Estimação de razão de azares por meio de regressão quantílica para dados com censura à direita : uma abordagem computacional - Bessel, Marina (2017)
O modelo de riscos proporcionais de Cox é um dos métodos mais utilizados na pesquisa clínica e epidemiológica para a análise de dados censurados, em grande parte por não exigir o conhecimento da distribuição de probabilidades do tempo. A principal suposição do modelo é a proporcionalidade de riscos ao longo do tempo, que pode ser restritiva em algumas situações práticas, como relações não lineares nas covariáveis ou efeitos de tratamentos que declinam no tempo. O modelo impõe uma estrutura global na função de sobrevivência e estima um único “efeito” médio, impossibilitando assim a estimação de “efeitos” das covariáveis localmente. A análise de dados censurados pode ser ainda mais complexa nos casos em que as censuras ocorrem somente em determinados períodos do tempo. Uma abordagem recente é o uso de modelos de regressão quantílica para dados de sobrevivência. São métodos robustos e flexíveis, no sentido em que permitem descrever a relação dos preditores em diferentes quantis da distribuição do tempo de sobrevivência. Pode ser vantajosa particularmente quando não estão atendidas as suposições de proporcionalidade de riscos e de linearidade. A grande maioria dos trabalhos sobre regressão de sobrevivência quantílica aborda aspectos da estimação dos parâmetros do modelo. No contexto epidemiológico, no entanto, frequentemente o objetivo é estimar o efeito (ou associação) de uma determinada exposição sobre o tempo até a ocorrência do evento. Este trabalho apresenta uma revisão das abordagens para estimação dos coeficientes do modelo de regressão quantílica para dados com censura à direita e uma abordagem computacional para estimar a função de risco (hazard rate) e razões de azares (hazard ratio) utilizando regressão quantílica. Os resultados das simulações mostraram que as estimativas de razão de azares diminuem na direção do valor de referência ao logo do tempo de acompanhamento.