High dimensional single-index mixture cure models

Resumo

En análise de supervivencia hai situacións nas que non todos os individuos son susceptibles ao evento final. Por exemplo, se o evento é un efecto adverso dunha terapiaoncolóxica, haberá pacientes (considerados como curados) que nunca o experimentarán. Os modelos de curaci´on de tipo mestura permiten estimar a probabilidade de curación e a función de supervivencia dos suxeitos susceptibles. Na literatura, a estimación non paramétrica destas dúas funcións limítase a covariables unidimensionais. Nesta tese propóñense os modelos single-index de curación de tipo mestura. Estes permiten traballar cunha covariable vectorial e asumen que a función de supervivencia depende dela mediante unha combinación lineal que se pode estimar por máxima verosimilitude. Ademais, introd´ucese un estimador non paramétrico para a función de densidade dos susceptibles e obtense a súa representación iid. Finalmente, os modelos propostos esténdense a covariables funcionais e impleméntase un algoritmo de preprocesamento de imaxes médicas. A metodoloxía aplícase a datos de cardiotoxicidade co obxectivo de determinar que factores afectan (e como) á probabilidade de experimentala e ao tempo que tarda en manifestarse. Coñecer os factores de risco podería conducir cara unha medicina preventiva personalizada.