Duas Técnicas para Investigar Interações entre Tratamento e Covariáveis Contínuas em Ensaios Clínicos

Há um interesse crescente no mundo médico na possibilidade de ajustar o tratamento ao paciente individual. Estatisticamente, a tarefa relevante é identificar interações entre covariáveis e tratamentos, de modo que o valor do paciente de uma determinada covariável influencie quão fortemente (ou mesmo se) ele é provável de responder a um tratamento. Os dados mais valiosos são obtidos em ensaios clínicos randomizados controlados de novos tratamentos em comparação com um tratamento de controle. Descrevemos duas técnicas para detectar e modelar tais interações. A primeira técnica, interação de polinômios fracionários multivariáveis, é baseada na metodologia de polinômios fracionários e fornece um método para testar interações contínuas por binárias e modelar o efeito do tratamento como uma função de uma covariável contínua. A segunda técnica, gráfico de padrão de efeito do tratamento em subpopulação, visa fazer algo semelhante, mas foca na produção de uma estimativa não paramétrica do efeito do tratamento, expressa graficamente. Programas do Stata para ambas as técnicas são descritos. Dados reais para câncer de cérebro e mama são usados como exemplos.