Publicado el 5 de abril de 2016 por Loai Albarqouni
se le ha pedido que dirija un club de revistas en su departamento sobre insuficiencia cardíaca. Usted siguió los pasos clave de la práctica basada en la evidencia que ha aprendido: formuló una pregunta clínica clara, buscó en las principales bases de datos y se encontró con este artículo hipotético reciente.,
en este artículo hipotético, los autores llevaron a cabo un ensayo controlado aleatorizado para investigar la eficacia de un nuevo tratamiento para mejorar la supervivencia de los pacientes con insuficiencia cardíaca. Un total de 105 pacientes fueron aleatorizados al grupo de tratamiento y un total de 106 fueron aleatorizados al grupo control. La variable principal fue la tasa de supervivencia global.,
además, los autores presentaron la siguiente figura que resume sus principales resultados:
figura producida por el autor utilizando el software R
(La línea azul representa el grupo de tratamiento y la línea verde representa el grupo de control).
desea evaluar críticamente el artículo. Sin embargo, tiene alguna dificultad para entender sus principales resultados y tiene algunas preguntas:
- ¿Qué es el Hazard Ratio? ¿Qué significan los autores por intervalo de confianza del 95%? ¿Cómo puede interpretar esta información?
- ¿Cómo puedo leer la figura?, ¿Cuáles son los principales hallazgos que puedo aprender de esta cifra?
- ¿Cómo puedo transmitir esta información a mis pacientes?
en este blog, puede encontrar las respuestas a estas preguntas.
¿qué es un Hazard Ratio & ¿qué son los intervalos de confianza?
Hazard ratio (HR) es una medida del efecto de una intervención sobre un resultado de interés a lo largo del tiempo. El Hazard ratio se notifica con mayor frecuencia en el análisis del tiempo hasta el evento o en el análisis de supervivencia (es decir, cuando estamos interesados en saber cuánto tiempo tarda en ocurrir un evento/resultado en particular).
Hazard Ratio (i. e., la relación de riesgos) = riesgo en el grupo de intervención ÷ riesgo en el grupo de control
el riesgo representa la tasa de eventos instantáneos, lo que significa la probabilidad de que un individuo experimente un evento (por ejemplo, muerte/recaída) en un punto determinado en el tiempo después de la intervención, suponiendo que este individuo ha sobrevivido hasta ese punto en particular del tiempo sin experimentar ningún evento.,
intervalo de confianza (IC): es el rango de valores que es probable que incluya el valor real de la población y se utiliza para medir la precisión de la estimación del estudio (en este caso, la precisión del Hazard Ratio). Cuanto más estrecho sea el intervalo de confianza, más precisa será la estimación. (La precisión se verá afectada por el tamaño de la muestra del estudio). Si el intervalo de confianza incluye 1, entonces el hazard ratio no es significativo.
interpretación de la razón de riesgo
porque la razón de riesgo es una razón, entonces cuando:
HR = 0.,5: en cualquier momento en particular, la mitad de los pacientes en el grupo de tratamiento están experimentando un evento en comparación con el grupo de control.
HR = 1: en cualquier momento en particular, las tasas de eventos son las mismas en ambos grupos,
HR = 2: en cualquier momento en particular, el doble de pacientes en el grupo de tratamiento están experimentando un evento en comparación con el grupo de control.,
aplicando esto a los resultados hipotéticos de nuestro estudio:
Los pacientes en el nuevo grupo de tratamiento en cualquier momento durante el período de estudio tuvieron un 62% menos de probabilidades de morir que los pacientes en el grupo de control, y estamos seguros en un 95% de que el valor real se encuentra entre el 47% y el 72%. (es decir, estamos seguros en un 95% de que los pacientes del nuevo grupo de tratamiento tenían entre un 47% y un 72% menos de probabilidades de morir que los pacientes del grupo de control).,
curva de Kaplan-Meier(o curva de supervivencia)
figura producida por el autor utilizando el software R
(La línea azul representa el grupo de tratamiento y la línea verde representa el grupo de control).
curva de Kaplan-Meier: es un método gráfico para mostrar datos de supervivencia o Análisis de tiempo a evento (es decir, la proporción de patentes que sobreviven contra el tiempo) y generalmente se dibuja como una función escalonada.,
- El eje horizontal representa el tiempo de seguimiento a partir del reclutamiento mientras que el eje vertical representa la probabilidad estimada de supervivencia.
- cada paso hacia abajo en las líneas representa un evento (el resultado de interés, por ejemplo, la muerte) experimentado por un paciente en ese grupo correspondiente, mientras que cada pequeña marca vertical representa una observación censurada (es decir, un paciente que no experimentó el evento de interés en el último seguimiento., Esto puede ser debido a la pérdida de seguimiento, el período de estudio que termina sin un evento o porque el paciente murió por una causa no relacionada).
- El número de pacientes en riesgo a intervalos regulares de tiempo se muestra en la parte inferior de la figura. Con el tiempo, menos personas quedan en riesgo.
- este gráfico también le permite detectar la progresión de la condición (por ejemplo, mortalidad postoperatoria temprana o un evento adverso grave causado por el medicamento), por la presencia de una notable caída repentina en la supervivencia en un punto de tiempo particular.,
interpretación de esta figura
los resultados de este gráfico se pueden comunicar de varias maneras:
- mediana de supervivencia: la mitad de los pacientes en el grupo de tratamiento han sobrevivido durante 2246 días (mediana de supervivencia) en comparación con 906 días en el grupo de control.
- diferencia en la mediana de supervivencia: en promedio, los pacientes en el grupo de intervención sobrevivieron durante 1340 días más que los pacientes en el grupo de control (2246-906 días).
- proporción sobreviviente en un punto de tiempo específico: alrededor del 45% de los pacientes en el grupo de tratamiento han sobrevivido durante 10 años(3650 días, i.,e. tasa de supervivencia a 10 años). Otra forma de decir esto es que alrededor del 45% de los pacientes en el grupo de tratamiento no han experimentado el resultado de interés (por ejemplo, muerte) después de 10 años de seguimiento.
razón de riesgo vs. razón de riesgo (o riesgo relativo)
La Razón de riesgo se interpreta con frecuencia como razón de riesgo (o riesgo relativo), pero técnicamente no es la misma. Sin embargo, si eso le ayuda a entender la razón de riesgo, entonces está bien. Pero ten en cuenta que HR no es RR.,
una de las principales diferencias entre la razón de riesgo y la razón de riesgo es que la razón de riesgo no se preocupa por el momento del evento, sino solo por la aparición del evento al final del estudio (es decir, si ocurrieron o no: el número total de eventos al final del período de estudio). Por el contrario, el hazard ratio tiene en cuenta no solo el número total de eventos, sino también el momento de cada evento.
referencias& lectura adicional