Revisión de Estimación Robusta en Modelos Semiparamétricos de Supervivencia

Abstract

En Análisis de Supervivencia se analizan datos referidos al tiempo final de ocurrencia de un evento, T, y asociado a éste se recogen un vector de variables explicativas independientes o “covariables”, Z. Lo que se desea es modelar la relación entre T y Z, y el enfoque más común para esto se basa sobre la función de intensidad o tasa de riesgo, definida como [-ecuación-] que representa el riesgo instantáneo en el tiempo t. Una generalización de los modelos para la función de riesgo incluye variables regresoras. Estos pueden ser formados de varias maneras y los tres modelos semiparamétricos más utilizados y a los que hacemos referencia aquí son: de riesgo proporcional, de tiempo de falla acelerado y de riesgo aditivo. El objetivo de esta revisión es sintetizar las propuestas de robustificación realizadas hasta el momento para los modelos proporcional, de falla acelerado y aditivo, comentando posibles generalizaciones y extensiones.

Survival Analysis analyzes data referring to times until the occurrence of an event, T, which is collected together with a vector of independent variables or “covariates”, Z. What is desired is to model the relationship between T and Z, and the most common approach is based on the intensity function or hazard rate, defined as [-equation-] which represents the instantaneous risk at time t. A generalization of the models for the hazard function includes covariates. These can be formed in various ways and the three most commonly used semiparametric models and are referred in the review. They are the proportional hazards, the accelerated failure time and the additive risks models. The aim of this review is to summarize the proposals made for robustification in the proportional model, the accelerated failure time model and the additive model, commenting on possible generalizations and extensions.