Tendências da taxa de sobrevivência em estudos de caso-controle

Enviei um artigo que foi rejeitado devido à maneira inadequada de realizar a análise de sobrevivência. O árbitro não deixou outros detalhes ou explicações além de: "a análise da sobrevivência nas tendências do tempo requer maneiras mais sofisticadas de censurar".

A questão:

O risco excessivo de morte entre fumantes foi reduzido nas últimas décadas?

Dados:

25.000 fumantes na Alemanha. Eles foram inscritos na coorte a qualquer momento entre 1995 e 2014. Cada fumante foi comparado (no momento da inscrição) a um controle de sexo e idade da população em geral (que não fumava). Eu tenho a hora exata da morte para todos que morreram durante todo o período do estudo. Aqueles que não morreram durante o acompanhamento serão censurados. O estudo tem como objetivo examinar o excesso de risco de morte entre fumantes a cada ano, de 1995 a 2014.

O objetivo é calcular:

• Taxas de incidência de mortes por fumantes e não fumantes a cada ano e examinar essas tendências
• o excesso de risco de morte entre fumantes, a cada ano (ou período de alguns anos consecutivos).

Como os dados devem ser analisados? Lembre-se de que alguém incluído em 1998 pode morrer em 2015. A abordagem correta é usar o formato do processo de contagem com o início e a parada atualizados a cada ano?

Esta é a abordagem que o árbitro não gostou:

As taxas de incidência foram calculadas por meio da regressão de Poisson. Incluímos o tempo de acompanhamento como uma compensação no modelo e incluímos idade, sexo, tabagismo e período do calendário (combinando dois anos consecutivos) como preditores no modelo. Em seguida, as taxas foram calculadas por 1.000 pessoas / ano, usando a função predição () de R. O deslocamento (tempo de acompanhamento) foi o tempo inteiro de observação (dias) da pessoa desde a inscrição.

Um modelo de Cox foi usado para estimar o risco relativo de fumantes a cada período, do início ao fim do estudo. Por simplicidade, comparamos a taxa de risco no primeiro período com a taxa de risco no período final.

Questões: - uma pessoa (juntamente com seu controle) pode ser incluída em 1998 e, portanto, pertencer a esse grupo de calendário, mas sofrer um evento em 2006. - Como os dados devem ser dispostos para a análise da regressão de Poisson e Cox? Contando o processo para o cox? Qual é o horário de início e fim? - Como as tendências podem ser avaliadas nessa situação?

Alguns esclarecimentos: digamos que um paciente seja observado pela primeira vez em 15 de junho de 1998 e tenha ocorrido um evento em 31 de dezembro de 1998, o valor da variável tempo para esse paciente é de 182,5 dos 730 dias possíveis, já que o período consiste em 2 anos subseqüentes. A quantidade máxima de tempo observado em cada período de tempo é de 730 dias.

Quando um paciente é observado em um período de tempo, mas censurado (ou seja, experiente e evento ou desistido) em outro período de tempo, a quantidade de dias observada deve ser adicionada ao próximo período de tempo ou o quê?

Assim, o principal problema é o tratamento do tempo de acompanhamento e do ano civil (que é usado como uma variável categórica, composta por dois anos consecutivos).

Do exposto, existem algumas possibilidades para o modelo Cox:

1. MODELOS SEPARADOS POR CADA PERÍODO DE TEMPO : Use uma observação para cada pessoa; calcule o tempo de observação (considerando quando ocorreu a censura / morte durante o acompanhamento) e calcule a taxa de risco a cada período. Em seguida, compare as taxas de risco diretamente.

2. CALCULAR A MUDANÇA RELATIVA DE PERIGO EM FUMADORES E NÃO FUMADORES SEPARADAMENTE : uma observação por pessoa; calcule o tempo de observação (independentemente da ocorrência de censura / evento) e, em seguida, use todos os pacientes (de 1995 a 2014) no modelo, use o período como uma variável categórica e defina um dos períodos como o valor de referência.

   3. FORMULAÇÃO DO PROCESSO DE CONTAGEM : isso parece atraente, mas não tenho certeza de como usar o tempo de sobrevivência, iniciar intervalos de parada e ano civil.

Embora seja perigoso ler demais os comentários enigmáticos de um revisor, acho que a objeção tem a ver com a questão de saber se a censura é informativa.

A interpretação dos modelos de sobrevivência geralmente se baseia na suposição de que um indivíduo censurado no momento é representativo de todos os indivíduos que sobrevivem até o momento após a entrada no estudo. (Redação adaptada desta introdução à análise de sobrevivência.) Em seguida, a censura não é informativa.$T$$T$

Na sua análise, no entanto, aqueles que foram censurados foram os que sobreviveram até 2014. Se você acha que houve uma mudança no excesso de risco de morte devido ao fumo nos últimos 20 anos (ou mesmo se houve alterações paralelas nas taxas de mortalidade para os dois grupos), os indivíduos censurados podem não ser representativos daqueles que sobreviveram pelo mesmo tempo, mas entraram no estudo mais cedo. Sob sua hipótese, a censura pode ser informativa.

É possível que os detalhes do design da sua análise evitem esse problema, mas isso não ficou claro no manuscrito revisado. Ou talvez o revisor não tenha gostado do estudo por alguns motivos adicionais e tenha encontrado uma maneira de rejeitá-lo que o editor não questionaria. No entanto, isso parece ser uma objeção em potencial à maneira como você analisou esses dados e deve garantir que eles sejam tratados adequadamente. (Isso está além da minha experiência pessoal; outras pessoas neste site podem ter dicas sobre como proceder. Um título mais preciso dessa pergunta, com mais detalhes sobre o design e a análise do estudo, pode obter respostas mais úteis.)

Não está claro para mim com sua pergunta e comentário esclarecedor que as análises de Cox estão adicionando algo útil à modelagem simples das taxas de mortalidade por ano (ou em intervalos de 2 anos). Além disso, sua hipótese parece sugerir que os riscos não são proporcionais ao longo do tempo entre não fumantes e fumantes, a base das análises padrão de Cox. Se você está interessado na diferença de taxas de mortalidade entre fumantes e não fumantes em função do ano civil, essa é a medida mais direta a ser modelada (embora você possa ter que levar em consideração o suposto enriquecimento de não fumantes na sua amostra do estudo). quando seus colegas fumantes morrem).