Em muitos Estudos Longitudinais, as variáveis de interesse registadas em cada indivíduo incluem medidas repetidas em tempos pré-especificados e, também, o tempo até ocorrer um evento de particular interesse: por exemplo, morte, recorrência de determinado sintoma ou saída do estudo (Diggle et al 2008). O termo "modelação conjunta" (joint modelling) refere-se a uma análise estatística simultânea das duas variáveis de interesse assumindo uma possível associação entre as medidas repetidas e o tempo de sobrevivência. Dados longitudinais são predominantes na literatura médica, no entanto os modelos conjuntos (joint models) não são utilizados nesta área de forma rotineira. Nestes casos, abordagens simples são as usualmente utilizadas como, por exemplo, análises independentes utilizando modelos longitudinais e modelos de dados de sobrevivência. Estes métodos podem potencialmente ser ineficientes ou, ainda pior, levar a estimadores severamente enviesados através da má especificação do modelo, por exemplo por ignorarem abandono do estudo, por motivos relacionados com o que está a ser estudado durante o período de observação. Neste curso iremos utilizar o software R, em particular o package joineR (http://cran.r-project.org/web/packages/joineR), e iremos analisar bases de dados concretas através destes modelos. |