Análisis de supervivencia de Kaplan-Meier
Existen muchas situaciones en las se desea examinar la distribución de un período entre dos eventos, como la duración del empleo (tiempo transcurrido entre el contrato y el abandono de la empresa). Sin embargo, este tipo de datos incluye generalmente algunos casos censurados. Los casos censurados son casos para los que no se registra el segundo evento (por ejemplo, la gente que todavía está trabajando en la empresa al final del estudio). El procedimiento de Kaplan-Meier es un método de estimación de modelos hasta el evento en presencia de casos censurados. El modelo de Kaplan-Meier se basa en la estimación de las probabilidades condicionales en cada punto temporal cuando tiene lugar un evento y en tomar el límite del producto de esas probabilidades para estimar la tasa de supervivencia en cada punto temporal.
Ejemplo. ¿Posee algún beneficio terapéutico sobre la prolongación de la vida un nuevo tratamiento para el SIDA Se podría dirigir un estudio utilizando dos grupos de pacientes de SIDA, uno que reciba la terapia tradicional y otro que reciba el tratamiento experimental. Al construir un modelo de Kaplan-Meier a partir de los datos, se podrán comparar las tasas de supervivencia globales entre los dos grupos, para determinar si el tratamiento experimental representa una mejora con respecto a la terapia tradicional. Si desea obtener información más detallada, también es posible representar gráficamente las funciones de riesgo o de supervivencia y compararlas visualmente.
Estadísticas. La tabla de supervivencia, que incluye el tiempo, el estado, la supervivencia acumulada y el error estándar, los eventos acumulados y el número que permanece; la media y mediana del tiempo de supervivencia, con el error estándar y el intervalo de confianza al 95%. Gráficos: supervivencia, riesgo, log de la supervivencia y uno menos la supervivencia.
El procedimiento de Kaplan-Meier solamente está disponible si se ha instalado la opción Estadísticas avanzadas.
Kaplan-Meier: Consideraciones sobre los datos
Datos. La variable de tiempo deberá ser continua, la variable de estado puede ser continua o categórica y las variables de estrato y de factor deberán ser categóricas.
Supuestos. Las probabilidades para el evento de interés deben depender solamente del tiempo transcurrido desde el evento inicial (se asume que son estables con respecto al tiempo absoluto). Es decir, los casos que se introducen en el estudio en horas diferentes (por ejemplo, pacientes que inician el tratamiento en horas diferentes) se deberían comportar de manera similar. Tampoco deben existir diferencias sistemáticas entre los casos censurados y los no censurados. Si, por ejemplo, muchos de los casos censurados son pacientes en condiciones más graves, los resultados pueden resultar sesgados.
Procedimientos relacionados. El procedimiento de Kaplan-Meier utiliza un método de cálculo de las tablas de mortalidad que estima la función de riesgo o supervivencia para el tiempo en que tiene lugar cada evento. El procedimiento Tablas de mortalidad utiliza un método actuarial al análisis de supervivencia que se basa en la partición del período de observación en intervalos de tiempo menores y puede ser útil para trabajar con grandes muestras. Si dispone de variables que cree que están relacionadas con el tiempo de supervivencia o variables que desea controlar (covariables), utilice el procedimiento Regresión de Cox. Si las covariables pueden tener distintos valores en diferentes puntos temporales para el mismo caso, utilice el procedimiento Regresión de Cox con covariables dependientes del tiempo.
Para obtener un análisis de supervivencia de Kaplan-Meier
Esta característica requiere Tablas personalizadas y Estadísticas avanzadas.
- En los menús seleccione:
- Seleccione una variable de tiempo.
- Seleccione una variable de estado que identifique los casos para los que ha tenido lugar el evento terminal. Esta variable puede ser numérica o de cadena corta. A continuación, pulse en Definir evento
Si lo desea, puede seleccionar una variable de factor para examinar las diferencias entre grupos. Además es posible seleccionar una variable de estrato, que generará análisis diferentes para cada nivel (cada estrato) de la variable.
Este procedimiento pega la sintaxis del comando KM .