RESUMO
La necesidad de desarrollar tratamientos o programas específicos para una enfermedad requiere un análisis de los resultados que sea específico para dicha enfermedad. Criterios de valoración como la insuficiencia cardiaca, la muerte debida a una enfermedad específica o el control de la enfermedad local en el cáncer pueden ser imposibles de observar debido a la aparición previa de un tipo de evento diferente (como la muerte por otra causa). El evento que dificulta o modifica la posibilidad de observar el evento de interés se denomina riesgo competitivo. Las técnicas habituales de análisis del tiempo hasta el evento aplicadas en presencia de riesgos competitivos producen unos resultados sesgados o no interpretables. La estimación de la probabilidad del evento debe calcularse, pues, con el empleo de técnicas específicas como la función acumulativa de incidencia introducida por Kalbfleisch y Prentice. El modelo introducido por Fine y Gray puede aplicarse para evaluar una covariable cuando hay riesgos competitivos. Con el empleo de técnicas específicas para el análisis de los riesgos competitivos se asegurará que los resultados no estén sesgados y puedan interpretarse correctamente (AU)
The need to develop treatments and/or programs specific to a disease requires the analysis of outcomes to be specific to that disease. Such endpoints as heart failure, death due to a specific disease, or control of local disease in cancer may become impossible to observe due to a prior occurrence of a different type of event (such as death from another cause). The event which hinders or changes the possibility of observing the event of interest is called a competing risk. The usual techniques for time-to-event analysis applied in the presence of competing risks give biased or uninterpretable results. The estimation of the probability of the event therefore needs to be calculated using specific techniques such as the cumulative incidence function introduced by Kalbfleisch and Prentice. The model introduced by Fine and Gray can be applied to test a covariate when competing risks are present. Using specific techniques for the analysis of competing risks will ensure that the results are unbiased and can be correctly interpreted (AU)
