Estou confuso sobre como decidir se trata o tempo como contínuo ou discreto na análise de sobrevivência. Especificamente, quero usar a análise de sobrevivência para identificar variáveis no nível infantil e doméstico que tenham a maior discrepância em seu impacto na sobrevida de meninos versus meninas (até 5 anos). Eu tenho um conjunto de dados de idades da criança (em meses) junto com um indicador para saber se a criança está viva, a idade da morte (em meses) e outras variáveis em nível de criança e família.
Como o tempo é registrado em meses e todas as crianças têm menos de 5 anos, há muitos tempos de sobrevivência vinculados (geralmente em intervalos de meio ano: 0mos, 6mos, 12mos, etc.). Com base no que li sobre a análise de sobrevivência, ter muitos tempos de sobrevivência vinculados me faz pensar que devo tratar o tempo como discreto. No entanto, li vários outros estudos em que o tempo de sobrevivência é, por exemplo, anos-pessoa (e com certeza há tempos de sobrevivência vinculados) e métodos de tempo contínuo, como os riscos proporcionais de Cox, são usados.
Quais são os critérios que devo usar para decidir se devo tratar o tempo como contínuo ou discreto? Para meus dados e perguntas, usar algum modelo de tempo contínuo (Cox, Weibull etc.) faz sentido para mim, mas a natureza discreta dos meus dados e a quantidade de tempos de sobrevivência vinculados parecem sugerir o contrário.