Digamos que tiene un caso en el que desea realizar un análisis de supervivencia en un conjunto de individuos con una única covariable de valor binario. Supongamos que se cumple el supuesto PH. Digamos que el objetivo es analizar la diferencia entre los dos grupos (correspondientes a los 2 valores de la covariable). En este caso, ¿cuál sería la diferencia entre utilizar el modelo de Kaplan-Meier y el modelo PH de Cox? Además, intuitivamente, ¿por qué serían diferentes? Sé que Cox tiene en cuenta el valor de la covariable, pero en este caso, al ser de valor binario, Kaplan-Meier también lo haría en cierto modo.
Respuesta
¿Demasiados anuncios?Bueno, se obtiene un cociente de riesgos exp(beta) del modelo de Cox, que muestra el % de aumento/disminución del riesgo, mientras que un K-M le dará una estimación de la curva de supervivencia solamente, estoy seguro de que no habría ninguna diferencia en, digamos, hacer una prueba de rango logarítmico en una curva de supervivencia K-M para sus dos grupos (x=1 o x=0), y hacer la prueba de Wald (o la prueba z o cualquier prueba de parámetros que desee) para la beta(x) en el modelo de Cox, si uno muestra evidencia de las diferencias entre los grupos, el otro seguramente también lo hará. Para mí sólo importa si quieres interpretar tus efectos en la escala de la curva de supervivencia (K-M) o la función de riesgo (Cox).