¿Puesto que el estimador KM no permite para cualquier otro Estado que no sea el evento de interés es seguro asumir que $S(t=\infty) = 0$? O puede ser que $S(t=\infty) > 0$
Respuestas
¿Demasiados anuncios?
Cuando es diferente de cero en el evento más grande de tiempo (es decir, cuando la observación más grande es censurado), el estimador de Kaplan-Meier es generalmente indefinido a partir de ese punto. Existen métodos para completar el estimador de Kaplan-Meier (por ejemplo, ver aquí). En cualquier caso, la supervivencia subyacente disminuye la función a cero, $S(\infty) = 0$ incluso si $\hat{S}(\text{largest event time}) \neq 0$. Los modelos que permiten la $S(\infty) \neq 0$ son llamados cura modelos.
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La primera frase de este artículo, que muestra cómo ajustar un cura modelo, dice que "En el análisis de supervivencia, se suele suponer que si un seguimiento completo posible para todos los individuos, cada uno podría eventualmente experimentar el evento de interés." Es decir, $S(\infty) = 0$, por supuesto. Casi cualquier otro tipo de papel en la curación de los modelos se inicia de la misma manera.
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El método de Kaplan-Meier calcula la que supervivencia porcentual en cada vez que un sujeto muera en su experimento observó el real. Describe los datos, teniendo en cuenta de censura. Ningún modelo teórico. Ninguna extrapolación.
Cualquier suposición sobre supervivencia a veces infinitos debe basarse en un modelo, lo que es más allá de Kaplan y Meier.
Por supuesto, es difícil imaginar cualquier modelo de supervivencia que no termina en cero supervivencia en puntos de tiempo :)
