RISCHI COMPETITIVI E CANCRO

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Nella ricerca clinica sul cancro, i pazienti sono esposti a diverse cause di fallimento, e i rischi coinvolti sono spesso competitivi perché il fallimento di una causa impedisce il verificarsi del fallimento di altre cause. Per esempio, i pazienti trattati dopo la chirurgia possono avere una ricaduta locale o a distanza, sviluppare un secondo cancro o morire per una causa non correlata. Nel trapianto di cellule ematopoietiche, la ricaduta legata alla malattia e la morte dovuta alla tossicità del trattamento sono le due principali cause di fallimento del protocollo.
Sono stati proposti diversi metodi per riassumere i dati di sopravvivenza in presenza di rischi concorrenti. La rappresentazione grafica delle curve di incidenza cumulativa di una causa di guasto nel tempo è ampiamente accettata in letteratura perché è facile da interpretare. Sono stati proposti diversi approcci per stimare e confrontare l’effetto delle covariate sulla funzione di incidenza cumulativa (CIF) di un evento di interesse in presenza di rischi concorrenti. La stima della funzione di incidenza cumulativa (CIF) di un evento tramite lo stimatore di Prentice, il confronto delle curve di incidenza cumulativa tramite un test di Gray e il modello di regressione Fine e Gray sono metodi di riferimento per l’analisi dei rischi competitivi, in particolare in cancerologia. e deviazioni dalle ipotesi di un modello portano più spesso a stime distorte o addirittura a conclusioni errate. A differenza delle stime dell’effetto delle covariate sulla sopravvivenza dei pazienti mediante un modello di regressione di Cox, i limiti del modello di regressione Fine and Gray sono la mancanza di test di bontà dell’adattamento per verificare una deviazione dalle ipotesi del modello, di strumenti per raffinare il modello e di metodi robusti per stimare gli effetti delle covariate in caso di violazioni delle ipotesi o di censura informativa.

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