Confronto Tra Modello Bayesiano E Modello Classico

Il cancro al seno, una delle malattie non trasmissibili, è il cancro più comune nelle donne di tutto il mondo. Lo scopo di questo studio è 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 è significativamente legata all'età, 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 è 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 è significativamente legata all'età, alla storia familiare, al trattamento adottato, alle dimensioni del tumore e alla recidiva. Nell'analisi Bayesiana AFT, una covariata in più che una paziente prende un trattamento combinato è significativa in aggiunta a quelle identificate dal modello classico. Il modello Bayesiano Weibull AFT può quindi essere raccomandato per analizzare tali dati.