Quiero responder a la pregunta de investigación sobre qué factores determinantes se asocian a la supervivencia a largo plazo tras un infarto de miocardio (IM) en un estudio prospectivo de cohortes de pacientes.
Más concretamente: Quiero comparar los pacientes que tienen más de 10 años de supervivencia sana después de un IM en comparación con los pacientes que tienen un nuevo evento vascular o han muerto en menos de 10 años después del IM. ¿Qué factores determinantes se asocian a una supervivencia sana de más de 10 años? ¿Qué caracteriza a estos pacientes?
He tratado de encontrar qué modelo es mejor utilizar, y en artículos similares he visto dos enfoques diferentes: un modelo de regresión cox multivariable o un modelo de regresión logística multivariable.
¿Qué método es el mejor? O si no hay un modelo "mejor", sino que depende de lo que se intenta responder exactamente, ¿cuál es la diferencia entre los resultados de los dos modelos?
Espero que la pregunta esté clara. Encontré preguntas similares en StackExchange, pero los ejemplos de esas preguntas eran tan diferentes a los míos que no pude responder a mi pregunta. Gracias.
Editar:
Ahora me pregunto si este es el enfoque correcto. Como he dicho, la pregunta que intento responder es si los pacientes que tienen un seguimiento saludable prolongado (es decir, de más de 15 años) después del infarto de miocardio tienen características diferentes a las de los pacientes que no lograron un seguimiento saludable prolongado después del infarto de miocardio.
No quiero utilizar un modelo de Cox normal, ya que creo que no responde realmente a mi pregunta (dirá, por ejemplo, que el tabaquismo es un factor de riesgo de mortalidad a lo largo del tiempo, lo cual no es realmente tan informativo, ya que se trata de una información generalmente conocida). Lo que realmente quiero saber es qué caracteriza a esos "supervivientes sanos". Aunque las dos preguntas están muy cerca, no son precisamente lo mismo.
La solución que he pensado por ahora es la siguiente: Hacer grupos en función del tiempo de seguimiento y comparar los determinantes entre esos grupos (por ejemplo, un grupo con un seguimiento de 0 a 5 años, otro de 5 a 10, otro de 10 a 15 y otro de más de 15 años). Sin embargo, no estoy seguro de qué modelo puedo utilizar para averiguar cuáles son los determinantes independientes de los distintos grupos en comparación con los demás.
Alternativamente, me gustaría hacer una especie de Cox "invertido", en el que me fijo en las personas que tienen el mayor tiempo de seguimiento primero y trabajando hacia atrás, en comparación con un modelo de Cox normal que se basa en los eventos durante todo el tiempo de seguimiento. Pero no tengo ni idea de si existe algún tipo de modelo que permita esto.
