La supervivencia relativa de una enfermedad, en el análisis de supervivencia , se calcula dividiendo la supervivencia general después del diagnóstico por la supervivencia observada en una población similar a la que no se le ha diagnosticado esa enfermedad. Una población similar está compuesta por individuos con al menos edad y sexo similares a los de aquellos a los que se les ha diagnosticado la enfermedad.
Al describir la experiencia de supervivencia de un grupo de personas o pacientes, se utiliza normalmente el método de supervivencia global , que presenta estimaciones de la proporción de personas o pacientes que viven en un momento determinado. El problema de medir la supervivencia global mediante el método de supervivencia actuarial o de Kaplan-Meier es que las estimaciones incluyen dos causas de muerte: las muertes por la enfermedad de interés y las muertes por todas las demás causas, que incluyen la vejez, otros tipos de cáncer, traumatismos y cualquier otra causa posible de muerte. En general, el análisis de supervivencia se centra en las muertes por una enfermedad en lugar de todas las causas. Por tanto, se emplea un "análisis de supervivencia por causa específica" para medir la supervivencia por enfermedad específica. Por tanto, hay dos formas de realizar un análisis de supervivencia por causa específica: "análisis de supervivencia por riesgos competitivos" y "supervivencia relativa".
Esta forma de análisis se conoce por el uso de certificados de defunción. En el análisis tradicional de supervivencia general, la causa de muerte es irrelevante para el análisis. En un análisis de supervivencia de riesgos competitivos, se revisa cada certificado de defunción. Si la enfermedad de interés es el cáncer y el paciente muere en un accidente automovilístico, se etiqueta al paciente como censurado al morir en lugar de etiquetarlo como muerto. Surgen problemas con este método, ya que cada hospital o registro puede codificar las causas de muerte de manera diferente. [ cita requerida ]
Por ejemplo, existe variabilidad en la forma en que se codifica o etiqueta a un paciente que tiene cáncer y se suicida. Además, si a un paciente le extirpan un ojo por un cáncer ocular y muere atropellado al cruzar la calle porque no vio el coche, a menudo se lo consideraría censurado en lugar de haber muerto a causa del cáncer o sus efectos posteriores.
La forma de análisis de supervivencia relativa es más compleja que la de los "riesgos competitivos", pero se considera el estándar de oro para realizar un análisis de supervivencia por causas específicas. Se basa en dos tasas: la tasa de riesgo general observada en una población enferma y la tasa de riesgo de base o esperada en la población general o de base.
Las muertes por la enfermedad en un período de tiempo determinado son el número total de muertes (número total de muertes) menos el número esperado de muertes en la población general. Si en una población de pacientes con cáncer se producen 10 muertes por cada cien habitantes, pero solo se produce 1 muerte por cada cien habitantes en general, el número específico de muertes por la enfermedad ( tasa de riesgo excesivo ) es de 9 muertes por cada cien habitantes. La ecuación clásica para la tasa de riesgo excesivo es la siguiente:
La ecuación no define una proporción de supervivencia, sino que simplemente describe las relaciones entre las tasas de mortalidad específicas de la enfermedad (riesgo excesivo), las tasas de mortalidad de fondo (tasa de mortalidad esperada) y las tasas de mortalidad observadas en general. La tasa de riesgo excesivo está relacionada con la supervivencia relativa, de la misma manera que las tasas de riesgo están relacionadas con la supervivencia general.
La supervivencia relativa se utiliza normalmente en el análisis de datos de registros de cáncer. [1] La estimación de la supervivencia por causa específica utilizando la codificación de los certificados de defunción tiene considerables imprecisiones e inconsistencias y no permite la comparación de tasas entre registros.
El diagnóstico de la causa de muerte varía entre los profesionales. ¿Cómo se codifica a un paciente que muere de insuficiencia cardíaca después de recibir un agente quimioterapéutico con efectos secundarios cardíacos nocivos conocidos? En esencia, lo que realmente importa no es por qué muere la población, sino si la tasa de mortalidad es mayor que la de la población general.
Si todos los pacientes mueren en accidentes de tráfico, tal vez el tumor o el tratamiento los predisponga a tener trastornos visuales o perceptivos, lo que los hace más propensos a morir en un accidente de tráfico. Además, se ha demostrado que los pacientes codificados en un gran registro de cáncer de los EE. UU. como que sufrieron una muerte no relacionada con el cáncer tienen 1,37 veces más probabilidades de morir que un miembro de la población general. [2]
Si la codificación fuera precisa, esta cifra debería aproximarse a 1,0, ya que la tasa de muertes por causas no relacionadas con el cáncer (en una población de pacientes con cáncer) debería aproximarse a la de la población general. Por lo tanto, el uso de la supervivencia relativa proporciona una forma precisa de medir las tasas de supervivencia asociadas con el cáncer en cuestión.
En epidemiología , la supervivencia relativa (a diferencia de la supervivencia general y asociada con tasas de riesgo excesivas) se define como la relación entre la supervivencia observada en una población y la tasa de supervivencia esperada o de fondo. [3] Se puede considerar como la función de supervivencia de Kaplan-Meier para un año en particular, dividida por la tasa de supervivencia esperada en ese año en particular. Esto generalmente se conoce como supervivencia relativa (SR).
Si se multiplican cinco años consecutivos, la cifra resultante se conocería como supervivencia relativa acumulada (CRS). Es análoga a la tasa de supervivencia general a cinco años, pero es una forma de describir el riesgo específico de muerte por cáncer a lo largo de cinco años después del diagnóstico.
Existen varios paquetes de software disponibles para estimar las tasas de supervivencia relativas. El modelado de regresión se puede realizar utilizando métodos de estimación de máxima verosimilitud mediante Stata o R. [4] [5] Por ejemplo, el paquete R cmprsk se puede utilizar para análisis de riesgo competitivos que utilizan subdistribuciones o métodos de regresión "Fine and Gray". [6]
