Uma ferramenta robusta para análise complexa de dados de tempo até evento no contexto de neoplasias mieloproliferativas

Uma nova tese do Karolinska Institutet mostra a eficácia de modelos paramétricos flexíveis de sobrevivência na modelagem de múltiplas escalas de tempo, fornecendo uma ferramenta robusta para análise complexa de dados de tempo até o evento. Os modelos foram testados no contexto de neoplasias mieloproliferativas, um grupo de doenças hematológicas crônicas nas quais a medula óssea produz muitos glóbulos vermelhos, glóbulos brancos ou plaquetas.

Esta superprodução pode levar a diversas complicações, incluindo coágulos sanguíneos (trombose), problemas hemorrágicos, transformação em leucemia mieloide aguda e síndromes mielodisplásicas.

Em sua tese, a estudante de doutorado Nurgul Batyrbekova, do Departamento de Epidemiologia Médica e Bioestatística, descreve um novo método para modelar múltiplas escalas de tempo na análise de tempo até o evento usando modelos paramétricos flexíveis de sobrevivência (FPM) que podem incorporar perfeitamente múltiplas escalas de tempo. escala sem exigir divisão de dados. Ela também explora se os modelos tradicionais de sobrevivência que dependem de uma única escala de tempo levam a preconceitos e imprecisões em determinados cenários.

Em dois de seus estudos, usando o novo método, Nürgul investiga questões clinicamente relevantes para NMP, especificamente, como a taxa de trombose e a taxa de transformação para LMA/SMD são afetadas pela idade e duração da doença NMP.

No geral, a sua tese poderia mostrar que a nova forma de utilizar múltiplas escalas de tempo em modelos de sobrevivência era melhor e fornece respostas a questões de investigação clinicamente relevantes no campo da NMP.