Análisis de supervivencia y censura
- Concepto
Estudia cuánto tiempo pasa hasta un evento, aprovechando a las personas cuyo seguimiento termina antes de saber si les ocurrió.
Qué es
El análisis de supervivencia estudia el tiempo hasta un evento (muerte, recaída, curación, alta), no solo si el evento ocurrió. Su rasgo central es la censura: personas que salen del seguimiento antes del evento porque el estudio terminó, se perdieron o se retiraron. Los métodos de supervivencia usan la información de cada persona mientras estuvo observada, en lugar de descartarla o contarla como si no hubiera tenido el evento.
Ejemplo resuelto
- Datos: 6 pacientes. Mueren a los 4, 9 y 15 meses; se pierden a los 6 y 10 meses; uno sigue vivo a los 24 meses al cerrar el estudio.
- Error 1: descartar a los 2 perdidos da 3 muertes de 4 = 75 %; se tira información de quienes sobrevivieron varios meses.
- Error 2: contarlos como vivos da 3 de 6 = 50 %; se supone que sobrevivieron más de lo que se sabe.
- Correcto: a los 4 meses, 6 en riesgo y 1 muerte: 5/6 = 0,833.
- A los 6 meses se censura uno; a los 9 meses quedan 4 en riesgo y 1 muere: 0,833 × 3/4 = 0,625.
- A los 10 meses se censura otro; a los 15 meses quedan 2 y 1 muere: 0,625 × 1/2 = 0,3125 (redondeado, 31 %).
- La curva cae por debajo del 50 % a los 15 meses: mediana de supervivencia = 15 meses.
- Lectura: con censura, la supervivencia se estima paso a paso con quienes siguen en riesgo, no con conteos simples.
Marcadores
- censura
- mediana
- S(t)
Errores frecuentes
- Descartar a los censurados o contarlos como si no hubieran tenido el evento.
- Ignorar la censura informativa: si los más enfermos abandonan, la supervivencia se sobrestima.
- Informar la supervivencia media en vez de la mediana con datos censurados.
Póngase a prueba
Piense la respuesta y toque la pregunta para verla.
¿Qué es un dato censurado?
El de una persona cuyo seguimiento terminó sin que ocurriera el evento: se sabe que lo evitó hasta ese momento, pero no qué pasó después.
¿Qué supone el análisis de supervivencia sobre la censura?
Que es no informativa: quienes salen del seguimiento tienen el mismo riesgo que quienes siguen.
¿Qué es la mediana de supervivencia?
El tiempo en que la curva de supervivencia cae al 50 %: la mitad de las personas ya tuvo el evento.
¿Por qué no se descartan los pacientes censurados?
Porque aportan información valiosa (sobrevivieron hasta su censura); descartarlos sesga la estimación y desperdicia datos.
Conexiones
Contenido educativo sobre métodos epidemiológicos y estadísticos; los ejemplos usan números inventados para enseñar el cálculo. No es una guía clínica ni normativa: las normas colombianas vigentes se consultan en las fuentes oficiales.
Fuentes: Censoring (NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods, National Institute of Standards and Technology, 2012); Empirical model fitting - distribution free (Kaplan-Meier) approach (NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods, National Institute of Standards and Technology, 2012); Chapter 6: Choosing effect measures and computing estimates of effect (Cochrane, 2024).
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