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# 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.

Actualizado 5 nov 2026

## Lo esencial

- Resultado = tiempo hasta un evento; el «evento» puede ser muerte, recaída, curación o cualquier desenlace definido.
- Censura (por la derecha): se sabe que la persona no tuvo el evento hasta cierto momento, pero no después.
- Supuesto clave: la censura es no informativa; quienes salen no tienen ni más ni menos riesgo que quienes siguen.
- Mediana de supervivencia: tiempo en que la curva cae al 50 %; con mucha censura puede no alcanzarse.
- Herramientas: Kaplan-Meier (describir), log-rank (comparar curvas) y modelo de Cox (ajustar y obtener el HR).

## 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.

## Para recordar

«Se cuenta a cada quien mientras se le ve»: el censurado aporta hasta el día en que se perdió de vista.

## 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.

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## Conexiones

## Relacionados 5

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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](https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/apr/section1/apr131.htm) (NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods, National Institute of Standards and Technology, 2012); [Empirical model fitting - distribution free (Kaplan-Meier) approach](https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/apr/section2/apr215.htm) (NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods, National Institute of Standards and Technology, 2012); [Chapter 6: Choosing effect measures and computing estimates of effect](https://www.cochrane.org/authors/handbooks-and-manuals/handbook/current/chapter-06) (Cochrane, 2024).

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