Una de las ventajas de trabajar con Tabular y Generador de gráficos es que permite actualizar dinámicamente un análisis sobre la marcha según el conjunto de observaciones incluidas en el filtro de datos . Resulta fascinante observar cómo cambian los resúmenes al modificarse la población subyacente, lo que permite comprender cómo ciertas características influyen en los resultados.
Sin embargo, un conjunto de puntos finales queda excluido de los beneficios de la actualización dinámica en Generador de gráficos : los puntos finales de tiempo hasta el evento. Si bien es posible generar un análisis desde la plataforma Supervivencia , guardar las estimaciones en una tabla de datos y producir un gráfico de Kaplan-Meier en Generador de gráficos , este gráfico no puede responder al filtrado de observaciones en la tabla de datos original sin antes actualizar la tabla de datos subyacente de las estimaciones obtenidas de Supervivencia . Esto crea un bucle. Para los fines de este blog, supongamos que hablamos de pacientes:
- Analizar pacientes utilizando Supervivencia y estimaciones de resultados.
- Produce Kaplan-Meier plot from estimates using Generador de gráficos.
- Filtrar pacientes en la tabla original usando Filtro de datos .
- Actualizar el análisis en Supervivencia y generar nuevas estimaciones.
- Rebuild plot from updates estimates using Generador de gráficos.
Esta actualización continua de la gráfica de Kaplan-Meier debería ser sencilla y sin interrupciones. También es importante añadir una tabla de número de pacientes en riesgo que se actualice con las estimaciones subyacentes. Cabe destacar que la tabla de número de pacientes en riesgo es un requisito para las gráficas de Kaplan-Meier en muchas revistas médicas (busque "gráfica de supervivencia" en la página) y para la Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos ( FDA).
Introduce el complemento Explorador de supervivencia .
El complemento Explorador de supervivencia realiza un análisis de tiempo hasta el evento utilizando la plataforma JMP Supervivencia , generando un gráfico de Kaplan-Meier con una tabla de número en riesgo mediante el Generador de gráficos . Existen opciones para modificar y anotar el gráfico con pruebas estadísticas e intervalos de confianza. Lo más importante es que el complemento permite a los usuarios agregar covariables al Filtro de datos correspondiente, lo que proporciona información sobre cómo cambia el análisis dinámicamente al seleccionar las observaciones de interés.
El cuadro de diálogo de Survival Explorer se presenta en la Figura 1.
Figure 1. Dialog for Survival ExplorerFigura 1. Diálogo para Survival Explorer
Descripción de los roles:
- Y, Tiempo hasta el evento: Una columna numérica que indica el tiempo hasta que ocurra un evento o se produzca una censura para cada observación.
- Agrupación: Una columna de caracteres opcional que se utilizará para producir una curva de tiempo hasta el evento independiente para cada nivel de la columna Agrupación.
- Censurar: Una columna numérica que indica si se produce un evento o un resultado de censura para cada observación.
Las opciones incluyen:
- Código de censura: El valor de la columna Censor indica si una observación está censurada. Otros valores indican que la observación experimentó un evento.
- Intervalo de riesgo: La tabla de riesgo se genera con valores impresos según este intervalo. Por ejemplo, si el intervalo es 25, los valores de la tabla se mostrarán cada 25 días (siempre que la columna de tiempo se mida en esa unidad). Si el intervalo supera el tiempo máximo en todos los niveles de agrupación, la última entrada se mostrará en el tiempo máximo.
- Tabla de riesgo por color según grupo : Si se selecciona esta opción y se proporciona una columna de agrupación, las filas de la tabla de riesgo se colorearán según el color de las líneas del gráfico de Kaplan-Meier. Si no se selecciona o no se proporciona ninguna columna de agrupación, los valores de la tabla de riesgo aparecerán en negro. Esta opción requiere que se defina una propiedad de columna para los colores de los valores en la columna de agrupación.
- Tamaño relativo del número de personas en riesgo: Este valor modifica el tamaño del número de personas en riesgo en relación con la gráfica de Kaplan-Meier. Para un número elevado de niveles de agrupación, este valor debe incrementarse para dejar suficiente espacio para el número de niveles en la parte inferior de la figura.
