<div dir="ltr"><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:Roboto,sans-serif;font-size:13.9776px">Prezados (as), muito bom dia!</span><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><p style="margin:0px 0px 1em;padding:0px;list-style:none;vertical-align:baseline;line-height:1.8em;color:rgb(0,0,0);font-family:Roboto,sans-serif;font-size:13.9776px"><span style="font-size:13.9776px">Espero que estejam bem. <br></span></p><p style="margin:0px 0px 1em;padding:0px;list-style:none;vertical-align:baseline;line-height:1.8em;color:rgb(0,0,0);font-family:Roboto,sans-serif;font-size:13.9776px"><span style="font-size:13.9776px">Segue o link da palestra do PIPGEs desta tarde com descrição abaixo: </span><a href="http://meet.google.com/jbc-qvvc-src" style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:small;text-align:center" target="_blank">meet.google.com/jbc-qvvc-src</a><br></p><p style="margin:0px 0px 1em;padding:0px;list-style:none;vertical-align:baseline;line-height:1.8em;color:rgb(0,0,0);font-family:Roboto,sans-serif;font-size:13.9776px"><b style="font-size:13.9776px;margin:0px;padding:0px;list-style:none;vertical-align:baseline">Palestra</b><br></p><p style="margin:0px 0px 1em;padding:0px;list-style:none;vertical-align:baseline;line-height:1.8em;color:rgb(0,0,0);font-family:Roboto,sans-serif;font-size:13.9776px"><b style="margin:0px;padding:0px;list-style:none;vertical-align:baseline">Data e Horário: </b>05/06/2020 às 14h</p><p style="margin:0px 0px 1em;padding:0px;list-style:none;vertical-align:baseline;line-height:1.8em;color:rgb(0,0,0);font-family:Roboto,sans-serif;font-size:13.9776px"><b style="font-size:13.9776px;margin:0px;padding:0px;list-style:none;vertical-align:baseline">Local: </b><span style="font-size:13.9776px">Google Meet - Link da apresentação: 

</span><a href="http://meet.google.com/jbc-qvvc-src" style="font-size:13.9776px" target="_blank">meet.google.com/jbc-qvvc-src</a><br style="margin:0px;padding:0px;list-style:none;vertical-align:baseline"></p><p style="margin:0px 0px 1em;padding:0px;list-style:none;vertical-align:baseline;line-height:1.8em;color:rgb(0,0,0);font-family:Roboto,sans-serif;font-size:13.9776px"><b style="margin:0px;padding:0px;list-style:none;vertical-align:baseline"><b style="margin:0px;padding:0px;list-style:none;vertical-align:baseline">Título:  </b></b><span style="font-size:13.9776px">Long-term frailty modeling using a non-proportional hazards model: Application with a melanoma dataset</span></p><p style="margin:0px 0px 1em;padding:0px;list-style:none;vertical-align:baseline;line-height:1.8em;color:rgb(0,0,0);font-family:Roboto,sans-serif;font-size:13.9776px"><b style="margin:0px;padding:0px;list-style:none;vertical-align:baseline">Palestrante: </b><span style="font-size:13.9776px">Eder Angelo Milani</span></p><p style="margin:0px 0px 1em;padding:0px;list-style:none;vertical-align:baseline;line-height:1.8em;color:rgb(0,0,0);font-family:Roboto,sans-serif;font-size:13.9776px"><b style="margin:0px;padding:0px;list-style:none;vertical-align:baseline">Resumo:</b><b style="margin:0px;padding:0px;list-style:none;vertical-align:baseline"></b></p><p style="margin:0px 0px 1em;padding:0px;list-style:none;vertical-align:baseline;line-height:1.8em;color:rgb(0,0,0);font-family:Roboto,sans-serif;font-size:13.9776px">The semiparametric Cox regression model is often fitted in the modeling of survival data. One of its main advantages is the ease of interpretation, as long as the hazards rates for two individuals do not vary over time. However, the proportionality assumption of the hazards may not be true in some situations. In addition, in several survival data is common a proportion of units  not susceptible to the event of interest, even if, accompanied by a sufficiently large time, which is so-called immune, “cured,” or not susceptible to the event of interest. In this context, several cure rate models are available to deal with the long-term. Here, we consider the generalized time-dependent logistic (GTDL) model with a power variance function (PVF) frailty term introduced in the hazard function to control for unobservable heterogeneity in patient populations. It allows for non-proportional hazards, as well as survival data with long-term survivors. Parameter estimation was performed using the maximum likelihood method, and Monte Carlo simulation was conducted to evaluate the performance of the models. Its practice relevance is illustrated in a real medical dataset from a population-based study of incident cases of melanoma diagnosed in the state of São Paulo, Brazil.</p><p><b style="font-size:13.9776px;margin:0px;padding:0px;list-style:none;vertical-align:baseline"><span style="margin:0px;padding:0px;list-style:none;vertical-align:baseline">Autores: </span></b><span style="font-size:13.9776px">Eder A. Milani, Vinicius F. Calsavara, Eduardo Bertolli and Vera Tomazella</span></p><p><br>Lembramos, também, que todos os seminários e outras atividades já previstas encontram-se na página inicial do PIPGES: <a href="http://www.pipges.ufscar.br/" target="_blank">http://www.pipges.ufscar.br/</a>.</p><p>Abraço, Sandro<br></p></div>
</div></div>
</div></div>
</div></div>