15.11: Índice de peligrosidad

La tasa de peligro, también conocida como función de peligro o tasa de fallo, es una medida estadística utilizada para describir la tasa instantánea a la que ocurre un evento, dado que el evento aún no ha sucedido. Desde una perspectiva probabilística, representa la probabilidad de que un sujeto experimente el evento en un intervalo de tiempo muy pequeño, condicionado a sobrevivir hasta el comienzo de ese intervalo. En términos de frecuencia, la tasa de peligro puede considerarse como la relación entre el número de eventos y el tiempo total en riesgo, lo que proporciona una medida normalizada de la frecuencia con la que ocurren los eventos a lo largo del tiempo.

La tasa de peligro es una función que describe cómo cambia el riesgo de un evento con el tiempo. Por lo general, se utiliza en el análisis de supervivencia y la ingeniería de confiabilidad para modelar datos de tiempo hasta el evento. La tasa de peligro puede variar con el tiempo y puede ser creciente, decreciente o constante dependiendo de la naturaleza del proceso que se esté estudiando. La integral de la tasa de peligro a lo largo del tiempo se puede utilizar para derivar la función de peligro acumulativo, que proporciona una medida del riesgo acumulado durante un período de tiempo determinado.

En el campo de los estudios clínicos, la tasa de riesgo es crucial para comprender la dinámica de la supervivencia y los tiempos de fracaso. Es particularmente útil en el análisis de datos de tiempo hasta el evento, donde los investigadores están interesados en eventos como la muerte, la recurrencia de la enfermedad o la recuperación. Los ensayos clínicos a menudo emplean tasas de riesgo para comparar la efectividad de los tratamientos o para evaluar el impacto de los factores de riesgo en la supervivencia. El análisis estadístico en este contexto implica la estimación de las tasas de riesgo a partir de los datos observados, normalmente utilizando métodos como el estimador de Kaplan-Meier para las funciones de supervivencia o los modelos de riesgos proporcionales de Cox para evaluar la influencia de las covariables. Estos métodos permiten a los investigadores dar cuenta de la censura, en la que algunos sujetos pueden no experimentar el evento al final del período de estudio, y hacer inferencias sobre la estructura de riesgo subyacente. Al analizar las tasas de riesgo, los investigadores clínicos pueden obtener información sobre el momento y la probabilidad de los eventos, informando las estrategias de tratamiento y las políticas de atención médica.