Aplicación de modelos paramétricos alternativos para el análisis de supervivencia de pacientes con cáncer

Andrea Valencia-Orozco, Luis G. Parra-Lara, José W. Martínez, José R. Tovar-Cuevas

Resumen


En el presente artículo se describe una metodología que permite tener un acercamiento a modelos probabilísticos alternativos para el análisis de supervivencia, con censura por la derecha, distintos a los que usualmente se estudian (distribución: exponencial, gamma, Weibull y log-normal), ya que es posible que los datos no se ajusten siempre con suficiente precisión por las distribuciones existentes. La metodología utilizada permite mayor flexibilidad de modelar observaciones extremas, ubicadas generalmente en la cola derecha de la distribución de los datos, lo cual admite que algunos eventos aún tengan la probabilidad de ocurrir, lo que no sucede con los modelos tradicionales y el estimador de Kaplan-Meier, el cual estima para los tiempos más prolongados, probabilidades de supervivencia aproximadamente iguales a cero. Para mostrar la utilidad de la propuesta metodológica, se consideró una aplicación con datos reales que relaciona tiempos de supervivencia de pacientes con cáncer de colon.

Palabras clave


Análisis de Supervivencia; Modelos Probabilísticos; Funciones de Verosimilitud; Estimación de Kaplan- Meier; Neoplasias del Colon

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DOI: http://dx.doi.org/10.17843/rpmesp.2019.362.4269

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