Efecto de la censura informativa sobre la potencia de algunas pruebas tipo Log-Rank

Effect of Informative Censoring on the Power of Some Log-Rank Type Tests

El análisis de supervivencia consiste en un conjunto de técnicas para analizar el tiempo de seguimiento hasta la ocurrencia de un evento de interés, también denominado tiempo de vida, el cual se observa completa o parcialmente. En la práctica, un problema frecuente consiste en comparar las experiencias de supervivencia de al menos dos grupos bajo estudio. La estrategia de análisis más común consiste en usar pruebas Log-Rank, pero estas no distinguen si el mecanismo de censura es informativo o no. En este trabajo se evaluó, bajo diferentes escenarios de simulación, la potencia estimada de algunas pruebas Log-Rank cuando los datos presentan censura informativa. Se encontró evidencia de un mejor desempeño de la prueba de Wilcoxon.

1. INTRODUCCIÓN

En diversos estudios, el interés consiste en observar el tiempo que transcurre desde un evento inicial que determina la inclusión de un individuo en el estudio, y un evento final que, generalmente, se denomina falla. Una característica del análisis de supervivencia es la censura. La duración de un evento está censurada cuando su tiempo de falla no ha sido observado dentro del periodo de estudio, [1].

Entre los métodos para analizar este tipo de datos se encuentran las pruebas Log-Rank, que comparan dos o más curvas de supervivencia bajo la hipótesis nula de que estas son iguales [2]; estas funcionan bien cuando se trabaja con censura no informativa [3], que ocurre cuando el tiempo de falla y los tiempos censurados son independientes.

El objetivo central de este trabajo fue evaluar estadísticamente cómo se comportan algunas pruebas tipo Log-Rank cuando la censura es informativa, y presentar algunos escenarios donde incluso al ignorar la dependencia entre las fallas y la censura, la potencia estimada de las pruebas Log-Rank se mantiene. Demasiada censura informativa puede conducir a sesgos grandes en el proceso de estimación de los parámetros del modelo [1].

En este trabajo se presenta un estudio de simulación en el cual se evidencian los porcentajes de censura para los que las pruebas Log-Rank tienen una alta y baja potencia estimada, teniendo en cuenta el tamaño muestral y si la censura es informativa o no.

2.  Definiciones y pruebas Log-Rank

2.1.  Censura