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¿Qué modelo debe adoptarse en el análisis de supervivencia cuando los eventos sólo compiten parcialmente?

En el análisis de supervivencia, cuando hay múltiples sucesos posibles y la ocurrencia de uno no impide la ocurrencia de los demás, se habla de datos de fracaso-tiempo y se puede utilizar el modelo de Cox. En cambio, cuando la ocurrencia de un suceso impide la ocurrencia de los demás, es apropiado el modelo de Fine y Gray para sucesos en competencia.

Pero, ¿qué ocurre con las situaciones intermedias? ¿Qué ocurre si tenemos dos acontecimientos, uno de los cuales es concluyente pero el otro no lo es? En concreto, si uno de los sucesos es la muerte, impide claramente que se produzca el otro suceso, mientras que si el otro suceso (digamos, la hospitalización) se produce, puedo seguir interesado en observar lo que ocurre, hasta que, o bien observo la muerte, o los datos se censuran. Entonces, los eventos no compiten totalmente (la hospitalización no impide la observación de la muerte), pero al mismo tiempo, cuando se produce un evento concreto (la muerte), el otro ya no puede observarse.

¿Qué modelo debe adoptarse en este caso?

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Alarik Puntos 6

En un escenario de riesgos competitivos sólo se observa el tiempo hasta el primer evento. Si puede observar tipos de sucesos que no impiden la observación del suceso de tipo focal, puede utilizar un modelo de Cox con una variable que indique si se observó el suceso que no le interesa. La variable dependerá del tiempo, por lo que los datos deberán transformarse en una forma (start,stop,status) , donde (start, stop] es un riesgo de intervalo. La variable de estado es 1 si el sujeto tuvo un evento de su interés en el momento stop y es 0 en caso contrario.

En general, cuando los acontecimientos no son mutuamente excluyentes (riesgos en competencia), estos procesos pueden modelarse con modelos multiestatales En este caso, un individuo puede tener más de un tipo de eventos (recaída, hospitalización, muerte, etc.) que pueden ser experimentados secuencialmente (por ejemplo, la hospitalización lleva a la muerte en su ejemplo).

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