Medicina Basada en la Evidencia

Estudios de supervivencia. Método de Kaplan-Meier… – 637 – Ahora supongamos que estamos interesados en saber si la edad del paciente influye en la probabilidad de precisar ingreso en UCI. Concretamente, queremos sa- ber si este riesgo es diferente en mayores y menores de 3 meses de edad. En el Anexo 3 de este capítulo se le muestra los pasos a seguir con RCommander para realizar este ejercicio. El programa nos muestra un gráfico similar al de la Figura 3 . Vemos en esta gráfica las dos curvas de superviven- cia en función de la variable elegida, EdadMenor- 3mes. A simple vista, parece claro que los lactantes menores de 3 meses (la variable se codifica como 1) tienen una menor probabilidad de “supervivencia” o, dicho de otro modo, un mayor riesgo de precisar ingreso en UCI. Si queremos saber cuál es la probabi- lidad de que la diferencia aparente que observamos entre las dos curvas sea debida al azar, deberemos recurrir a una prueba de contraste, como veremos a continuación. PRUEBA DE LOG-RANK La prueba de log-rank es una prueba estadística utili- zada para comparar la supervivencia entre dos o más grupos. El objetivo de la prueba es determinar si hay diferencias significativas en la tasa de eventos entre los grupos. Se calcula la probabilidad de que un evento ocurra en cada grupo en cada periodo de tiempo, y se comparan estas probabilidades. La ventaja de esta prueba es que tiene en cuenta las diferencias de supervivencia entre los grupos en todos los periodos de tiempo mientras dura el seguimiento. Su hipótesis nula asume que las dos curvas son semejantes y las diferencias observadas son debidas al azar. En caso de que el valor de p ob- tenido sea menor de 0,05 la diferencia se considerará estadísticamente significativa. Para comparar la supervivencia de dos grupos no basta con la inspección visual de las curvas. Es necesario realizar un contraste de hipótesis, siendo la prueba de log-rank la más utilizada para este fin Esta prueba, similar a la de Mantel-Haenszel, se basa en el número de eventos observados en cada grupo y en los tiempos de evento esperados si las tasas de supervivencia fueran iguales en todos los grupos. Pro- porciona un estadístico que sigue una distribución de ji-cuadrado con un número de grados de libertad igual al número de grupos menos 1. Aunque lo más habitual sea comparar dos curvas, la prueba de log-rank permite comparar también un nú- mero mayor de dos. El problema, en estos casos, es que un resultado significativo indica que existe hete- rogeneidad entre las curvas (al igual que ocurre con el análisis de la varianza), pero no nos dice qué pares de curvas son diferentes entre sí. Figura 2. Curva de Kaplan-Meier Probabilidades de supervivencia Tiempo de ingreso (en días) Curva de supervivencia 0 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 2 4 6 8 10 Figura 3. Representación de dos curvas de Kaplan-Meier Probabilidades de supervivencia Tiempo de ingreso (en días) Curva de supervivencia 0 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 2 4 6 8 10 Mayores de 3 meses Menores de 3 meses