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A análise de sobrevivência é uma abordagem estatística utilizada para analisar o tempo de ocorrência de eventos específicos em diferentes 🌧️ situações. Dentro desse campo, os métodos de estimativa não paramétricos, como o Método de Kaplan-Meier (KM) e o Método de 🌧️ Aalen-Johansen (AJ), são frequentemente empregados. O Método de Kaplan-Meier calcula a probabilidade cumulativa de sobrevivência ao longo do tempo, enquanto 🌧️ o Método de Aalen-Johansen calcula a probabilidade cumulativa de cada estado possível em um processo com mais de dois estados 🌧️ finais.

No entanto, estes métodos têm limitações quando se trata de análises mais complexas, como a ocorrência simultânea de mais de 🌧️ um evento. Para abordar essa limitação, duas extensões desses métodos foram desenvolvidas: o Método de Estimativa de Sobrevivência do Carcinoma 🌧️ Renal (KBET) e o Método de Estimativa de Transição de Markov Multiestado com Funções de Sobrevivência de Kaplan-Meier (CBET).

O KBET 🌧️ é uma extensão do Método de Kaplan-Meier que permite a análise da sobrevivência em presença de eventos competitivos e dependentes. 🌧️ Ele é particularmente útil em situações em que a ocorrência de um evento pode influenciar a ocorrência de outros eventos. 🌧️ Já o CBET é uma extensão do Método de Aalen-Johansen que permite a análise da sobrevivência em processos de Markov 🌧️ com estados múltiplos e funções de sobrevivência de Kaplan-Meier.

Em resumo, tanto o KBET quanto o CBET são métodos de análise 🌧️ de sobrevivência que permitem a análise de situações mais complexas do que o Método de Kaplan-Meier e o Método de 🌧️ Aalen-Johansen, respectivamente. No entanto, a escolha do método dependerá do tipo de análise desejado e da natureza dos dados disponíveis.