¿La variable X (peligro) en el análisis de regresión de riesgos proporcionales de Cox tiene que ser siempre el tiempo? Si no es así, ¿podría darnos un ejemplo, por favor?
¿Puede la edad del paciente con cáncer ser una variable de riesgo? En caso afirmativo, ¿puede interpretarse como el riesgo de contraer cáncer a una determinada edad? ¿Sería la regresión de Cox un análisis legítimo para estudiar la asociación entre la expresión génica y la edad?
Por lo general, la edad en la línea de base se utiliza como una covariable (porque a menudo se asocia a la enfermedad / muerte), pero puede ser utilizado como su escala de tiempo, así (creo que se utiliza en algunos estudios longitudinales, porque es necesario tener suficientes personas en situación de riesgo a lo largo de la escala de tiempo, pero no puedo recordar en realidad - acabo de encontrar estas diapositivas acerca de Análisis de estudios de cohortes con una escala temporal continua que hablan de estudios de cohortes). En la interpretación, debería sustituir el tiempo del evento por la edad, y podría incluir la edad en el momento del diagnóstico como covariable. Esto tendría sentido cuando se estudia la mortalidad específica por edad de una enfermedad concreta (como se ilustra en estas diapositivas ).
Quizás este artículo sea interesante ya que contrasta los dos enfoques, tiempo de estudio vs. edad cronológica: Escalas temporales en el modelo de Cox: Efecto de la variabilidad entre las edades de entrada en las estimaciones de los coeficientes . Aquí hay otro documento:
Cheung, YB, Gao, F, y Khoo, KS (2003). Edad de diagnóstico y elección de métodos de análisis de supervivencia en epidemiología del cáncer . Revista de Epidemiología Clínica , 56(1), 38-43.
Pero, sin duda, hay documentos mejores.
@chi: Muchas gracias. Miraré los documentos. ¿Podrías comentar la primera pregunta? ¿La variable hazard es siempre tiempo?
@yuk No necesariamente, como sugiere @whuber. Tengo en mente otra aplicación de la regresión de Cox que trata del tratamiento del patrón sistemático de respuestas faltantes en pruebas educativas, como surge cuando un estudiante no tiene suficiente tiempo para completar la prueba (las respuestas faltantes podrían considerarse entonces como censuradas a la derecha) -- en este caso, es el ordenamiento de los ítems lo que se considera como la escala de tiempo. Miraré el artículo original (aunque creo que esto también fue objeto de un doctorado).
No, no siempre tiene que ser el tiempo. Muchas respuestas censuradas pueden modelizarse con técnicas de análisis de supervivencia. En su libro No detecciones y análisis de datos Dennis Helsel aboga por utilizar el negativo de una concentración en lugar del tiempo (para hacer frente a las no detecciones, que al negarse se convierten en valores censurados a la derecha). A sinopsis está disponible en la Web (formato pdf) y en un paquete R, NADA implementa esto.
+1, gracias por señalar el paquete NADA. Me he dado cuenta de que facilita el manejo de datos censurados a la izquierda mediante el paquete de supervivencia.
Sobre la cuestión de la escala de edad frente a la escala de tiempo, chl tiene algunas buenas referencias y capta lo esencial, en particular, el requisito de que el conjunto de riesgo contenga suficientes sujetos de todas las edades, como ocurriría en un estudio longitudinal.
Lo único que quiero señalar es que aún no existe un consenso general al respecto, pero hay algunas publicaciones que sugieren que en determinados casos debería preferirse la edad como escala temporal. En particular, si se da una situación en la que el tiempo no se acumula de la misma manera para todos los sujetos, por ejemplo debido a la exposición a algún material tóxico, entonces la edad puede ser más apropiada.
Por otro lado, se puede manejar ese ejemplo específico en un modelo PH de Cox de escala temporal utilizando la edad como una covariable variable en el tiempo -- en lugar de una covariable fija en el momento inicial. Debe pensar en el mecanismo que subyace a su objeto de estudio para averiguar qué escala temporal es más apropiada. A veces merece la pena ajustar ambos modelos a los datos existentes para ver si surgen discrepancias y cómo podrían explicarse antes de diseñar su nuevo estudio.
Por último, la diferencia obvia en el análisis de ambas es que en una escala de edad, la interpretación de la supervivencia es con respecto a una escala absoluta (edad), mientras que en una escala de tiempo, es relativa a la fecha de inicio/entrada del estudio.
A petición de la OP, aquí está otra aplicación que he visto análisis de supervivencia utilizado en un contexto espacial (aunque, obviamente, diferente de la medición de sustancias ambientales mencionó de whuber) está modelando la distancia entre eventos en el espacio. He aquí un ejemplo en criminología y aquí hay uno en epidemiología .
El razonamiento que subyace al uso del análisis de supervivencia para medir la distancia entre sucesos no es, por así decirlo, una cuestión de censura (aunque la censura puede producirse, sin duda, en un contexto espacial), sino que se debe más bien a las distribuciones similares entre las características del tiempo transcurrido hasta el suceso y las características de la distancia entre sucesos (es decir, ambas tienen tipos similares de estructuras de error (con frecuencia, decaimiento de la distancia) que violan las MCO, por lo que las soluciones no paramétricas son ideales para ambas).
Debido a mis malas prácticas de citación tuve que pasar una hora para encontrar el enlace correcto / referencia al enlace de arriba.
Por ejemplo, en criminología,
Kikuchi, George, Mamoru Amemiya, Tomonori Saito, Takahito Shimada y Yutaka Harada. 2010. Análisis espacio-temporal de la victimización casi reiterada en Japón . 8ª Conferencia nacional sobre cartografía de la delincuencia. Instituto Jill Dando de Ciencias del Crimen. PDF disponible actualmente en la página web de referencia.
En epidemiología,
Lector, Steven. 2000. Using survival analysis to study spatial point patterns in geographical epidemiology. Ciencias Sociales y Medicina 50 (7-8): 985-1000.
I-Ciencias es una comunidad de estudiantes y amantes de la ciencia en la que puedes resolver tus problemas y dudas.
Puedes consultar las preguntas de otros usuarios, hacer tus propias preguntas o resolver las de los demás.
