Análisis de Supervivencia Parte II
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Questions and Answers

Para comparar la experiencia general de dos o más curvas de supervivencia, ¿qué se recomienda visualizar primero?

  • La distribución hipergeométrica en un gráfico
  • La función de riesgo en un gráfico
  • S₁(t) en un gráfico (correct)
  • El valor de riesgo en un gráfico

    • El supuesto de riesgos proporcionales asume que la función de riesgo se mantiene constante en el tiempo.

    True (A)

    ¿Cuál es la prueba estadística que se utiliza para realizar una evaluación formal de la comparación de las funciones de supervivencia?

    La prueba de log-rank.

    El modelo de Cox de riesgos proporcionales se utiliza para:

    <p>Todas las opciones anteriores (C)</p> Signup and view all the answers

    El factor de ponderación de la prueba de Wilcoxon-Gehan-Breslow (WGB) es ______.

    <p>el número de sujetos a riesgo</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué es la estratificación del modelo de Cox y para qué se utiliza?

    <p>La estratificación del modelo de Cox es una modificación que permite controlar variables predictoras que no cumplen el supuesto de riesgos proporcionales. Se utiliza cuando se necesita ajustar por variables que no se comportan de forma proporcional en el tiempo.</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué permite encontrar la función de verosimilitud para el modelo de Cox de riesgos proporcionales (MCRP)?

    <p>El método de máxima verosimilitud.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál es la diferencia entre el hazard ratio crudo (HRc) y el hazard ratio ajustado (HRa)?

    <p>El HRc no tiene en cuenta el efecto de las variables predictoras, mientras que el HRa sí. (B)</p> Signup and view all the answers

    La prueba de log-rank es una prueba que evalúa el supuesto de riesgos proporcionales.

    <p>False (B)</p> Signup and view all the answers

    Al analizar la mortalidad por COVID-19, es necesario tener en cuenta factores como la edad, el sexo, la región, la condición médica y la exposición.

    <p>True (A)</p> Signup and view all the answers

    Flashcards

    Análisis de Supervivencia

    Método para estudiar el tiempo hasta un evento específico, como la muerte o la recuperación.

    Curvas de Supervivencia

    Gráficos que muestran la proporción de individuos que aún están vivos a lo largo del tiempo.

    Pruebas de Log-rank

    Prueba estadística que compara dos o más curvas de supervivencia.

    Supuesto de Riesgos Proporcionales

    Supone que la función de riesgo se mantiene constante a lo largo del tiempo entre grupos estudiados.

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    Hazard Ratio (HR)

    Medida del riesgo de evento entre dos grupos en un estudio de supervivencia.

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    Transformación log-log

    Método para evaluar si las curvas de supervivencia mantienen riesgos proporcionales.

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    Modelo de Cox

    Modelo estadístico que evalúa la relación entre la supervivencia y varias variables.

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    Efecto de Confusión

    Situación donde una variable externa distorsiona la relación entre la variable de interés y el resultado.

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    Curvas se cruzan

    Indica que el riesgo de los grupos cambia a lo largo del tiempo, lo que puede violar el supuesto de riesgos proporcionales.

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    H0 en Pruebas

    Hipótesis nula que plantea que no existe diferencia entre las curvas de supervivencia.

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    Tabla de Contingencia

    Tablas utilizadas para organizar datos en estudios de supervivencia y calcular eventos esperados.

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    Eventos Esperados

    Número de eventos que se anticipan en cada grupo bajo la hipótesis nula.

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    Estadística U en Log-rank

    Suma ponderada de las diferencias entre valores observados y esperados en la prueba de log-rank.

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    Varianza en Log-rank

    Suma de varianzas necesarias para calcular la significancia estadística en log-rank.

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    Distribución Hipergeométrica

    Distribución que describe la probabilidad de seleccionar 'x' sujetos expuestos de un población dada.

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    Conformidad de Riesgos Proporcionales

    La verificación de que las curvas de supervivencia no se cruzan de manera significativa.

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    S(t)

    Función que describe la probabilidad de supervivencia hasta el tiempo 't'.

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    Prueba de Wilcoxon

    Método estadístico alternativo para comparar curvas de supervivencia cuando no se cumplen los supuestos de log-rank.

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    Cohortes de Estudio

    Grupos de individuos que se analizan para observar diferentes tasas de eventos en el análisis de supervivencia.

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    Parámetros del Modelo de Cox

    Factores en el modelo que se ajustan a los datos para estimar riesgos de eventos.

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    Curva de Kaplan-Meier

    Una estimación no paramétrica de la función de supervivencia.

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    Eventos Censurados

    Individuos en un estudio que han dejado de ser observables por motivos distintos a que ocurra el evento de interés.

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    Análisis Multivariado

    Análisis que considera múltiples variables simultáneamente para entender su efecto combinado en la supervivencia.

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    Supervivencia Global

    Medida que considera el tiempo hasta la muerte en todas las cohortes de estudio.

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    Modelos Paramétricos

    Modelos de análisis de supervivencia que suponen una forma específica para la distribución del tiempo hasta el evento.

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    Study Notes

    Análisis de Supervivencia (Parte II)

    • Objetivos:
      • Comparar curvas de supervivencia usando pruebas Log-rank y Wilcoxon.
      • Evaluar el supuesto de riesgos proporcionales a través de la transformación log-log.
      • Estimar la razón de riesgo (Hazard Ratio, HR) usando el modelo de Cox.
      • Evaluar la confusión en el modelo de Cox comparando HR crudo y ajustado.
      • Reevaluar el supuesto de riesgos proporcionales a través del modelo de Cox.

