Survival of women with breast cancer in the perspective of competing risks models

O objetivo deste estudo é identificar os fatores associados ao tempo de sobrevida do câncer de mama, como idade, estadiamento e extensão do tumor, utilizando modelos de riscos proporcionais de Cox e de riscos competitivos de Fine-Gray. E também propor um modelo de regressão paramétrico para ajustar o tempo de sobrevida na presença dos riscos competitivos. É um estudo de coorte retrospectivo de base-populacional referente a 524 mulheres diagnosticadas com câncer de mama no período de 1993 a 1995, acompanhadas até 2011, residentes no município de Campinas/SP. Um ponto de corte para a variável contínua da idade foi escolhido utilizando-se modelos de Cox. Nos ajustes de modelos simples e múltiplo de Fine-Gray e de Cox, a idade não foi significativa quando o óbito por câncer de mama foi o evento de interesse. As curvas de sobrevivências estimadas por Kaplan-Meier evidenciaram diferenças expressivas nas probabilidades comparando-se os óbitos por câncer de mama e por riscos competitivos. As curvas de sobrevida por câncer de mama não apresentaram diferenças significativas quando comparadas as categorias de idades, segundo teste de log rank. Os modelos de Fine-Gray e Cox identificaram praticamente as mesmas covariáveis influenciando no tempo de sobrevida para ambos eventos de interesse, óbitos por câncer de mama e óbitos por riscos competitivos. Foram comparados os modelos exponencial, de Weibull e lognormal com o modelo gama generalizada e conclui-se que o modelo de regressão de Weibull foi o mais adequado para ajustar o tempo de sobrevida na presença dos riscos competitivos, conforme resultados dos testes de razões de verossimilhanças.The aim of this study is to identify associated factors to time failure survival of breast cancer such as age, stage and extent of the tumor using Cox's proportional hazards and Fine-Gray competing risks models. It is a retrospective cohort study of population-based concerning to 524 women diagnosed with breast cancer in the period 1993-1995, followed until 2011, living in the city of Campinas, São Paulo State, Brazil. The cutoff age variable has been defined using Cox models. In the settings of simple and multiple models of Fine-Gray and Cox age was not significant when the death from breast cancer was the outcome of interest. The survival curves estimated by Kaplan-Meier showed significant differences in the odds comparing the deaths from breast cancer and competing risks. The survival curves for breast cancer showed no significant differences when comparing age groups, according to the logrank test. The Fine-Gray and Cox models identified the same covariates influencing the survival time for both events of interest: deaths from breast cancer and deaths from competing risks. The exponential, Weibull and lognormal regression models were compared with generalized gamma model and it is concluded that the Weibull regression model was the most appropriate to adjust the survival time in the presence of competing risks, according to results of the ratio likelihood tests