La tasa de supervivencia de las tendencias en los estudios caso-control

Question

Me ha enviado un artículo que fue rechazada debido a la mala forma de llevar a cabo el análisis de supervivencia. El árbitro no dejó otros detalles o explicaciones que no sea: "análisis de la supervivencia en las tendencias en el tiempo requiere de formas más sofisticadas de la censura."

La pregunta:

Tiene el exceso de riesgo de muerte entre los fumadores se ha reducido en las últimas décadas?

Datos:

25.000 fumadores en Alemania. Estaban inscritos en la cohorte en cualquier momento entre 1995 y 2014. Cada fumador ha sido igualada (en el momento de la inscripción) a un sexo y el control de la misma edad de la población general (no fumadoras). Tengo hora exacta de la muerte para todos los que murieron durante el todo el periodo de estudio. Aquellos que no murieron durante el seguimiento, serán censurados. El estudio se alimenta para examinar el exceso de riesgo de muerte entre los fumadores cada año desde 1995 a 2014.

El objetivo es calcular:

• Las tasas de incidencia de muerte para los fumadores y los no fumadores cada año y examinar estas tendencias
• el exceso de riesgo de muerte entre los fumadores, de cada año (o período de pocos años consecutivos).

Cómo los datos deben ser analizados? Recordar que alguien que se incluye en 1998 podría morir en 2015. Es el enfoque correcto para utilizar el proceso de conteo de formato con inicio y parada actualizado para cada año?

Este es el enfoque que el árbitro le disgustaba:

Las tasas de incidencia se calcularon por medio de la regresión de Poisson. Hemos incluido tiempo de seguimiento como un desplazamiento en el modelo y se incluyeron la edad, el sexo, el tabaquismo y el período de calendario (la combinación de dos años consecutivos) como predictores en el modelo. A continuación, las tasas se calcularon por 1000 años-persona mediante el predecir() la función de R. El desplazamiento (tiempo de seguimiento) fue el de las personas todo el tiempo de observación (días) a partir de la inscripción.

Un modelo de Cox se utilizó para estimar el riesgo relativo para los fumadores de cada período, desde el principio hasta el final del estudio. Por simplicidad, se comparó el índice de riesgo en el primer período con el cociente de riesgo en el período final.

Temas: - una persona (junto con su control) pueden ser incluidos en 1998 y por lo tanto pertenecen a ese calendario de grupo, pero sufren un evento en el 2006. - ¿Cómo los datos se plantea para el análisis de la distribución de Poisson y la regresión de Cox? Proceso de conteo para la cox? ¿Cuál es el tiempo de inicio y parada? - ¿Cómo se puede tendencias de ser evaluado en esta situación?

Algunas aclaraciones: Digamos que un paciente es observado por primera vez en 15 de junio de 1998, y la experiencia de un evento el 31 de diciembre de 1998, el valor de nuestra variable de tiempo para esta paciente es 182.5 de 730 posibles días desde tiempo-período se compone de 2 años posteriores. La cantidad máxima de tiempo observado en cada período de tiempo es de 730 días.

Cuando un paciente es observado en un período de tiempo, pero censurados (he.e ya sea experimentado y eventos o abandonado) en otro período de tiempo debe a la cantidad de días observados ser agregado en el próximo período de tiempo o qué?

Así, el principal problema es el manejo del tiempo de seguimiento y año calendario (que se utiliza como una variable categórica, que consta de dos años consecutivos).

Gracias de antemano.

Answer 1

De lo anterior hay un par de posibilidades para el modelo de Cox:

1. MODELOS SEPARADOS PARA CADA PERÍODO de TIEMPO: el Uso de una observación para cada persona; calcular el tiempo de observación (sin importar cuando la censura/la muerte se produjo durante el seguimiento) y, a continuación, calcular el cociente de riesgo de cada período. A continuación, comparar los cocientes de riesgo directamente.

2. CALCULAR el CAMBIO RELATIVO EN EL RIESGO EN fumadores Y NO FUMADORES por SEPARADO: una observación por persona; calcular el tiempo de observación (independientemente de cuando la censura/evento ocurre) y, a continuación, utilizar todos los pacientes (desde 1995 a 2014) en el modelo, utilice el período de tiempo como una variable categórica y establecer uno de los períodos como el valor de referencia.

   3. PROCESO de CONTEO de FORMULACIÓN: esto suena atractivo, pero no estoy seguro de cómo utilizar el tiempo de supervivencia, start stop intervalos y año calendario.

Answer 2

Aunque es peligroso leer demasiado en los crípticos comentarios de un revisor, me imagino que la objeción tiene que ver con el hecho de que la censura es de carácter informativo.

La interpretación de la supervivencia de los modelos normalmente se basa en el supuesto de que un individuo censurado en el tiempo $T$ es representativo de todos los sujetos que sobreviven al tiempo $T$ después de la entrada en el estudio. (Texto adaptado a partir de esta introducción al análisis de supervivencia.) A continuación, la censura no es informativo.

En su análisis, sin embargo, aquellos que fueron censurados fueron los que sobrevivieron hasta el año 2014. Si usted piensa que ha habido un cambio en el exceso de riesgo de muerte debido al hábito de fumar en los últimos 20 años (o incluso si no eran paralelos a los cambios en las tasas de mortalidad para ambos grupos), entonces los que censuraron los individuos pueden no ser representativos de los que sobrevivieron a la misma hora, pero entró en el estudio anterior. En virtud de su hipótesis, la censura puede ser de carácter informativo.

Es posible que los detalles del diseño de su análisis evitar este problema, pero que no estaba clara en el manuscrito revisado. O tal vez el revisor no como el estudio de algunas de las razones adicionales y encontrado que esto es una manera de rechazar lo que el editor no pregunta. Sin embargo, esto parece ser una posible objeción a la forma en que se analizan estos datos y usted debe asegurarse de que se maneja correctamente. (Esto está más allá de mi experiencia personal; otros en este sitio podría tener indicaciones sobre cómo proceder. De una manera más precisa el título de esta pregunta, con más detalles sobre el diseño del estudio y el análisis, podrían tener más respuestas útiles.)

No es claro para mí por tu pregunta y aclaración de que el análisis de Cox está agregando algo útil para el modelado simple de las tasas de mortalidad por año (o más de 2 años). Además, su hipótesis parece implicar que los peligros no proporcional en el tiempo, entre fumadores y no fumadores, la base de la norma de la Cox análisis. Si usted está interesado en la diferencia de las tasas de mortalidad entre los fumadores y los no fumadores como una función de calendario año, que es el más sencillo de medir, modelo (aunque se podría tener en cuenta la presunción de enriquecimiento de los no fumadores en la muestra de estudio como sus pareados de fumar homólogos de morir).