Comparé y analicé dos poblaciones de pacientes diferentes (infección por virus tipo 1 e infección por virus tipo 2) con un tratamiento específico en cuanto al resultado.
Kaplan Meier entre esos grupos no mostró ninguna diferencia, lo cual es bueno, por lo que puede afirmar que la supervivencia no ajustada entre ambos grupos es la misma.
Sin embargo, parece que un grupo (p. Ej., Infección de virus tipo 1) está "más enfermo" al entrar en el proceso de la enfermedad, ya sea siendo mayor (como una variable continua) o teniendo más u otras comorbilidades que la población Infección de virus tipo 2 . Identifiqué esas diferencias en la población preexistente mediante análisis univariado (regresión logística y chi-cuadrado según).
Quiero ajustar a priori antes de hacer el análisis de Kaplan Meier para ver si esta población (infección de tipo de virus 1) si ajusté esos factores de riesgo, ¿este paciente tiene realmente un beneficio relativo de supervivencia? O, en otras palabras, quiero arriesgarme a ajustarme, por ejemplo, a la edad avanzada, y llegar a la conclusión, como se ha demostrado que la supervivencia es la misma.
Muchas gracias, análisis muy oportuno e importante. Bagazo
Casi parece que le interesa hacer un análisis de riesgo no paramétrico, para que pueda ver el efecto de cada una de las covariables?>
Algo como se describe en estos métodos, por favor, vea adjunto.
@Byron_JMP le está dando buenos consejos, pero le pregunto, ¿por qué necesita ajustar primero? ¿No puede usar un modelo (p. Ej., Riesgo proporcional) e incluir las covariables como efectos fijos?
La estimación de Kaplan-Meier siempre es válida, pero en su mayoría proporciona comparaciones simples (es decir, pruebas grupales).
