Modelos de Supervivencia Penalizados y Fragilidad

El interés en el uso de efectos aleatorios en el análisis de supervivencia ha estado aumentando. Sin embargo, la complejidad computacional de tales modelos de fragilidad ha limitado su uso general. Aunque ajustar modelos de fragilidad ha sido tradicionalmente difícil, los algoritmos estándar para ajustar modelos de regresión semiparamétricos y paramétricos de Cox pueden ampliarse fácilmente para incluir regresión penalizada. Demostramos que las soluciones para modelos de fragilidad compartida gamma se pueden obtener exactamente a través de estimaciones penalizadas. De manera similar, los modelos de fragilidad gaussianos están estrechamente vinculados a modelos penalizados. Ajustar modelos de fragilidad con verosimilitudes penalizadas puede hacerse bastante eficiente aprovechando los métodos computacionales disponibles para modelos penalizados. Hemos implementado regresión penalizada para la función coxph de S-Plus y ilustramos los algoritmos con ejemplos utilizando el modelo de Cox.