definición de la razón de riesgo
el riesgo se define como la pendiente de la curva de supervivencia, una medida de la rapidez con la que los sujetos mueren.
el hazard ratio compara dos tratamientos. Si el hazard ratio ES 2,0, entonces la tasa de muertes en un grupo de tratamiento es el doble de la tasa en el otro grupo.
como parte del análisis de supervivencia de dos conjuntos de datos, Prism reporta el hazard ratio con su intervalo de confianza del 95%.,
interpretando el hazard ratio
el hazard ratio No se calcula en ningún momento, sino que incluye todos los datos de la curva de supervivencia.
dado que solo se ha notificado un hazard ratio, solo se puede interpretar si se asume que el hazard ratio de la población es consistente a lo largo del tiempo, y que cualquier diferencia se debe a un muestreo aleatorio.
si el hazard ratio no es consistente a lo largo del tiempo, el valor que Prism reporta para el hazard ratio no será útil., Si dos curvas de supervivencia se cruzan, las razones de riesgo ciertamente no son consistentes (a menos que se crucen en momentos tardíos, cuando todavía hay pocos sujetos a los que seguir, por lo que hay mucha incertidumbre en la posición real de las curvas de supervivencia).
tenga en cuenta que una razón de riesgo de dos no significa que la mediana del tiempo de supervivencia se duplique (o se reduzca a la mitad). Una razón de riesgo de dos significa que un paciente en un grupo de tratamiento que no ha muerto (o progresado, o cualquier punto final que se rastree) en un cierto punto de tiempo tiene el doble de probabilidad de haber muerto (o progresado…,) en el siguiente momento en comparación con un paciente en el otro grupo de tratamiento.
para otras precauciones sobre la interpretación de los cocientes de riesgo, consulte estos dos artículos de revisión:
Cómo se calcula el cociente de riesgo
Hay dos formas muy similares de hacer cálculos de supervivencia: log-rank y Mantel-Haenszel. Ambos se explican en el capítulo 3 De Machin, Cheung y Parmar, análisis de supervivencia (detalles a continuación).
El enfoque Mantel Haneszel utiliza estos pasos:
- calcular la varianza total, V, como se explica en la página 38-40 de un folleto de Michael Vaeth., Tenga en cuenta que llama a la prueba «log-rank», pero en una nota explica que esta es la prueba más precisa, y también da la ecuación para la aproximación más simple que llamamos log-rank.
- calcular L = (O1 – E1) / V, donde O1 – es el número total observado de eventos en el Grupo1 E1 – es el número total esperado de eventos en el Grupo1. Obtendrías el mismo valor de K si usaras el otro grupo.
- tenga en cuenta que L es el logaritmo natural de la FC.
- El límite inferior de confianza del 95% de la razón de riesgos es igual a:
EXP(L – 1.,96 / sqrt(V)) - El límite superior de confianza del 95% es igual a:
EXP(l + 1.96/sqrt (V))
el enfoque de logrank utiliza estos pasos:
los dos métodos comparados
los dos generalmente dan resultados idénticos (o casi idénticos). Pero los resultados pueden diferir cuando varios sujetos mueren al mismo tiempo o cuando el hazard ratio está lejos de 1,0.
Bernstein y sus colegas analizaron datos simulados con ambos métodos (1). En todas sus simulaciones, la suposición de riesgos proporcionales era cierta. Los dos métodos dieron valores muy similares., El método logrank (al que se refieren como el método O/E) informa valores que están más cerca de 1,0 que la razón de riesgo real, especialmente cuando la razón de riesgo es grande o el tamaño de la muestra es grande.
Cuando hay lazos, ambos métodos son menos precisos. Los métodos de logrank tienden a notificar razones de riesgo que están incluso más cerca de 1,0 (por lo que la razón de riesgo notificada es demasiado pequeña cuando la razón de riesgo es mayor que 1,0, y demasiado grande cuando la razón de riesgo es menor que 1,0). El método Mantel-Haenszel, por el contrario, reporta razones de riesgo que están más lejos de 1.,0 (por lo tanto, el hazard ratio notificado es demasiado grande cuando el hazard ratio es mayor que 1,0, y demasiado pequeño cuando el hazard ratio es menor que 1,0).
no probaron los dos métodos con datos simulados donde la suposición de riesgos proporcionales no es cierta. He visto un conjunto de datos donde las dos estimaciones de HR eran muy diferentes (por un factor de tres), y la suposición de riesgos proporcionales era dudosa para esos datos (archivo Excel)., Parece que el método Mantel-Haenszel da más peso a las diferencias en el peligro en los últimos momentos, mientras que el método logrank da el mismo peso en todas partes (pero no he explorado esto en detalle). Si ve valores de HR muy diferentes con los dos métodos, piense si la suposición de riesgos proporcionales es razonable. Si esa suposición no es razonable, entonces, por supuesto, todo el concepto de una sola razón de riesgo que describe la curva completa no es significativo.
un error en Prism 6
tenga en cuenta que ambos métodos utilizan el logaritmo natural de la HR en sus cálculos., Definimos este valor como L Por encima. El error en Prism 6 es que el cálculo para la prueba de logrank realmente calculó L Usando el enfoque Mantel-Haenszel al calcular el intervalo de confianza. Por lo general, los dos valores de HR son casi idénticos, por lo que este error fue en su mayoría trivial. Solo afecta a los cálculos cuando los dos valores de HR son muy diferentes. En esta situación, uno tiene que preguntarse si cualquiera de las definiciones es muy útil. Sospecho que esta discrepancia ocurre cuando los datos simplemente no cumplen con las suposiciones de riesgos proporcionales. El error fue corregido en 7.00 y 7.0 a.,
Cómo las versiones anteriores de Prism calculan la razón de riesgo
Prism 4 utiliza el método de logrank para calcular la razón de riesgo, pero utiliza el enfoque Mantel-Haenszel para calcular el intervalo de confianza de la razón de riesgo. Los resultados pueden ser inconsistentes. En casos raros, el hazard ratio notificado por Prism 4 podría estar fuera del intervalo de confianza del hazard ratio notificado por Prism 4.
Prism 5 calcula tanto el hazard ratio como su intervalo de confianza, utilizando el enfoque Mantel Haenszel.
