Análisis de supervivencia de pacientes intervenidos quirúrgicamente por hepatocarcinoma

Los análisis de supervivencia permiten estudiar el periodo de tiempo transcurrido desde un momento predeterminado hasta la ocurrencia de un suceso. En este proyecto, se ha evaluado la supervivencia de pacientes intervenidos de hepatocarcinoma (CHC). Esta dolencia está considerada grave y constituye una de las principales causas de muerte relacionadas con el cáncer. Teniendo en cuenta que no se dispone de una gran cantidad de datos y que gran parte de ellos son censurados, se han estudiado la supervivencia de los pacientes mediante el método de Kaplan-Mayer, que es especialmente útil para estos casos. Además, permite analizar las variables contrastando distintas funciones para cada uno de sus niveles (GRAMATGES, Anissa, 2002). Los mencionados contrastes se han realizado utilizando la prueba Log-Rank. Utilizando el método de riesgos proporcionales de Cox, se ha planteado y contrastado un modelo de regresión para la supervivencia de los pacientes, en función de variables explicativas de la base de datos. Los resultados de este análisis muestran que las variables relacionadas con el grado de desarrollo del CHC son las únicas que proporcionan funciones de supervivencia significativamente distintas. En cuanto a los grupos incluidos en cada una de las variables restantes, como son etiología, sexo, edad y tratamientos recibidos, no presentan diferencias estadísticas entre sus funciones de supervivencia.Els anàlisis de supervivència permeten estudiar el període de temps transcorregut des d'un moment predeterminat fins a l'ocurrència d'un succés. En aquest projecte, s'ha avaluat la supervivència de pacients intervinguts de hepatocarcinoma (CHC). Aquesta dolència està considerada greu i constitueix una de les principals causes de mort relacionades amb el càncer. Tenint en compte que no es disposa d'una gran quantitat de dades i que gran part d'ells són censurats, s'han estudiat la supervivència dels pacients mitjançant el mètode de Kaplan-Mayer, que és especialment útil per a aquests casos. A més, permet analitzar les variables contrastant diferents funcions per a cadascun dels seus nivells (GRAMATGES, Anissa, 2002). Els esmentats contrastos s'han realitzat utilitzant la prova Log-Rank. Utilitzant el mètode de riscos proporcionals de Coix, s'ha plantejat i contrastat un model de regressió per a la supervivència dels pacients, en funció de variables explicatives de la base de dades. Els resultats d'aquesta anàlisi mostren que les variables relacionades amb el grau de desenvolupament del CHC són les úniques que proporcionen funcions de supervivència significativament diferents. Quant als grups inclosos en cadascuna de les variables restants, com són etiologia, sexe, edat i tractaments rebuts, no presenten diferències estadístiques entre les seves funcions de supervivència.Survival analysis allow studying the period of time elapsed from a predetermined moment to the occurrence of an event. In this project, the survival of patients operated on for hepatocarcinoma (HCC) has been evaluated. This disease is considered really serious and one of the leading causes of death related to cancer. Considering that the database is short, and a large part of its data is censored, it has been studied by Kaplan-Mayer method, which is especially useful for these cases. Besides this, it allows analyzing the variables contrasting different functions for each of its levels (GRAMATGES, Anissa, 2002). The mentioned contrasts have been made using the Log-Rank test. Using the Cox proportional hazards method, a regression model for the survival of patients has been proposed and contrasted, based on explanatory variables of the database. The results of this analysis shows that variables related to the degree of development of the HCC, are the only ones that provide significantly different survival functions. Regarding the groups included in each of the remaining variables, such as etiology, sex, age and treatments received, they do not show statistical differences among their survival functions