Análisis Paramétrico Curvas Supervivencia

Este tutorial muestra cómo trazar e interpretar curvas de supervivencia paramétricas en Excel usando el software estadístico XLSTAT.

Datos para ejecutar un Análisis Paramétrico de Curvas Supervivencia

Los datos se han obtenido de [Gehan E.A. (1965). A generalized Wilcoxon test for comparing arbitrarily singly-censored samples. Biometrika, 52, pp 203-223] y representan un ensayo clínico aleatorizado que investiga el efecto de la droga 6-mercaptopurina en los tiempos de remisión (en semanas) de pacientes con leucemia aguda. Nuestro objetivo se centra en determinar si el momento del fallo sigue una distribución Weibull y comparar los grupos.

Objetivo del Análisis Paramétrico de Curvas Supervivencia

Nos planteamos determinar si una distribución de Weibull se ajusta bien al tiempo de supervivencia de los pacientes, así como comparar grupos de pacientes.

Configuración del Análisis Paramétrico de Curvas Supervivencia

Tras abrir XLSTAT, seleccione el comando XLSTAT / Análisis de supervivencia / Regresión paramétrica de supervivencia.

Una vez haya hecho clic en el botón, aparece el cuadro de diálogo de las curvas paramétricas de supervivencia. Seleccione los datos en la hoja de Excel.

Los Datos de tiempo corresponden a las duraciones en que los pacientes o bien recayeron o fueron censurados.

El Indicador de estado describe si un paciente recayó (código de evento = 1) o si fue censurado (código censurado = 0) en un momento dado.

Puesto que XLSTAT toma en consideración la información sobre si el paciente pertenece al grupo de control o al de tratamiento, necesitamos seleccionar la información de los grupos.

Seleccione la distribución de Weibull.

Los cálculos comienzan tras hacer clic en OK. Los resultados se muestran a continuación en una nueva hoja de Excel.

Interpretación de los resultados de un Análisis Paramétrico de Curvas Supervivencia

La primera tabla muestra un resumen de los datos del primer grupo. La siguiente tabla ofrece los parámetros y el nivel de significación de la intercepción y el parámetro de la escala de la distribución de Weibull para ese grupo.

Podemos ver que estos coeficientes son significativos.

A continuación, podemos visualizar varias curvas, incluyendo la función de distribución de supervivencia (SDF, Survival Distribution Function, o función de fiabilidad).

Todos estos resultados se muestran también para el grupo de control.

Ambos coeficientes son significativos.

Finalmente, se muestra un gráfico comparando ambos grupos.

Podemos ver que el grupo de control tiene un tiempo de supervivencia mucho más corto que el grupo de tratamiento.

Se muestran asimismo los cuantiles (percentiles) obtenidos con la distribución de Weibull para cada grupo. La mediana del tiempo es igual a 25.75 para el grupo de tratamiento.

Si se incluyeran también variables explicativas, entonces debería usarse el modelo de regresión paramétrica de supervivencia.