Análisis de supervivencia de Kaplan-Meier

Comando:

Estadísticas Análisis de supervivencia Análisis de supervivencia de Kaplan-Meier

Descripción

Realiza análisis de supervivencia y genera un gráfico de supervivencia de Kaplan-Meier.

En los ensayos clínicos, el investigador suele estar interesado en el tiempo transcurrido hasta que los participantes presentan un evento o criterio de valoración específico. Este evento suele ser un resultado clínico, como la muerte, la desaparición de un tumor, etc.

Se hará un seguimiento de los participantes comenzando en un punto de partida determinado y se registrará el tiempo necesario para que ocurra el evento de interés.

Generalmente, el estudio finaliza antes de que todos los participantes presenten este evento, y se desconoce el desenlace de los pacientes restantes. También se desconoce el desenlace de los participantes que se retiraron del estudio. En todos estos casos, se registra el tiempo de seguimiento (datos censurados).

En MedCalc, estos datos se pueden analizar mediante una tabla de vida o curva de Kaplan-Meier, que es el método más común para describir las características de supervivencia.

Cómo introducir datos

Para poder analizar los datos, es necesario ingresarlos en la hoja de cálculo de la siguiente manera:

• En una columna se puede ingresar un código para asignar el caso a un grupo particular (grupo de estudio - grupo de control).
• En una segunda columna se debe registrar el tiempo de supervivencia.
• en una tercera columna se debe registrar si el caso ha llegado al punto final (ingresando el código 1) o si el tiempo está censurado, es decir se desconoce el resultado (ingresando el código 0);

El orden de estas columnas, por supuesto, no importa. Además, las filas no tienen por qué estar ordenadas.

El caso de la fila 1 pertenecía al grupo 1 y alcanzó el punto final después de 10 unidades de tiempo. El caso de la fila 3 también pertenecía al grupo 1 y se le realizó un seguimiento durante 9 unidades de tiempo. Se desconoce el desenlace de este caso (retirado del estudio o finalización del mismo) (datos de Freireich et al., Blood 1963; 21:699-716).

A partir de estos datos, MedCalc puede calcular y construir fácilmente la curva de Kaplan-Meier.

Entrada requerida

En este cuadro de diálogo se deben introducir los siguientes datos:

• Tiempo de supervivencia
  El nombre de la variable que contiene el tiempo necesario para llegar al evento de interés, o el tiempo de seguimiento.
• Punto final
  El nombre de una variable que contiene los códigos 1 para los casos que alcanzaron el punto final, o 0 para los casos que no lo alcanzaron, ya sea porque se retiraron del estudio o porque se llegó al final del estudio. Si sus datos tienen una codificación diferente, puede usar la herramienta 'Definir estado' para recodificarlos.
• Factor
  En Factor, seleccione una variable cualitativa o discreta (variable de agrupación: GRUPO en el ejemplo). Este factor cualitativo puede ser un código de caracteres o numérico. Estos códigos se utilizan para dividir los datos en varios subgrupos. Si desea estudiar el efecto de una variable continua en el tiempo de supervivencia, puede convertirla en una variable discreta utilizando las herramientas 'Crear grupos'.

  MedCalc permitirá la comparación de curvas de supervivencia de hasta 6 subgrupos.

  Si no se selecciona ninguna variable de factor, MedCalc mostrará solo una curva de supervivencia (todos los datos se consideran pertenecientes a un grupo).
• Filtro
  Un filtro para incluir sólo un subgrupo seleccionado de casos en el gráfico.
• Opciones
  • Tendencia lineal para los niveles de factor : permite comprobar una tendencia lineal entre los niveles del factor (Altman, 1991). Es adecuado que los niveles de factor tengan un orden natural (por ejemplo, los códigos de factor representan las dosis aplicadas a diferentes grupos). El método Kaplan-Meier asume que los niveles de factor están equidistantes.
  • Tiempo medio de supervivencia restringido : Opción para calcular el tiempo medio de supervivencia restringido (RMST) y compararlo entre grupos. El tiempo medio de supervivencia restringido es el tiempo promedio de supervivencia libre de eventos hasta un punto temporal preestablecido. Equivale al área bajo la curva de Kaplan-Meier desde el inicio del estudio hasta ese punto temporal. El punto temporal seleccionado debe estar entre el primer y el último evento de cada grupo; de lo contrario, el software lo restablecerá al punto temporal más bajo del último evento entre los diferentes grupos.
• Opciones de gráfico :
  • Probabilidad de supervivencia (%): grafica la probabilidad de supervivencia (%) en función del tiempo (curvas descendentes)
    
  • 100 - Probabilidad de supervivencia (%): gráfica 100 - Probabilidad de supervivencia (%) frente al tiempo (curvas ascendentes)
    
• Incluir IC del 95% en el gráfico : permite trazar el intervalo de confianza del 95% para las curvas de supervivencia.
• Marcar datos censurados en el gráfico : marca los datos censurados en el gráfico con una pequeña línea vertical.
• Tabla de número de sujetos en riesgo debajo del gráfico : Muestra una tabla debajo del gráfico con el número de sujetos en riesgo.

