El enfoque actuarial, un método estadístico desarrollado originalmente para la evaluación de riesgos de seguros de vida, se utiliza ampliamente para calcular las tasas de supervivencia en estudios clínicos y poblacionales. Este método tiene en cuenta a los participantes perdidos durante el seguimiento o a los que mueren por causas no relacionadas con el estudio, lo que garantiza una representación más precisa de las probabilidades de supervivencia.
Considere el ejemplo de un procedimiento quirúrgico de alto riesgo con mortalidad significativa en etapa temprana. Se lleva a cabo un estudio clínico de dos años, centrándose en el primer año crítico. Los participantes se dividen en dos grupos: uno seguido durante un año y otro durante dos años. Las tasas de supervivencia se estiman utilizando el método actuarial (o tabla de vida), que divide el período de estudio en intervalos, generalmente de un año.
A modo de ejemplo, supongamos que el primer grupo comienza con 1.000 pacientes, de los cuales 240 mueren en el primer año. El segundo grupo también comienza con 1.000 pacientes, con 200 muertes en el primer año y 16 en el segundo. La tasa de supervivencia a un año se calcula restando el número total de muertes del tamaño de la cohorte inicial y dividiendo el resultado por la población inicial:
Tasa de supervivencia a un año = (2000−240−200)/2000=0,78 o 78%
Este enfoque también se puede aplicar a estudios de resultados a largo plazo, como la evaluación de la eficacia de un tratamiento contra el cáncer a lo largo de los años. El método actuarial se adapta a los pacientes perdidos durante el seguimiento o que mueren por causas no relacionadas, lo que permite un análisis sólido de los efectos a largo plazo.
En el caso de las tasas de supervivencia a dos años, el cálculo se vuelve más matizado. Utiliza la probabilidad condicional, considerando solo a aquellos individuos observados durante los dos años completos y que sobrevivieron el primer año. La tasa de supervivencia a dos años no debe exceder la tasa de un año y se determina multiplicando la probabilidad de sobrevivir el primer año por la probabilidad de sobrevivir el segundo año, condicionada a la supervivencia del primer año:
Tasa de supervivencia a dos años = 0,78×0,98 = 0,7644 o 76,44%
Este método sofisticado, si bien es poderoso, enfrenta desafíos como datos de seguimiento incompletos y un registro preciso de las muertes. A pesar de estas limitaciones, sigue siendo particularmente eficaz en estudios poblacionales a gran escala en los que el seguimiento de los participantes individuales no es práctico. Al tener en cuenta la censura y las probabilidades de supervivencia basadas en intervalos, el enfoque actuarial proporciona un marco fiable para el análisis de supervivencia en diversos contextos de investigación.
El análisis de supervivencia evalúa el tiempo que transcurre hasta que ocurre un evento, como la muerte o el fracaso del tratamiento. El enfoque actuarial o de tabla de vida, adaptado de la ciencia actuarial, analiza los datos de supervivencia.
En un escenario de estudio clínico, los participantes se dividen en grupos con diferentes duraciones de seguimiento para centrarse en los períodos críticos, como el primer año después de la cirugía de alto riesgo.
El método actuarial calcula las tasas de supervivencia a intervalos predeterminados, utilizando plenamente los datos de todos los participantes, incluidos los que se perdieron durante el seguimiento o los que han fallecido por otras causas.
Para comprender el impacto en la supervivencia del primer año, las tasas de supervivencia a un año se derivan restando el número de muertes del total de participantes y dividiéndolo por el número original.
Solo se considera el subconjunto de pacientes observados durante los dos años completos para estimar la supervivencia a dos años, centrándose en aquellos que sobrevivieron el primer año y luego continuaron sobreviviendo el segundo año.
Este método es consistente, ayuda a identificar tendencias a largo plazo y evalúa la efectividad de los tratamientos o intervenciones, proporcionando una herramienta sólida para comprender los resultados en la investigación médica.
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