Tiempo a reinfección, síntomas y error de clasificación: modelamiento vía cópulas

Abstract

El tiempo a la infección de una enfermedad generalmente es desconocido (censura) y tiene el riesgo de sufrir problemas de censura informativa y errores de clasificación. Los problemas de censura, y en especial los de tipo informativo, complican el análisis estadístico y requieren un modelamiento particular. Mientras que los errores de clasificación pueden distorsionar los resultados finales debido a un sesgo de estimación. Para el problema de censura informativa se propone usar un modelo cópula que considere la correlación entre el tiempo de interés y el tiempo de censura. Para el problema de errores de clasificación se asumirá que las tasas de error son valores fijos y conocidos. Se propone un modelo paramétrico de Tiempo de Falla Acelerado (AFT por sus siglas en inglés) para conocer el efecto de ciertas variables en el tiempo de ocurrencia de la enfermedad. El estudio es motivado por una investigación sobre enfermedades infecciosas en Seattle, WA.

The time to infection of a disease is generally unknown (censored) and carries the risk of suffering from informative censoring problems and classification errors. Censoring problems, especially informative ones, complicate statistical analysis and require specific modeling. Classification errors, on the other hand, can distort the final results due to estimation bias. For the problem of informative censoring, a copula model is proposed to account for the correlation between the time of interest and the censoring time. For the problem of classification errors, it will be assumed that the error rates are fixed and known values. A parametric Accelerated Failure Time (AFT) model is proposed to understand the effect of certain variables on the time of occurrence of the disease. The study is motivated by research on infectious diseases in Seattle, WA.