    Comparación de Curvas de Supervivencia

    • Para comparar la experiencia general de dos o más curvas de supervivencia, se recomienda visualizar las funciones de supervivencia (S(t)) en un gráfico.
    • Se deben identificar si las curvas se cruzan.
    • El cruce de curvas indicaría diferente experiencia de supervivencia.
    • La prueba estadística para comparar formalmente las curvas de supervivencia depende del cumplimiento del supuesto de riesgos proporcionales.

    Riesgos Proporcionales

    • La aplicación de pruebas de significancia depende del comportamiento de la función de riesgo a través del tiempo.
    • Si la función de riesgo se mantiene constante a través del tiempo, se dice que los riesgos son proporcionales.
    • La función h(t) representa el riesgo de un evento en un grupo particular inmediatamente después del tiempo t.

    Supuesto de Riesgos Proporcionales

    • Ciertas pruebas de significancia dependen de cómo se comporta la función de riesgo a través del tiempo.
    • Los riesgos son proporcionales si la función de riesgo se mantiene constante a través del tiempo en ambos o diferentes grupos.

    Graficas sts

    • Se muestran estimaciones suavizadas de hazard para sexo y por región, mostrando las diferencias en función del tiempo para grupos diferentes, como las zonas de Puerto Rico.
    • Se muestran las graficas para diferentes casos: sexo, regiones, y casos que juntan regiones especifica
    • Se muestran las gráficas de "Kaplan-Meier survival estimates" para analizar diferentes variables.

    Evaluación de Riesgos Proporcionales usando S(t)

    • Una forma alternativa para evaluar el supuesto de riesgos proporcionales es usar la transformación log-log de S(t).
    • Si, luego de la transformación, las funciones S(t) mantienen formas paralelas, es probable el cumplimiento del supuesto de riesgos proporcionales.

    Prueba de Log-rank

    • Para comparar dos curvas de supervivencia, se crea una tabla de contingencia para intervalos específicos de tiempo.
    • Se calcula la hipótesis de no asociación entre el tipo de grupo y la ocurrencia del evento para cada periodo de tiempo, estimando los eventos esperados en cada grupo.

    Prueba de Log-rank (continuación)

    • La estadística U se calcula para ponderar la diferencia entre los eventos observados y esperados en cada periodo de tiempo.
    • La ponderación de la prueba se basa en el número de sujetos en riesgo a través del tiempo. La ponderación es menor en aquellos períodos lejanos de tiempo al momento inicial.
    • La distribución hipergeometrica es usada para calcular los valores esperados y la varianza en la prueba log-rank.

    Modelo de Cox

    • La función de riesgo, h(t), puede modelarse usando variables predictoras en el modelo de Cox de riesgos proporcionales.
    • La función se expresa como: h(t; E) = ho(t) * e^(βE*E), donde ho(t) define el riesgo instantáneo bajo condiciones iniciales; E representa la variable predictora principal (ejemplo: exposición), y β es una constante (o coeficiente) asociada a la exposición.

    Estimación del Hazard Ratio (HR) Crudo

    • Una vez estimados los coeficientes del modelo de Cox, se puede calcular la razón de riesgo (HR).
    • El HR representa la diferencia relativa entre las tasas de riesgo (hazards) de dos tipos de personas o grupos.

    Modelo de Cox de Riesgos Proporcionales: Extensión

    • La función de riesgo puede calcularse con más de una variable predecora como: h(t;x) = h₀(t)e^βE + Σ βᵢ Xᵢ
    • Donde X representa el conjunto de variables predictoras (por ejemplo, exposición, confusión, interacción) y βᵢ es el peso correspondiente a cada variable predictora.

    Estimación del Hazard Ratio Ajustado

    • Si las variables de confusión (X) tienen el mismo valor para los expuestos y no expuestos, y no hay interacciones significativas, el HR ajustado se determina como: HR ajustado = e^(βE×(E-E')).
    • Esto refleja la razón de riesgos entre los dos niveles de exposición, controlando las variables de confusión.

    Programación en Stata

    • Se utilizan comandos específicos en Stata para estimar HR crudos y ajustados en modelos de riesgos proporcionales.
    • Deben establecerse parámetros como variables predictoras clave y variables que se desean controlar/estratificar
    • Se utilizará el comando stcox y diversos comandos auxiliares.

    Evaluación de la hipótesis de riesgos proporcionales

    • La hipótesis de riesgos proporcionales se evalúa usando el método 'estat phtest' en Stata
    • La hipótesis nula (Ho) en esta prueba indica que el supuesto de riesgos proporcionales se cumple
    • Se aceptará o rechazara Ho según el p valor.

    Curvas de Supervivencia

    • Se muestran pruebas de evaluación de riesgo en diferentes grupos y con diversas variables.
    • Las curvas de supervivencia muestran la proporción de sujetos que sobreviven en función del tiempo.
    • Las curvas de supervivencia pueden ser visualizadas comparando grupos

    Relación entre S(t) y H(t)

    • H(t) representa la función acumulada de hazard.
    • S(t) representa la función de supervivencia.
    • La función de supervivencia puede expresarse en términos de la función acumulada de hazard utilizando la ecuación.
    • Se proporciona la estimación de la función de supervivencia usando el método de Kaplan-Meier.

    Uso del Modelo de Cox

    • El modelo de Cox de riesgos proporcionales se usa para modelar datos de supervivencia.
    • Usualmente se utiliza para establecer un modelo y analizar las curvas de supervivencia.

    Referencias

    • Se proporciona una lista de referencias para los modelos y análisis incluidos en las presentaciones.

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    Description

    Este cuestionario se centra en el análisis de supervivencia y sus técnicas estadísticas. Evaluarás la comparación de curvas de supervivencia y examinarás los supuestos de riesgos proporcionales. También se abordarán conceptos como la razón de riesgo y el modelo de Cox para una mejor comprensión del tema.

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