Cuando se hayan ingresado todos los datos, haga clic en Aceptar MedCalc abrirá 2 ventanas: una con los gráficos de supervivencia y otra con los resultados estadísticos.

Gráfico

Las curvas de supervivencia se dibujan como una función escalonada, como se muestra en el siguiente ejemplo:

Con la opción 'Incluir IC del 95 % en el gráfico' seleccionada, el gráfico se ve así:

Cuando se selecciona la opción 'Tabla de números en riesgo debajo del gráfico', el resultado es:

Resultados

Resumen de casos

Esta tabla muestra el número de casos que llegaron al punto final (Número de eventos), el número de casos que no llegaron al punto final (Número censurado) y el número total de casos.

Supervivencia media y mediana

Se informa el tiempo de supervivencia medio y mediano con su intervalo de confianza (IC) del 95%.

El tiempo medio de supervivencia se estima como el área bajo la curva de supervivencia en el intervalo de 0 a t _máx (Klein y Moeschberger, 2003).

La mediana de supervivencia es el tiempo mínimo en el que la probabilidad de supervivencia desciende a 0,5 (50 %) o menos. Si la curva de supervivencia no desciende a 0,5 o menos, no se puede calcular la mediana de supervivencia. La mediana de supervivencia y su IC del 95 % se calculan según Brookmeyer y Crowley, 1982.

Tiempo medio de supervivencia restringido

El tiempo medio de supervivencia restringido (RMST) se informa con su intervalo de confianza del 95 %. Si se definen grupos, se muestra una tabla con las diferencias de RMST entre ellos, el IC del 95 % de la diferencia y el valor p asociado (Royston y Karmar, 2013).

Mesa de supervivencia

En cada punto temporal observado, se enumeran las proporciones de supervivencia (con error estándar) para todos los grupos, así como la proporción de supervivencia general.

Comparación de curvas de supervivencia (prueba Logrank)

Al desplazarse hacia abajo, verá el resultado de la prueba de rango logarítmico para la comparación entre las dos curvas de supervivencia:

En este ejemplo, 9 casos del grupo 1 y 21 del grupo 2 presentaron el resultado de interés. El estadístico Chi-cuadrado fue de 16,79, con un valor p asociado inferior a 0,0001. Por lo tanto, se concluye que, estadísticamente, las dos curvas de supervivencia difieren significativamente, o que la variable de agrupamiento influye significativamente en el tiempo de supervivencia.

Cocientes de riesgo con intervalo de confianza del 95%

Al especificar un factor, MedCalc también calcula los cocientes de riesgo con un intervalo de confianza (IC) del 95 %. El riesgo mide la rapidez con la que ocurre el evento de interés. El cociente de riesgo compara los riesgos de dos grupos.

En el ejemplo, el cociente de riesgo es 5,1462, de modo que el riesgo relativo estimado de que el evento de interés ocurra en el grupo 2 es 5,1462 mayor que en el grupo 1. Este cociente de riesgo es significativamente diferente del valor 1 (que corresponde a riesgos iguales) ya que el intervalo de confianza de 2,3506 a 11,2663 no incluye el valor 1.

Los cocientes de riesgo y los intervalos de confianza se calculan según Altman et al., 2000.

Téngase en cuenta que el cálculo del índice de riesgo supone que dicho índice es constante a lo largo del tiempo, por lo tanto, si las curvas de supervivencia se cruzan, la estadística del índice de riesgo debe ignorarse.

Prueba de rango logarítmico para tendencia

Si se comparan más de dos curvas de supervivencia y existe un orden natural de los grupos, MedCalc también puede realizar la prueba de rango logarítmico para determinar la tendencia. Esta prueba evalúa la probabilidad de que exista una tendencia en las puntuaciones de supervivencia entre los grupos.

Literatura

• Altman DG (1991) Practical statistics for medical research. London: Chapman and Hall.
• Altman DG, Machin D, Bryant TN, Gardner MJ (Eds) (2000) Statistics with confidence, 2^nd ed. BMJ Books.
• Brookmeyer R, Crowley JA (1982) A confidence interval for the median survival time. Biometrics 38:29-41.
• Klein JP, Moeschberger ML (2003) Survival Analysis. Techniques for censored and truncated data, 2^nd ed. New York: Springer Publishers.
• Royston P, Karmar KB (2013) Restricted mean survival time: an alternative to the hazard ratio for the design and analysis of randomized trials with a time-to-event outcome. BMC Medical Research Methodology 13:152.

Véase también

• Cálculo del tamaño de la muestra para el análisis de supervivencia (prueba de rango logarítmico)
• Regresión de riesgos proporcionales de Cox
• Formato gráfico
• Leyenda del gráfico
• Agregar objetos gráficos
• Líneas de referencia