Estimación no paramétrica de la función de supervivencia para datos con eventos recurrentes

• Autores: Juan Ramón González, Edsel A. Peña
• Localización: Revista española de salud pública, ISSN 1135-5727, ISSN-e 2173-9110, Vol. 78, Nº. 2, 2004 (Ejemplar dedicado a: Estudios longitudinales), págs. 189-199
• Idioma: español
• DOI: 10.1590/s1135-57272004000200006
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  • Los eventos recurrentes cuando tratamos estudios de supervivencia, necesita utilizar una metodología distinta a la empleada en el análisis de supervivencia estándar. El principal problema que nos encontramos a la hora de realizar inferencia en este tipo de estudios es que las observaciones pueden no ser independientes. Así, si no tenemos en cuenta este hecho, se pueden obtener estimadores sesgados e ineficientes. En el caso de independencia, podemos usar la generalización del estimador límite del producto propuesto por Peña et al. (2001) para estimar la función de supervivencia de los tiempos de interocurrencias. Sin embargo para el modelo con tiempos correlacionados debemos utilizar otros modelos como el modelo de fragilidad (frailty model) o un estimador propuesto por Wang y Chang (1999) que contempla tanto el hecho que los tiempos estén o no correlacionados. El objetivo de este trabajo ha sido ilustrar estas aproximaciones con dos ejemplos basados en datos reales.