RISCOS E CÂNCER COMPETITIVOS

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Na investigação clínica do cancro, os pacientes são expostos a diferentes causas de insucesso, e os riscos envolvidos são frequentemente competitivos porque o insucesso de uma causa impede a ocorrência de insucesso de outras causas. Por exemplo, os pacientes tratados após a cirurgia podem ter uma recaída local ou distante, desenvolver um segundo cancro, ou morrer de uma causa não relacionada. No transplante de células hematopoiéticas, a recidiva relacionada com a doença e a morte devido à toxicidade do tratamento são as duas principais causas de falha do protocolo.
Foram propostos vários métodos para resumir os dados de sobrevivência na presença de riscos concorrentes. A representação gráfica das curvas de incidência cumulativa de uma causa de fracasso ao longo do tempo é amplamente aceite na literatura porque é fácil de interpretar. Foram propostas diferentes abordagens para estimar e comparar o efeito das covariáveis na função de incidência cumulativa (CIF) de um evento de interesse na presença de riscos concorrentes. A estimativa da função de incidência cumulativa (CIF) de um evento pelo estimador Prentice, a comparação das curvas de incidência cumulativa por um teste de Gray e o modelo de regressão Fine e Gray são métodos de referência para a análise dos riscos competitivos, particularmente em cancerologia. eviações dos pressupostos de um modelo conduzem mais frequentemente a estimativas tendenciosas ou mesmo a conclusões erróneas. Ao contrário das estimativas do efeito dos covariáveis na sobrevivência do paciente por um modelo de regressão Cox, as limitações do modelo de regressão Fine e Gray são a falta de testes de goodness-of-fit para testar um desvio das hipóteses do modelo, ferramentas para refinar o modelo e métodos robustos para estimar os efeitos covariáveis em caso de violações das hipóteses ou censuras informativas.

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