Supuesto de Riesgos Proporcionales

El supuesto de riesgos proporcionales es la premisa central del modelo de Cox y métodos relacionados: sostiene que la razón de riesgos entre grupos o por unidad de una covariable es constante a lo largo del tiempo, de modo que el efecto de un predictor multiplica el riesgo subyacente por el mismo factor en cada momento de seguimiento. El cumplimiento de este supuesto determina si una única razón de riesgos resume de manera significativa un efecto.

Definition

El supuesto de riesgos proporcionales establece que la razón de las funciones de riesgo para cualquier par de patrones de covariables es constante a lo largo del tiempo; equivalentemente, las covariables actúan multiplicativamente sobre un riesgo basal común y no cambian ese multiplicador a medida que avanza el seguimiento.

Scope

Este tema explica qué significa la proporcionalidad, por qué es importante para interpretar las razones de riesgos y cómo se verifica —gráficamente y con pruebas formales como las basadas en los residuos de Schoenfeld— y qué hacer cuando no se cumple. Es una referencia metodológica y no proporciona recomendaciones clínicas.

Core questions

• ¿Qué significa que los riesgos sean proporcionales y por qué una única razón de riesgos depende de ello?
• ¿Cómo se puede evaluar el supuesto gráficamente y con pruebas formales?
• ¿Qué patrones (como riesgos cruzados o efectos variables en el tiempo) señalan una violación?
• ¿Qué opciones de modelado existen cuando la proporcionalidad no se cumple?

Key concepts

• Razón de riesgos constante a lo largo del tiempo
• Riesgo basal y efecto multiplicativo de la covariable
• Residuos de Schoenfeld
• Gráficos de supervivencia log-menos-log
• Coeficientes variables en el tiempo
• Estratificación
• Riesgos cruzados
• Interacción tiempo-por-covariable

Mechanisms

En un modelo de riesgos proporcionales, el riesgo para un sujeto es igual a un riesgo basal no especificado multiplicado por un factor que depende de sus covariables pero no del tiempo; consecuentemente, el logaritmo de la razón de riesgos es constante y los riesgos acumulados de dos grupos se mantienen en proporción fija. El supuesto se verifica inspeccionando si los residuos escalados de Schoenfeld muestran una tendencia contra el tiempo (una pendiente indica un efecto variable en el tiempo), examinando los gráficos de supervivencia log-menos-log para paralelismo, o añadiendo y probando una interacción tiempo-por-covariable. Cuando la proporcionalidad falla —por ejemplo, cuando un beneficio temprano del tratamiento disminuye o los riesgos se cruzan— los remedios incluyen estratificar por la variable ofensora, modelar coeficientes variables en el tiempo o restringir la ventana de tiempo (Schoenfeld, 1982; Therneau & Grambsch, 2000; Bradburn et al., 2003).

Clinical relevance

Dado que una razón de riesgos informada asume un efecto constante a lo largo del tiempo, una violación del supuesto de riesgos proporcionales puede hacer que una única razón de riesgos sea engañosa —por ejemplo, promediando un beneficio temprano y un daño posterior. Reconocer esto apoya una evaluación cuidadosa de los análisis de supervivencia; la entrada es descriptiva de la metodología y no una guía clínica.

Epidemiology

El modelado de riesgos proporcionales es el enfoque dominante para el análisis de supervivencia ajustado por covariables en la investigación médica, por lo que la evaluación del supuesto es una parte rutinaria, aunque a veces descuidada, del análisis y la presentación de informes (Bradburn et al., 2003).

Evidence & guidelines

No existen guías clínicas para el supuesto en sí; las referencias metodológicas son el modelo original de Cox (Cox, 1972), la introducción de residuos parciales (Schoenfeld) para diagnósticos (Schoenfeld, 1982), y textos que detallan la verificación y extensión del modelo cuando la proporcionalidad falla (Therneau & Grambsch, 2000; Collett, 2015).

History

El supuesto es inseparable del modelo de riesgos proporcionales de Cox de 1972, que hizo práctica la regresión de supervivencia ajustada por covariables al dejar el riesgo basal sin especificar, asumiendo al mismo tiempo un efecto multiplicativo constante de la covariable. Los diagnósticos siguieron: los residuos parciales de Schoenfeld de 1982 se convirtieron en la base de la prueba formal más utilizada, desarrollada posteriormente en el enfoque de residuos escalados popularizado por Therneau y Grambsch (2000).

Debates

¿Cómo deben manejarse los riesgos no proporcionales?

Cuando los efectos varían con el tiempo, los analistas discrepan sobre si informar una razón de riesgos promediada en el tiempo, modelar coeficientes variables en el tiempo, estratificar o cambiar a resúmenes alternativos como el tiempo medio de supervivencia restringido, cada uno con ventajas y desventajas en la interpretabilidad.

Key figures

• David R. Cox
• David Schoenfeld
• Terry Therneau
• Patricia Grambsch

Seminal works

• cox-1972
• schoenfeld-1982

Frequently asked questions

¿Por qué una razón de riesgos depende del supuesto de riesgos proporcionales?

Una única razón de riesgos resume el efecto como un multiplicador constante del riesgo; si ese multiplicador cambia realmente con el tiempo, la razón informada es un promedio temporal que puede no describir el efecto en ningún punto particular del seguimiento.

¿Cómo se verifica comúnmente el supuesto?

Frecuentemente, probando si los residuos escalados de Schoenfeld muestran una tendencia con el tiempo, inspeccionando los gráficos de supervivencia log-menos-log para curvas paralelas, o añadiendo y probando un término de interacción tiempo-por-covariable.