Pregunta 214 · Examen MIR 2018

Qué es el análisis de supervivencia

El análisis de supervivencia estudia variables de tipo «tiempo hasta un evento»: tiempo hasta la muerte, hasta la recaída, hasta el fracaso de un injerto o hasta el diagnóstico de una complicación. Aunque el nombre venga de la mortalidad, el evento puede ser cualquier suceso bien definido cuyo momento pueda fecharse. En la pregunta, la variable es el tiempo hasta la muerte en personas con infección por el VIH y el factor que se compara es el momento en que se adquirió la infección.

Lo que hace especiales estos datos no es que sean tiempos, sino que muchos están incompletos. Si todos los tiempos se conocieran, podrían tratarse como una variable cuantitativa más, aunque suelen tener una distribución muy asimétrica.

Los datos censurados

Un dato está censurado cuando, al terminar el análisis, no se sabe cuándo ocurrirá el evento en ese individuo, solo que no había ocurrido hasta un momento determinado. Pasa con los pacientes que siguen vivos al cierre del estudio, con los que entraron tarde y tienen un seguimiento más corto y con los que se pierden o se retiran. Es la censura por la derecha, la más frecuente en clínica.

Descartar a los censurados sesga el resultado, porque se pierde sobre todo a quienes seguían vivos y la supervivencia se infraestima; tratarlos como si hubieran muerto en su último control también la infraestima, y contarlos como vivos hasta el final del estudio la sobreestima. Los métodos de supervivencia aprovechan la información que sí aportan: que el sujeto estuvo en riesgo y vivo hasta su último contacto. Para que el resultado sea válido se asume que la censura es no informativa, es decir, que quien se pierde tiene el mismo pronóstico que quien sigue en el estudio.

El estimador de Kaplan-Meier

Es el método no paramétrico de referencia para estimar la función de supervivencia, la probabilidad de seguir libre del evento más allá de cada momento. También se llama método del límite del producto, porque calcula la supervivencia como un producto de probabilidades condicionadas.

Cómo se calcula

Cada vez que se produce un evento se calcula la probabilidad de sobrevivir a ese instante entre los que estaban en riesgo justo antes, y la supervivencia acumulada es el producto de todas ellas hasta ese punto. Los censurados cuentan en el denominador hasta su salida y luego dejan de contar, sin restar supervivencia.

Momento	En riesgo	Suceso	Probabilidad de sobrevivir al momento	Supervivencia acumulada
Mes 3	10	1 muerte	9/10 = 0,90	0,90
Mes 4	9	1 censura	Sin cambio	0,90
Mes 6	8	1 muerte	7/8 = 0,875	0,90 × 0,875 ≈ 0,79

El resultado se representa como una curva escalonada que solo baja cuando hay un evento; las censuras suelen señalarse con pequeñas marcas verticales. De la curva se obtienen la supervivencia a un plazo fijo (por ejemplo, a cinco años) y la mediana de supervivencia, el tiempo en que la curva cruza el 50 %. Al final del seguimiento quedan pocos pacientes en riesgo y la estimación se vuelve imprecisa, algo que se refleja en intervalos de confianza más anchos.

Se diferencia del método actuarial o de tablas de vida en que este agrupa el tiempo en intervalos fijos, mientras que Kaplan-Meier recalcula en cada evento, lo que lo hace más adecuado con muestras pequeñas o medianas.

Cómo se comparan grupos: log-rank y regresión de Cox

Para comparar las curvas de dos o más grupos, como los pacientes según el momento de la infección, la prueba habitual es la de log-rank, que contrasta en cada instante los eventos observados con los esperados si no hubiera diferencias entre grupos. Es un contraste de hipótesis: dice si las curvas difieren, no cuánto.

Cuando hay que ajustar por otras variables (edad, carga viral, recuento de CD4, tratamiento), se recurre a la regresión de riesgos proporcionales de Cox, que estima un hazard ratio para cada factor. Su supuesto principal es que el cociente de riesgos entre grupos se mantiene constante a lo largo del tiempo.

Qué método corresponde a cada tipo de variable de resultado

Método	Variable de resultado	Uso con datos de supervivencia
t de Student	Cuantitativa, media de dos grupos	No admite datos censurados
Regresión lineal	Cuantitativa continua	No admite datos censurados
Regresión logística	Dicotómica (evento sí o no)	Ignora cuándo ocurre el evento y la censura
Kaplan-Meier, log-rank, Cox	Tiempo hasta un evento	Diseñados para ese tipo de datos

La respuesta a la pregunta 214 del MIR 2018

El objetivo del estudio es describir y comparar la supervivencia de los pacientes con VIH según el momento de adquisición de la infección. Es una variable de tiempo hasta la muerte, con pacientes vivos o perdidos al final del seguimiento, y el método indicado es el estimador de Kaplan-Meier, que construye la curva de cada grupo y permite compararlas con la prueba de log-rank: la respuesta correcta es la opción 3.