Estimaciones del Riesgo Absoluto Específico por Causa en Estudios de Cohorte

En este artículo estudiamos métodos para estimar el riesgo absoluto de un evento c1 en un intervalo de tiempo t1, t2, dado que el individuo está en riesgo en t1 y dada la presencia de riesgos competitivos. Discutimos algunas ventajas del riesgo absoluto para medir el pronóstico de un paciente individual y algunas dificultades de interpretación al comparar dos grupos de tratamiento. También discutimos la importancia del concepto de riesgo absoluto en la evaluación de medidas de salud pública para prevenir enfermedades. Los cálculos de varianza permiten evaluar la importancia relativa de errores aleatorios y sistemáticos en la estimación del riesgo absoluto. También se realizaron cálculos de eficiencia para determinar cuánto se pierde en precisión al estimar el riesgo absoluto con un enfoque no paramétrico o con un modelo exponencial por tramos flexible en lugar de un modelo exponencial simple, y otros cálculos indican la magnitud del sesgo que aparece con el modelo exponencial simple cuando este modelo es inválido. Tales cálculos sugieren que los modelos más flexibles serán útiles en la práctica. Las simulaciones confirman que los métodos asintóticos proporcionan estimaciones de varianza y coberturas de intervalos de confianza fiables en muestras de tamaño práctico.