RIESGOS COMPETITIVOS Y CÁNCER

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En la investigación clínica del cáncer, los pacientes están expuestos a diferentes causas de fracaso, y los riesgos que conllevan son a menudo competitivos, ya que el fracaso de una causa impide que se produzca el fracaso de otras causas. Por ejemplo, los pacientes tratados después de la cirugía pueden recaer localmente o a distancia, desarrollar un segundo cáncer o morir por una causa no relacionada. En el trasplante de células hematopoyéticas, la recaída relacionada con la enfermedad y la muerte debida a la toxicidad del tratamiento son las dos causas principales del fracaso del protocolo.
Se han propuesto varios métodos para resumir los datos de supervivencia en presencia de riesgos concurrentes. La representación gráfica de las curvas de incidencia acumulada de una causa de fallo a lo largo del tiempo está ampliamente aceptada en la literatura porque es fácil de interpretar. Se han propuesto diferentes enfoques para estimar y comparar el efecto de las covariables en la función de incidencia acumulada (CIF) de un evento de interés en presencia de riesgos competitivos. La estimación de la función de incidencia acumulada (FIC) de un evento mediante el estimador de Prentice, la comparación de las curvas de incidencia acumulada mediante un test de Gray y el modelo de regresión de Fine y Gray son métodos de referencia para el análisis de los riesgos competitivos, especialmente en cancerología.

Las desviaciones de los supuestos de un modelo suelen conducir a estimaciones sesgadas o incluso a conclusiones erróneas. A diferencia de las estimaciones del efecto de las covariables sobre la supervivencia de los pacientes mediante un modelo de regresión de Cox, las limitaciones del modelo de regresión de Fine y Gray son la falta de pruebas de bondad de ajuste para comprobar una desviación de los supuestos del modelo, de herramientas para refinar el modelo y de métodos robustos para estimar los efectos de las covariables en caso de violaciones de los supuestos o de censura informativa.

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