{"id":5831,"date":"2023-08-28T10:13:15","date_gmt":"2023-08-28T15:13:15","guid":{"rendered":"https:\/\/ami.advancedrenaleducation.com\/wparep\/?post_type=article&p=5831"},"modified":"2025-05-09T11:55:18","modified_gmt":"2025-05-09T16:55:18","slug":"analisis-de-tabla-de-vida-supervivencia-sp","status":"publish","type":"article","link":"https:\/\/ami.advancedrenaleducation.com\/wparep\/article\/analisis-de-tabla-de-vida-supervivencia-sp\/","title":{"rendered":"An\u00e1lisis de Tabla de Vida (Supervivencia)"},"content":{"rendered":"

Al describir la medici\u00f3n de las tasas de eventos, nos referimos a la tasa de muerte expresada como porcentaje de todos los pacientes en riesgo o como tasa por per\u00edodo de riesgo. Estos datos nos dicen, para el per\u00edodo medido, cu\u00e1ntos pacientes murieron y cu\u00e1ntos sobrevivieron. Sin embargo, muchas preguntas de investigaci\u00f3n importantes no pueden abordarse utilizando \u00fanicamente las tasas de eventos. Por ejemplo, \u00bfqu\u00e9 pasa con los pacientes que no murieron, pero interrumpieron el tratamiento (por ejemplo, pacientes que fueron trasplantados o pasados \u200b\u200ba di\u00e1lisis peritoneal despu\u00e9s del tratamiento de hemodi\u00e1lisis)? \u00bfCu\u00e1l es la probabilidad de que un paciente muera despu\u00e9s de haber recibido tratamiento durante 6 meses en comparaci\u00f3n con la probabilidad de muerte despu\u00e9s de 6 a\u00f1os de tratamiento? Al comparar dos tratamientos durante un per\u00edodo de tiempo, \u00bfc\u00f3mo medimos el riesgo de fracaso (o \u00e9xito) para aquellos que a\u00fan no han experimentado un evento?<\/p>\n

Para abordar estos problemas, las estad\u00edsticas ofrecen lo que se denominan m\u00e9todos de tablas de vida<\/strong>. Hay varias variantes de la estad\u00edstica b\u00e1sica; Exploraremos dos: el m\u00e9todo de probabilidad de supervivencia de Kaplan-Meier y el modelo de riesgos proporcionales de Cox.<\/p>\n

Probabilidad de supervivencia de Kaplan-Meier<\/strong><\/h3>\n

Kaplan-Meier es el m\u00e9todo de tabla de vida m\u00e1s utilizado en la pr\u00e1ctica m\u00e9dica. Aborda adecuadamente los problemas planteados anteriormente, como los pacientes en los que a\u00fan no se ha producido el evento y los que se han perdido durante el seguimiento. Los datos requeridos por el m\u00e9todo incluyen el momento de inicio del tratamiento y el momento en que ocurri\u00f3 el evento medido (por ejemplo, muerte, reca\u00edda u hospitalizaci\u00f3n). Los pacientes que abandonaron el tratamiento y los que a\u00fan est\u00e1n vivos al final del per\u00edodo de estudio son “censurados”, pero la contribuci\u00f3n que han hecho a la probabilidad del evento se tiene en cuenta por completo.<\/p>\n

En t\u00e9rminos simples, lo que hace el m\u00e9todo es registrar el tiempo desde el inicio del tratamiento en el que ocurre un evento (por ejemplo, 3 d\u00edas, 104 d\u00edas) y cuenta el n\u00famero de pacientes en riesgo de sufrir el evento en ese momento. La tasa del evento en ese momento es uno dividido por el n\u00famero en riesgo. Esto se repite para cada evento en cada momento. Al multiplicar la tasa en cada momento por la del momento del evento anterior, se puede calcular una tasa acumulada y una probabilidad. Los pacientes que no experimentan el evento contribuyen al n\u00famero de pacientes en riesgo, pero no a la tasa de eventos mientras permanezcan en tratamiento.<\/p>\n

A continuaci\u00f3n, se muestra un ejemplo de la salida gr\u00e1fica de un an\u00e1lisis de supervivencia de Kaplan-Meier.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

El cuadro anterior compara el efecto de la di\u00e1lisis de alto flujo (HFD) con la di\u00e1lisis de bajo flujo (LFD) en la supervivencia del paciente. Una de las caracter\u00edsticas de Kaplan-Meier es la capacidad de comparar diferentes categor\u00edas de pacientes o diferentes tratamientos. El tiempo (d\u00edas) se ve en el eje X y la probabilidad de supervivencia en el eje Y. Los puntos del gr\u00e1fico representan la probabilidad de supervivencia en cada intervalo de tiempo para HFD (l\u00ednea superior) y LFD (l\u00ednea inferior).<\/p>\n

Est\u00e1 claro que la supervivencia de los pacientes con HFD supera a la de los pacientes con LFD, especialmente en lo que respecta a la supervivencia despu\u00e9s de aproximadamente 3 a\u00f1os (1000 d\u00edas). La probabilidad de que un paciente con DFH sobreviva 5 a\u00f1os (alrededor de 1800 d\u00edas) supera el 95%, mientras que la de los pacientes con DFH es de 0,83 (83%). Pero, \u00bfla diferencia es estad\u00edsticamente significativa? El m\u00e9todo de Kaplan-Meier proporciona varias pruebas estad\u00edsticas de significancia. La prueba utilizada en el an\u00e1lisis anterior (prueba de rango logar\u00edtmico) inform\u00f3 que el valor p era 0,03. Esto significa que existe una probabilidad de 3 en 100 de que la diferencia se deba solo al azar.<\/p>\n

