Resumen

La toma de decisiones durante la atención médica implica el conocimiento de la evolución clínica de la enfermedad. A su vez, el conocimiento de la evolución clínica permite estimar la posibilidad de ocurrencia de un fenómeno en un tiempo determinado o su tiempo de duración. Entre los modelos estadísticos con los que es posible obtener una medida de resumen para estimar el tiempo de ocurrencia de un fenómeno en una población determinada se encuentran la regresión lineal (variable dependiente continua y con distribución normal [tiempo a la ocurrencia del fenómeno]), la regresión logística (variable dependiente dicotómica, en un solo intervalo) y las curvas de supervivencia (variable dependiente dicotómica, en múltiples intervalos). La primera referencia que se tiene sobre este tipo de análisis es el trabajo publicado en 1693 por el astrónomo, físico y matemático inglés Edmundo Halley —famoso por el cálculo de la órbita y aparición del cometa reconocido como el primer cometa periódico (el 1P/cometa Halley)— quien contribuyó en el área de la salud con la estimación de la tasa de mortalidad para una población polaca. Las curvas de supervivencia permiten calcular la probabilidad de que ocurra un fenómeno a distintos intervalos y, de igual forma, permiten estimar la mediana de supervivencia de cualquier fenómeno de interés (aunque se utiliza el término supervivencia, el desenlace no necesariamente tiene que ser muerte, sino la ocurrencia de cualquier otro fenómeno).

Palabras clave: Evolución clínica supervivencia estimación de Kaplan-Meier tablas de vida tiempo.

2014-05-28   |   668 visitas   |   Evalua este artículo 0 valoraciones

Vol. 52 Núm.3. Mayo-Junio 2014 Pags. 308-315 Rev Med Inst Mex Seguro Soc 2014; 52(3)