Si dispongo de datos de supervivencia libre de enfermedad (definidos como si se ha diagnosticado o no una determinada enfermedad junto con el tiempo transcurrido hasta ese evento o la pérdida de seguimiento) y también de datos de supervivencia global, ¿cómo trato las muertes que se producen sin el evento de la enfermedad? ¿Están censurados o debo excluir a estos pacientes del análisis de supervivencia libre de enfermedad? Tengo previsto realizar análisis de supervivencia libre de enfermedad para varios tipos concretos de enfermedad por separado.
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
Mi interpretación de la supervivencia libre de enfermedad es que el único evento es el diagnóstico de retorno de la enfermedad. Cualquier otro acontecimiento, ya sea la retirada del paciente del estudio, la pérdida de seguimiento por cualquier otra razón o la muerte, es un acontecimiento censurado porque en ese momento el "acontecimiento" definido no ha ocurrido y no hay forma de que ocurra o de que el investigador averigüe si ha ocurrido.
No debe eliminar a los pacientes que han muerto. Eso crea un sesgo potencial. En el caso de la supervivencia, la idea de la censura es utilizar las observaciones incompletas y no crear el sesgo que podría producirse si se eliminara la observación incompleta.
Al comparar los tratamientos, estoy de acuerdo con los comentarios de Peter, he visto hacer (y he hecho yo mismo) análisis del tiempo hasta la recidiva (donde se censura la muerte por otras causas) y la mortalidad por todas las causas. La muerte por causa específica de la enfermedad es otra forma de analizar estos datos.