Modelo de riesgos proporcionales de Cox<\/strong><\/h3>\n

El m\u00e9todo de Kaplan-Meier permite comparaciones entre grupos de pacientes o entre diferentes terapias. Sin embargo, no puede usarse para medir el impacto de una variable continua (por ejemplo, la concentraci\u00f3n de alb\u00famina s\u00e9rica) sobre la probabilidad de un evento, ni tampoco puede cuantificar definitivamente el riesgo del evento seg\u00fan el valor de una variable. El modelo de riesgos proporcionales de Cox es un m\u00e9todo estad\u00edstico que tambi\u00e9n determina una probabilidad acumulada de un evento, pero tambi\u00e9n tiene en cuenta el impacto de otras variables sobre esa probabilidad. Las variables independientes pueden ser continuas o discretas. En cierto sentido, el modelo de Cox es una fusi\u00f3n de regresi\u00f3n log\u00edstica y an\u00e1lisis de tablas de vida.<\/p>\n

El m\u00e9todo es demasiado complicado para describirlo aqu\u00ed, y limitaremos la discusi\u00f3n a la interpretaci\u00f3n de los resultados. Como sugiere el nombre del m\u00e9todo, una de sus funciones \u00fatiles es el c\u00e1lculo de una raz\u00f3n de riesgo (HR) o riesgo relativo (RR). El HR es algo similar, pero no debe confundirse con el odds ratio (OR) descrito en la regresi\u00f3n log\u00edstica. El HR nos dice el grado en que una variable impacta la probabilidad de que se mida el evento. Luego podemos establecer el riesgo relativo del evento atribuible a la variable. La caracter\u00edstica m\u00e1s importante del modelo de Cox es que el modelo calcula el efecto de riesgo de cada variable al tiempo que tiene en cuenta todas las dem\u00e1s variables incluidas en el modelo.<\/p>\n

Por ejemplo, se dise\u00f1\u00f3 un an\u00e1lisis para determinar si la composici\u00f3n de una membrana de dializador ten\u00eda un efecto sobre la mortalidad. Durante el an\u00e1lisis, las membranas de celulosa est\u00e1ndar se compararon con el tratamiento con membranas sint\u00e9ticas o de celulosa modificada. Dado que muchas variables diferentes del paciente y del tratamiento afectan la muerte, fue necesario construir un modelo que incluyera todas estas variables m\u00e1s la variable tipo membrana (es decir, fue necesario separar el efecto membrana de todas las dem\u00e1s variables de confusi\u00f3n). En este modelo, los autores incluyeron factores como la edad del paciente, el sexo, la presencia o ausencia de diabetes, etc. El modelo luego informa el riesgo relativo de muerte para todos estos factores y para el efecto de membrana. A continuaci\u00f3n, puede determinar si los factores act\u00faan de forma independiente o interdependiente sobre el riesgo de muerte. El modelo tambi\u00e9n informa el nivel de significancia para el efecto de cada variable. Al igual que la raz\u00f3n de posibilidades en la regresi\u00f3n log\u00edstica, la importancia del RR atribuible a cualquier variable depende del intervalo de confianza en torno al valor del RR. Un RR superior a 1 indica un aumento del riesgo y los valores inferiores a 1 un riesgo reducido. Si el intervalo de confianza del 95% incluye 1, el efecto no es significativo.<\/p>\n

En este ejemplo, el uso de celulosa modificada o membranas sint\u00e9ticas redujo el riesgo de muerte en un 18% (RR = 0,82; 1-0,82 = 0,18 x 100% = 18%) en comparaci\u00f3n con el tratamiento con celulosa est\u00e1ndar. El riesgo reducido fue significativo (p = 0,002). Los resultados tambi\u00e9n mostraron que el efecto de reducci\u00f3n del riesgo fue significativo para las muertes por enfermedad de las arterias coronarias (EAC: p = 0,007) y las muertes por infecci\u00f3n (p = 0,03), pero no para las muertes por enfermedad maligna (p> 0,05) o muertes. por enfermedad cerebrovascular (p> 0,05). Es importante se\u00f1alar que la reducci\u00f3n del riesgo de muerte asociada con el tipo de membrana es independiente del efecto de todas las dem\u00e1s variables que se ingresaron en el modelo.<\/p>\n

<\/div>
<\/div>\n

Referencias<\/strong>:<\/h4>\n

Dawson B, Trapp RG. Chapter 9. Analyzing Research Questions About Survival. In: Dawson B, Trapp RG, eds. Basic & Clinical Biostatistics. 4th ed. New York: McGraw-Hill; 2004.<\/p>\n

Glantz, SA. Primer of Biostatistics, Seventh edition. Chapter 11. How to Analyze Survival Data. New York: McGraw Hill; 2012.<\/p>\n

Walters RW, Kier KL. Chapter 8. The Application of Statistical Analysis in the Biomedical Sciences. In: Kier KL, Malone PM, Stanovich JE, eds. Drug Information: A Guide for Pharmacists. 4th ed. New York: McGraw-Hill; 2012.<\/p>\n

 <\/p>\n

P\/N 101853-01S Rev B 02\/2023<\/p>\n

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