Sobre a Necessidade de Análise de Marco ou Covariáveis Dependentes do Tempo

Como editores estatísticos do The Journal of Urology, identificamos que um dos erros estatísticos graves mais comuns em submissões recentes é ignorar a dependência do tempo das covariáveis em análises de sobrevivência, apesar de ter sido identificado e descrito como diretriz 4.15 1 nas diretrizes estatísticas compartilhadas publicadas nos quatro principais periódicos urológicos (The Journal of Urology, European Urology, BJUI e Urology). Neste artigo, buscamos destacar essa questão, fornecer exemplos de cenários envolvendo covariáveis dependentes do tempo e introduzir métodos estatísticos apropriados para uso nesse contexto. Em muitos estudos urológicos, o desfecho primário é o tempo até um evento de interesse, como morte, recidiva ou progressão. É comum que nem todos os indivíduos em um estudo tenham experimentado o evento de interesse no momento da análise, um fenômeno conhecido como censura. Para desfechos de tempo até o evento em que alguns sujeitos são censurados, métodos estatísticos especializados conhecidos como análise de sobrevivência são utilizados, nos quais o status e o tempo até o evento são analisados simultaneamente. O tempo até o evento é definido como o tempo desde o início do seguimento (por exemplo, data de randomização, data de início do tratamento, data do diagnóstico) até o evento de interesse (entre pacientes que experimentaram o evento) ou o último seguimento em que o sujeito foi conhecido como livre de evento (entre pacientes que ainda não experimentaram o evento) (para mais detalhes, veja a diretriz 4.13 1). Técnicas comuns de análise de sobrevivência, como regressão de Cox ou o método de Kaplan-Meier, assumem que todas as covariáveis são conhecidas no início do seguimento. No entanto, às vezes, podemos desejar analisar a associação entre uma covariável que não é conhecida no início do seguimento e um desfecho de tempo até o evento. Em 1983, um artigo seminal de Anderson et al. no Journal of Clinical Oncology chamou a atenção para o problema das covariáveis pós-baseline na análise de sobrevivência. 6 Os autores demonstram que comparar a sobrevivência entre respondedores e não respondedores usando métodos tradicionais de análise de sobrevivência é tendencioso a favor dos respondedores zabore2@ccf.org.