. Les résultats du log rank indiquent que la survie d'une patiente n'est pas statistiquement différente entre les groupes classés par sexe et par région de résidence de la patiente. L'analyse bayésienne révèle que la survie des patientes atteintes d'un cancer du sein est significativement liée à l'âge, aux antécédents familiaux, au traitement suivi, à la taille de la tumeur et à la récidive. Dans le cadre de l'analyse bayésienne AFT, une covariable supplémentaire, à savoir qu'un patient prend un traitement combiné, est significative en plus de celles identifiées par le modèle classique. Le modèle Bayesian Weibull AFT peut alors être recommandé pour analyser de telles données.