Aproximaciones prácticas al análisis estadístico de un evento recurrente

Abstract

Cada vez existe un mayor interés asociado a la necesidad de aplicar métodos de análisis de la supervivencia a conjuntos de datos con múltiples observaciones por individuo, Esto incluye múltiples ocurrencias de un mismo evento y múltiples eventos de diferentes tipos. Ejemplo del primero podría ser el número de rehospitalizaciones de un paciente después de una operación, mientras que un ejemplo del segundo sería el conjunto de complicaciones que pueden aparecer después de ésta. Se define evento recurrente como aquel evento en el que un mismo individuo puede presentar más de una ocurrencia. Son características definitorias de este tipo de eventos: que las ocurrencias no pueden producirse de forma simultánea en un mismo sujeto y que, por tanto, existe una ordenación lógica de las mismas, (a diferencia de la ocurrencia de múltiples eventos que sí pueden coincidir en el tiempo sobre un mismo individuo). En el contexto del análisis de la ocurrencia de eventos recurrentes existen dos cuestiones fundamentales: la dependencia de ocurrencia y la heterogeneidad individual. La dependencia de courrencia se refiere a la posibilidad que la ocurrencia de un evento modifique el riesgo de una nueva ocurrencia en el individuo que la ha padecido, mientras que la heterogeneidad individual enlaza con la idea de que algunos individuos tienen mayor, (o menor), riesgo de presentar una ocrrencia que otros debido a efectos desconocidos o no registrados. El presente trabajo focaliza su interés en el estudio de los modelos llamados marginales, pues se considera que actualmente presentna la mejor alternativa al análisis de eventos recurrentes. Concretamente, en las aproximaciones propuestas por Andersen y Gill (AG), Wei, Lin y Weissfeld (WLW) y Prentice, Williams y Ptersen (PWP), que son los que conceptualmente mejor se ajsutan al análisis de eventos recurrentes.