| Summary: | O câncer é responsável por aproximadamente 13% de todas as mortes no mundo, sendo que elas ocorrem principalmente em pessoas que são diagnosticadas tardiamente e em estágios avançados. Devido às suas características devastadoras e à prevalência cada vez maior da doença, é inquestionável a necessidade de investigações e pesquisas constantes na área, no sentido de aprimorar a detecção precoce e auxiliar em sua prevenção e tratamento. Dentre as diversas abordagens existentes, uma alternativa é a criação de técnicas para estimar o período de crescimento \"silencioso\" do câncer, que significa conhecer o momento do início do processo cancerígeno, também chamado de período de latência. A partir da revisão da literatura realizada, foi verificada uma escassez de modelos que estimam a latência do câncer, indicando a necessidade de estudo sobre o tema. Nesse contexto, métodos de análise de sobrevivência surgem como uma ferramenta útil para a construção desses modelos. No presente trabalho, é apresentada uma revisão de um modelo já existente, bem como sua formulação e métodos de estimação. Além disso, apresenta-se uma aplicação em um conjunto de dados reais e uma discussão dos resultados obtidos.Foi identificada a necessidade da formulação de um novo modelo, visto que o método estudado apresenta algumas limitações. Com isso são apresentadas 3 alternativas de modelos que solucionam os pontos apresentados na discussão, com respectivas aplicações.
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Cancer is responsible for about 13% of all deaths in the world occuring mainly in people who are late diagnosed and in advanced stages. Due to its devastating characteristics and the growing prevalence of the disease, it is unquestionable the need of constant investigation and research in this area, in order to improve the early detection and to help in its prevention and treatment. Among the existing approaches, one alternative is the creation of techniques to estimate the \"silent\" growth period of cancer, which means to know the beginning moment of the carcinogen period, also known as latency period. In a literature review, it was found an shortage of models that estimate the latency of cancer, indicating the need of study about this theme. In this context, survival analysis methods appear as an useful tool to build these models. In this study, a review of an existing model is presented, as well as its formulation and estimation methods. Furthermore, an application on real data and a discussion of the obtained results are made. As a result, it was identified the need to formulate a new model, because of the limitations of the studied one. We present 3 alternative models that solve the points presented in the discussion, with applications.
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