Author: Lorena Barrenechea López

Publisher:

Published: 2018

Total Pages: 86

ISBN-13:

La característica principal en un estudio de supervivencia es que los sujetos bajo estudio se observan durante un tiempo estipulado, denominado tiempo de seguimiento, y el objetivo es conocer el tiempo en el que tiene lugar el evento o suceso de interés (tiempo de ocurrencia). Dado que este análisis puede aplicarse a distintos campos de investigación, el evento de estudio será el propio de cada disciplina: en medicina puede ser la muerte de un paciente que sufre una patología concreta o bien un episodio relacionado con la enfermedad; en ingeniería puede referirse al fallo de una máquina o de una de sus piezas y en economía podría ser el inicio de un nuevo empleo después de un periodo de desempleo. A lo largo de este trabajo, explicaremos algunas de las técnicas utilizadas para el estudio de supervivencia. En el Capítulo 1, estableceremos algunas definiciones para poder entender las funciones usadas en cada método, y que desarrollaremos en los siguientes capítulos. Hablaremos sobre la censura y el truncamiento, que es una manera de poder continuar con el estudio, cuando un individuo (o una pieza) muere (o falla). Y por último, las técnicas paramétricas que se utilizan. En el Capítulo 2, presentaremos las técnicas no paramétricas que se utilizan cuando los datos no se ajustan a ninguna distribución conocida. Estas técnicas son Kaplan-Meier, Nelson-Aalen y el test Log-Rank. En el Capítulo 3, nos centramos en un modelo en el que además de relacionar la tasa de supervivencia con el tiempo, se añaden diferentes covariables explicativas. Es el denominado modelo de regresión de Cox. Vemos los residuos que se utilizan para comprobar que ese modelo es válido. Por último, introducimos lo que se llama 2modelo de Cox estratificado3 que surge cuando la hipótesis de riesgos proporcionales no se cumple. Finalmente, en el Capítulo 4, utilizamos el software R para aplicar lo expuesto en este trabajo a un conjunto de datos reales.