¿Tienen sentido las funciones de supervivencia con los modelos de riesgos proporcionales?

Question

¿La función de supervivencia estimada tras la ejecución de un modelo de riesgos proporcionales ofrece probabilidades de predicción válidas de que se produzca un suceso tras una serie de períodos de tiempo?

La única fuente que he encontrado sobre esta cuestión dice que las estimaciones de riesgos proporcionales sólo pueden utilizarse para discernir el factor en el que difieren dos tasas de riesgo cuando se comparan dos niveles diferentes de una variable independiente. Argumentan que la función de supervivencia no es válida porque los modelos de riesgos proporcionales (como el de Cox) no estiman una función de riesgo subyacente, por lo que es imposible decir cuál es el riesgo real previsto en cualquier punto.

Según este powerpoint la respuesta es no.

No he podido encontrar ninguna otra fuente que esté de acuerdo o en desacuerdo con su afirmación de que los modelos de riesgos proporcionales sólo son útiles para las comparaciones entre las tasas de riesgo.

Answer 1

Siempre he entendido que el atractivo del modelo de riesgos proporcionales de Cox es que no hay una estimación de la función de riesgo subyacente y, por lo tanto, no está vinculado a algunos de los supuestos sobre la forma de ese riesgo.

A partir de ahí, he afirmado que eso significa que no se puede utilizar el modelo de Cox para generar estimaciones de la función de supervivencia, sino sólo las diferencias entre ellas, delante de personas que deberían saberlo mejor y me he encontrado con pocas objeciones.

Por si sirve de algo.