Prueba de log-rank
- Prueba estadística
Compara curvas de supervivencia completas: en cada evento mira si un grupo tuvo más eventos de los que le tocarían por su tamaño.
Qué es
La prueba de log-rank compara la supervivencia de dos o más grupos a lo largo de todo el seguimiento, no en un solo punto. En cada tiempo con evento calcula cuántos eventos se esperarían en cada grupo si el riesgo fuera igual, según cuántas personas tiene en riesgo, y luego compara el total observado con el total esperado mediante un estadístico χ². Da más peso a todos los tiempos por igual y es más potente cuando los riesgos son proporcionales.
Cuándo se usa
- Comparar el tiempo hasta un evento entre dos o más grupos, con censura.
- Acompaña a las curvas de Kaplan-Meier en casi todos los ensayos con desenlaces de tiempo.
- Para ajustar por otras variables se usa el modelo de Cox.
Ejemplo resuelto
- Datos: grupo A (4 pacientes): muertes a los 3 y 9 meses, censuras a los 7 y 12. Grupo B (4): muertes a los 2, 4 y 6, censura a los 8.
- Mes 2: en riesgo A 4, B 4; muere uno de B. Esperado en A = 1 × 4/8 = 0,50.
- Mes 3: A 4, B 3; muere uno de A. Esperado en A = 4/7 = 0,57.
- Mes 4: A 3, B 3; muere uno de B: 3/6 = 0,50. Mes 6: A 3, B 2; muere uno de B: 3/5 = 0,60.
- Mes 9: A 2, B 0; muere uno de A: esperado en A = 2/2 = 1,00.
- A: observados 2, esperados 0,50 + 0,57 + 0,50 + 0,60 + 1,00 = 3,17. B: observados 3, esperados 5 − 3,17 = 1,83.
- χ² ≈ (2 − 3,17)² / 3,17 + (3 − 1,83)² / 1,83 = 0,43 + 0,75 = 1,18 con 1 gl; p ≈ 0,28.
- Lectura: B tuvo más muertes de las esperadas, pero con 8 pacientes la diferencia es compatible con el azar.
Marcadores
- O
- E
- χ²
- log-rank
Supuestos y errores
- Usar log-rank cuando las curvas se cruzan sin advertir la pérdida de poder.
- Informar solo el valor p del log-rank sin el HR y su IC.
- Comparar la proporción de muertos al final con un χ², ignorando el tiempo y la censura.
Póngase a prueba
Piense la respuesta y toque la pregunta para verla.
¿Qué compara la prueba de log-rank?
Las curvas de supervivencia completas de dos o más grupos, usando todos los tiempos de evento y la censura.
¿Cómo se calcula el número esperado de eventos en un grupo en un tiempo dado?
Eventos totales en ese tiempo multiplicados por la proporción de personas en riesgo que pertenecen a ese grupo.
¿Qué información no da el log-rank?
El tamaño de la diferencia: para eso se informa la razón de riesgos instantáneos (HR) con su intervalo de confianza.
¿Cuándo pierde poder el log-rank?
Cuando los riesgos no son proporcionales, por ejemplo si las curvas de supervivencia se cruzan.
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: How do you compare reliability between two or more populations? (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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