Análise de sobrevivência aplicada a pacientes HIV positivos

Transcrição

1 Análise de sobrevivência aplicada a pacientes HIV positivos Orientadora: Professora PhD Silva Shimakura Universidade Federal do Paraná Novembro de 2014

2 Sumário Resultados Conclusão

3 Sumário Dados: Amostra de 193 pacientes portadores de HIV diagnosticados entre 1986 até 2000, no Instituto de Pesquisa Cĺınica Evandro Chagas, Fiocruz, RJ.

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5 Estudar potencias fatores prognósticos para sobrevivência em pacientes HIV positivos; Qual o tempo médio de sobrevivência destes pacientes? A sobrevivência muda de acordo com o tipo de tratamento? A sobrevivência muda para o sexo? E a escolaridade?

6 Análise de Sobrevivência São métodos em que a variável resposta é o tempo até algum desfecho de interesse, ou seja, o tempo de sobrevivência. Exemplo: tempo entre o diagnóstico até a cura da doença. Censura: observações incompletas que ocorreram enquanto o estudo estava em andamento. Exemplo: mudança de localidade do paciente, não ocorrer desfecho de interesse.

7 Análise exploratória dos dados Tabelas de frequências conforme o sexo, status (censura ou óbito), escolaridade e tipo de tratamento.

8 Sexo Feminino Masculino 23% 76% Status Censura Óbito 53% 47% Escolaridade Sem estudo Ens. Fundamental Ens. Médio Ens. Superior 33% 24% 30% 13% Tipo tratamento Sem tratamento Monoterapia Combinada Potente 23% 52% 18% 7%

9 Função de Sobrevivência Probabilidade de um paciente sobreviver a um tempo maior que t S(t) = P (T > t) Estimador de sobrevida para dados censurados (Kaplan-Meier) Ŝ(t) = i:ti t R(ti) N(ti) R(ti) Onde: R(ti): número pessoas em risco no tempo t N(ti) : eventos ocorridos em t

10 Estimação Registros Eventos Mediana

11 Estimação conforme o sexo Registros Eventos Mediana Feminino NA 1 Masculino Não foi possível calcular o tempo mediano para as mulheres, mais de 50% delas permaneceram vivas.

12 Estimação conforme a escolaridade Registros Eventos Mediana Sem estudo Ens. Fund Ens. Médio Ens. Superior

13 Estimação conforme o tipo de tratamento Registros Eventos Mediana Sem trat Monoterapia Combinada Potente 14 1 NA

14 Teste para comparação das curvas de sobrevivência Teste Peto & Peto Este teste atribui mais peso ao início das curvas, local onde se concentra a maioria dos dados. Indicado quando as curvas se cruzam.

15 Teste Peto & Peto para a escolaridade Peto & Peto para a escolaridade (O E) 2 E (O E) 2 V N Observed Expected Sem = Ens. Fund.= Ens. Médio = Ens. Superior = χ 2 = 1.3 com 3 graus de liberdade, p = Não se rejeita a hipótese de igualdade das curvas, ou seja, não podemos concluir que existe diferença na sobrevivência de pacientes HIV positivos com diferentes níveis de escolaridade.

16 Teste Log-Rank Sumário O Teste Log-rank não atribui maior peso no início das curvas. Indicado quando as curvas não se cruzam.

17 Teste Log-Rank Sumário O Teste Log-rank não atribui maior peso no início das curvas. Indicado quando as curvas não se cruzam. Log-rank para o sexo (O E) 2 E (O E) 2 V N Observed Expected Fem = Mas = χ 2 = 4 com 1 graus de liberdade, p = Rejeita-se a hipótese de igualdade das curvas, há diferença significativa nas curvas de sobrevivência conforme o sexo.

18 Log-rank para o tipo de tratamento (O E) 2 E (O E) 2 V N Observed Expected Sem= Monoterapia = Combinada = Potente = χ 2 = 69 com 3 graus de liberdade, p < Rejeitamos a hipótese de igualdade das curvas de sobrevida para os diversos tratamentos

19 Sumário A diferença na sobrevivência de acordo com o escolaridade não foi significativa; Conforme o sexo, os homens sobreviverem menos que as mulheres, podendo assim haver um incentivo em programas de prevenção; O tratamento interfere no tempo de sobrevivência dos pacientes.

20 Referências Bibliográficas CARVALHO, Marilia Sá; et al. Análise de sobrevivência: Teoria e aplicações na saúde. Rio de Janeiro: Editora Fiocruz, 2005 Programa Estatístico R ( pacote survival, funções survfit e survdiff)

21 Obrigado!