[ABE-L] Seminário em Estatística e Ciência de Dados - Departamento de Estatística da UFBA

['Paulo Henrique Ferreira da Silva' via abe-l@ime.usp.br]

Prezados Redistas, 




Na próxima quarta-feira, dia 07 de dezembro, às 17h00 , daremos continuidade aos Seminários em Estatística e Ciência de Dados do Departamento de Estatística da Universidade Federal da Bahia. 




Este seminário será ministrado pela Profa. Dra. Agatha Sacramento Rodrigues . Ela tem doutorado (2018) e mestrado (2013) em Estatística pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (USP) e bacharelado em Estatística (2010) pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). Atualmente é professora no Departamento de Estatística da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), coordenadora do projeto de extensão ensinaR (que visa a divulgação, ensino e treinamento da comunidade sobre o software R) e cofundadora da R-Ladies Capítulo Vitória (https://www.meetup.com/pt-BR/rladies-vitoria/ e https://github.com/rladies/meetup-presentations_vitoria). Também é coordenadora do laboratório DaSLab (https://daslab-ufes.github.io/). Atualmente coordena o projeto "Observatório Obstétrico Brasileiro", apoiado pelo CNPq, FAPES e Fundação Bill e Melinda Gates na Chamada de Ciência de Dados na Saúde Materno-infantil (https://observatorioobstetricobr.org). Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Análise de Confiabilidade, Análise de Sobrevivência e Bioestatística. 




Os detalhes do seminário são os seguintes: 




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Título : A defective cure rate quantile regression model for a maternal population with severe COVID-19 




Resumo : In this work, we will particularly address the problem of assessing risk factors on the specific survival times of pregnant and postpartum women hospitalized with severe acute respiratory syndrome confirmed by COVID-19 when cure is a possibility, where there is also the interest of explaining this impact on different quantiles of the survival times. To this end, we fitted a quantile regression model for survival data in the presence of long-term survivors based on the generalized distribution of Gompertz in a defective version, which is conveniently reparametrized in terms of the q-th quantile and then linked to covariates via a logarithm link function. The considered approach allows us to obtain how each variable affects the survival times in different quantiles. In addition, we are able to study the effects of covariates on the cure rate as well. We consider Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods to develop a Bayesian analysis in the proposed model and we evaluate its performance through a Monte Carlo simulation study. This study is part of the Brazilian Obstetric Observatory, a multidisciplinary project that aims to monitor and analyze public data from Brazil in order to disseminate relevant information in the area of maternal and child health. 




Data : 17h00 do dia 07 de dezembro de 2022 



Transmissão ao vivo online em : https://meet.google.com/ehb-qfta-grt 




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São todos bem-vindos! 




Atenciosamente, 

Lizandra Castilho Fabio 

Paulo Henrique Ferreira 
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