15.1: Introdução à análise de sobrevivência

A análise de sobrevida é um método estatístico usado para estudar dados de tempo até o evento, onde o “evento” pode representar resultados como morte, recidiva da doença, falha do sistema ou recuperação. Uma característica única dos dados de sobrevivência é a censura, que ocorre quando o evento de interesse não foi observado para alguns indivíduos durante o período do estudo. Isso requer técnicas especializadas para lidar com dados incompletos de forma eficaz.

O objetivo principal da análise de sobrevivência é estimar o tempo de sobrevivência – o tempo até que um evento especificado ocorra – e entender os fatores que o influenciam. Os conceitos-chave incluem a função de sobrevivência (S(t)), que dá a probabilidade de sobreviver além de um determinado tempo, e a função de risco (h(t)), que descreve a taxa de eventos instantâneos a qualquer momento. Essas funções fornecem informações sobre padrões de sobrevivência e riscos ao longo do tempo.

Os métodos comuns incluem o estimador de Kaplan-Meier, uma abordagem não paramétrica que gera curvas de sobrevivência e permite a comparação das taxas de sobrevivência entre grupos, e o modelo de riscos proporcionais de Cox, um método semi-paramétrico que examina como as covariáveis influenciam a sobrevivência sem assumir uma distribuição específica para os tempos de sobrevivência.

A análise de sobrevivência é amplamente utilizada na medicina para avaliar os efeitos do tratamento e prever os resultados dos pacientes, na engenharia para estimar a expectativa de vida do produto e nas ciências sociais para analisar durações como desemprego ou eventos de tempo de vida. Sua capacidade de lidar com dados censurados e modelar fenômenos dependentes do tempo o torna uma ferramenta essencial para entender e prever resultados em vários campos.