métodos estadísticos en el trasplante renal - Roche Trasplantes

More documents

Recommendations

Info

MÉTODOS ESTADÍSTICOS EN EL TRASPLANTE RENALFigura 6. Ilustración del modelo acelerado para una única variable X 1 con dos niveles,x 1 = 0 y x 1 = 1. S 0 (t) supervivencia para el grupo x 1 = 0. Se muestra S(t) = S 0 (ϕt),para ϕ = 0,5 y ϕ = 2. En el primer caso, la probabilidad de supervivencia del grupo x 1= 0 en cualquier tiempo t, es la misma que la del grupo x 1 = 1 en el tiempo t 1 = 0,5t yen el segundo, la probabilidad de supervivencia del grupo x 1 = 0 en cualquier tiempot, es la misma que la del grupo x 1 = 1 en el tiempo t 2 = 2t.Modelo de riesgo proporcional o de CoxSin embargo, el modelo más usado, por su sencillez y facilidad para interpretar los coeficientes,es el denominado modelo de riesgo proporcional o modelo de Cox, que es unmodelo de la forma:h(t) = h 0 (t)e β 1X 1 +...+ β k X kSiendo h 0 (t) la función de riesgo basal.Otra manera equivalente de expresarlo es:In [ h(t)] = β 1 X 1 +...+ β k Xh k0 (t)88
CURVAS DE VIDA Y SUPERVIVENCIAAl cociente h(t)/h 0 (t) entre el riesgo para cualquier valor de las variables y el riesgo basal,se le denomina riesgo relativo y se suele representar por HR, sus siglas en inglés (hazardratio), es decir, el modelo plantea el logaritmo del riesgo relativo como una función linealde las variables independientes. Se supone, por lo tanto, que el riesgo relativo, a diferenciadel riesgo propiamente dicho, no depende del tiempo, o dicho de otra manera, que esconstante a lo largo del tiempo (de ahí el nombre de modelo de riesgo proporcional).Esta última expresión del modelo hace explícita la interpretación de los coeficientes: β ies el logaritmo del riesgo relativo cuando X i aumenta una unidad, manteniéndose constanteslas demás variables, y por tanto, exp(β i ) es el riesgo relativo cuando X i aumentauna unidad, manteniéndose constantes las demás.Nótese que el modelo no depende de cómo sea h 0 (t), y la única asunción es que el riesgorelativo al aumentar una unidad cada variable es constante (exp(β i )) en todo tiempo.Hay que destacar que esta asunción no siempre es razonable y conviene evaluarla en cadacaso con los procedimientos que se examinarán más adelante (apartado Diagnósticode regresión).La Tabla III muestra los coeficientes del modelo, los riesgos relativos y sus intervalos deconfianza al 95% y la significación estadística de las variables edad, sexo y tratamientopara el evento pérdida del injerto en la cohorte de los trasplantados del Ramón y Cajal,estimados con modelos de Cox. Se muestran las estimaciones realizadas en los modelosunivariados y en el modelo multivariante a efectos de comentar las diferencias.Como el objetivo, en general, es estudiar el efecto conjunto de todas las variables, los resultadosque se suelen mostrar son sólo los del análisis multivariante. Como la edad estáTabla III. Riesgos relativos (HR) y sus intervalos de confianza (IC), estimadosmediante modelos de Cox univariados y multivariantes para el evento pérdida delinjerto en la cohorte de trasplantados del Ramón y Cajal.Modelos univariadosModelo multivarianteVariable β i HR IC 95% p β i HR IC 95% pexp(β I ) exp(β I )Edad 0,008 1,008 1,000-1,016 0,054 0,006 1,006 0,998-1,015 0,136Sexo -0,238 0,789 0,633-0,982 0,034 -0,219 0,804 0,645-1,001 0,051Tratamiento 0,000 0,001Tacro -0,953 0,386 0,239-0,621 0,000 -0,905 0,404 0,251-0,653 0,000CSA -0,194 0,823 0,654-1,037 0,099 -0,158 0,854 0,677-1,077 0,18389
Page 1 and 2:
B i b l i o t e c a d eT R A S P L
Page 3 and 4:
DRUGEdificio Vértice Antonio Lópe
Page 6:
Electronic Control Device Research
Page 10 and 11:
MÉTODOS ESTADÍSTICOS EN EL TRASPL
Page 12 and 13:
Page 14 and 15:
Page 16 and 17:
Page 18 and 19:
Page 20 and 21:
Page 22 and 23:
Page 24 and 25:
Page 26 and 27:
Page 29:
ESTADÍSTICA EN BIOMEDICINA: UNA HE
Page 32 and 33:
Page 34 and 35:
Page 36 and 37:
Page 38 and 39:
Page 40 and 41:
Page 42 and 43:
Page 44 and 45:
Page 46 and 47:
Page 48 and 49:
Page 50 and 51: MÉTODOS ESTADÍSTICOS EN EL TRASPL
Page 66 and 67: EL CONCEPTO DE SEMIVIDACOMO PREDICT
Page 68 and 69: EL CONCEPTO SEMIVIDA COMO PREDICTOR
Page 146 and 147: DE LAS BASES DE DATOSA LOS PROGRAMA
Page 148 and 149: DE LAS BASES DE DATOS A LOS PROGRAM
Page 150 and 151:
DE LAS BASES DE DATOS A LOS PROGRAM
Page 152 and 153:
Page 154 and 155:
Page 156 and 157:
Page 158 and 159:
Page 160 and 161:
RESULTADOS DEL TRASPLANTERENAL: ENS
Page 162 and 163:
RESULTADOS DEL TRASPLANTE RENAL: EN
Page 164 and 165:
Page 166 and 167:
Page 168 and 169:
Page 170 and 171:
Page 172 and 173:
Page 174 and 175:
Page 176 and 177:
Page 178 and 179:
Page 180 and 181:
Page 182 and 183:
Page 184 and 185:
Page 186 and 187:
Page 188 and 189:
Page 190 and 191:
Page 192 and 193:
Page 194:
show all

métodos estadísticos en el trasplante renal - Roche Trasplantes

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?