- Desplazamiento del número de personas en riesgo: Este valor modifica la posición de los datos presentados en el indicador de número de personas en riesgo para que resulte más atractivo visualmente.
Ilustramos el uso de este complemento con el conjunto de datos Supervivencia de los receptores de trasplante de hígado de Collett (2023). Este conjunto de datos contiene información sobre 1761 pacientes, incluyendo el tiempo transcurrido hasta el fallo del injerto en días, la causa del fallo, la edad, el sexo y la enfermedad primaria (ALD: enfermedad hepática inducida por alcohol, PSC: colangitis esclerosante primaria, PBC: colangitis biliar primaria).
El cuadro de diálogo que se muestra en la Figura 1 representa nuestro análisis. La columna «Fallo» indica si los pacientes presentan fallos, por lo que el código de censura se establece en 0. El tiempo máximo es de 4720 días (¡casi 13 años!), por lo que el intervalo de riesgo se establece en 365. Se utilizan los valores predeterminados para las demás opciones.
La figura 2 presenta los resultados del análisis de la plataforma Supervivencia tras añadir género y edad al Filtro de datos . La opción Agregar intervalos simultáneos está activada.
Figure 2. Analysis of liver transplant dataFigura 2. Análisis de datos de trasplante de hígado
En el área de Opciones de la salida se resumen hasta cuatro botones. Los nombres de los botones cambian al seleccionarlos.
- Fallo/Supervivencia: Esta opción cambia la configuración del gráfico de Supervivencia a Fallo. En la configuración de Supervivencia, el eje Y comienza en 1 y la probabilidad disminuye con el tiempo. El eje Y puede interpretarse como la proporción de observaciones que sobrevivieron (es decir, no experimentaron un fallo). En la configuración de Fallo, el eje Y comienza en 0 y la probabilidad aumenta con el tiempo. El eje Y puede interpretarse como la proporción de observaciones que experimentaron un fallo (es decir, no sobrevivieron).
- Agregar intervalos/Eliminar intervalos: Esta opción agrega o elimina los intervalos de confianza del 95% puntuales alrededor de cada curva.
- Agregar intervalos simultáneos/Eliminar intervalos simultáneos: Esta opción agrega o elimina los intervalos de confianza simultáneos del 95% alrededor de cada curva.
- Agregar/Eliminar pruebas: Esta opción agrega o elimina los valores p para las pruebas de log-rank y Wilcoxon para las diferencias entre los niveles de agrupación en las curvas de supervivencia. Tenga en cuenta que este botón solo aparece si se selecciona una columna de agrupación.
En el área Generador de gráficos de la salida, se generan tres líneas que resumen el tiempo hasta el fallo del injerto. Los símbolos de tubería vertical indican los momentos en que al menos un paciente fue censurado. La tabla de número en riesgo indica que el estudio comenzó con 933, 469 y 359 pacientes para ALD, PBC y PSC, respectivamente. Los valores se presentan cada 365 días, aunque el último conjunto de valores se presenta a los 4720 días, ya que 4745 (13 × 365) excede este número máximo de días. Debido a las opciones del cuadro de diálogo, la tabla de número en riesgo se imprime en colores que coinciden con los colores de las líneas y los intervalos de confianza de la columna Agrupación de Enfermedad Primaria.
Al hacer clic en Agregar pruebas, se añaden los valores p de log-rank y Wilcoxon, 0,0004 y 0,0014, respectivamente.
Al subconfigure el filtro de datos a Género = 2, los resultados del Generador de gráficos se actualizan instantáneamente a los presentados en la Figura 3.
Figure 3. Analysis of liver transplant data for gender = 2Figura 3. Análisis de datos de trasplante de hígado para género = 2
Aquí, la tabla de riesgo indica que hay 200, 400 y 94 pacientes para ALD, PBC y PSC, respectivamente. Con este cambio en el tamaño de la muestra, el tiempo hasta el fallo del injerto no se considera significativo (log-rank: 0,7094, Wilcoxon: 0,8926).
La velocidad de actualización del Generador de gráficos es especialmente notable al subconjuntar usando una variable continua como la edad. Vea el video a continuación.
Referencias
Collett D. (2023). Modelado de datos de supervivencia en la investigación médica, cuarta edición . Boca Raton, Fl: CRC Press.
