Introdução à Análise de Sobrevivência - parte1

[0:00] Olá. Sou Oliver Perra e bem-vindo a estes recursos, nos quais vou apresentar a Análise de Sobrevivência. Esta é a primeira de três apresentações. Nesta apresentação, vou apresentar o tipo de perguntas que podem ser respondidas usando a Análise de Sobrevivência. Em seguida, destacaremos que os métodos estatísticos comuns que usamos todos os dias são inadequados para responder ao tipo de perguntas que a Análise de Sobrevivência pode responder. E, por fim, destacarei o pré-requisito para executar a Análise de Sobrevivência, com foco especial no tipo de informação, nos dados e nas decisões que precisamos tomar para garantir que possamos responder de forma significativa às perguntas de pesquisa usando a Análise de Sobrevivência. Em seguida, focarei nos conceitos e princípios subjacentes à Análise de Sobrevivência sem apresentar modelos e equações,

[1:04] que apresentarei nas outras apresentações entre esses recursos. Pesquisadores de áreas muito diferentes, da economia às ciências médicas ou da psicologia à engenharia, frequentemente se interessam por investigar a ocorrência de eventos. Então, quando um evento específico ocorre? E, por exemplo, podemos estar interessados em estudar o início da puberdade. Quando as mudanças físicas e hormonais que levam à maturidade sexual começam a aparecer em uma população de jovens? Ou outro exemplo no campo da psicologia ou psiquiatria envolve estudar a primeira ocorrência de pensamentos sobre suicídio que os indivíduos vivenciam em sua vida. Um exemplo final envolve estudar quando os indivíduos conseguem um emprego de tempo integral após deixar a educação, se é que conseguem um emprego de tempo integral.

[2:08] Então, o que esses exemplos têm em comum? Qual é o fio condutor nesses exemplos? Em todos esses exemplos há um fio condutor, que é o fato de os pesquisadores estarem interessados em investigar duas questões-chave: se o evento de interesse ocorre e quando o evento ocorre. Por exemplo, dentro de uma grande população, psiquiatras podem descobrir que apenas uma proporção relativamente pequena de indivíduos vivenciou pensamentos suicidas, então podem estar interessados em investigar os fatores associados à ocorrência desse evento, associados ao primeiro início de pensamentos suicidas. Entre aqueles que vivenciam pensamentos suicidas, pode haver variabilidade no início desses pensamentos, em que algumas pessoas os vivenciam pela primeira vez na adolescência, outras podem vivenciá-los

[3:13] mais tarde na vida e muitas não os vivenciarão de forma alguma. Portanto, pode haver diferenças no momento do primeiro pensamento suicida entre gêneros, ou pode haver outras características significativamente associadas a um início mais precoce do primeiro pensamento suicida. O ponto é que, em diferentes disciplinas, frequentemente nos interessamos por estudar se um evento ocorreu e, se ocorreu, quando ocorreu. E após essas duas questões-chave, também podemos começar a fazer perguntas mais específicas, por exemplo: mulheres são mais propensas a apresentar um início mais precoce de pensamentos suicidas do que homens, e assim por diante.

[4:01] Bem, como podemos investigar as perguntas "se" e "quando", perguntas que dizem respeito a se e quando um evento-alvo ocorre? Os métodos estatísticos comuns que usamos são inadequados para lidar com esses tipos de dados. Vejamos este exemplo fictício que criei para ter uma ideia. Aqui o tema é se e quando os participantes vivenciam pensamentos suicidas pela primeira vez. Nesses dados fictícios, há cinco participantes. Todos eles foram inscritos no estudo quando tinham 14 anos de idade, e agora, se olharmos para esses dados, os participantes 1, 2 e 3 na parte inferior da imagem vivenciam pensamentos suicidas.

[4:50] O participante 3 vivenciou esses pensamentos pela primeira vez com uma idade precoce de 14, o participante 2 numa idade mais avançada, quando tinha 25 anos. Mas depois temos mais dois participantes, o participante 4 e o 5, no topo deste gráfico, que nunca vivenciaram pensamentos suicidas enquanto estavam no estudo. O problema, que não é incomum, é que o participante 5 saiu do estudo com 20 anos, enquanto o participante 4 saiu do estudo com 31 anos. Assim, não sabemos se pensamentos suicidas chegaram a ocorrer nos participantes 4 e 5, e muito menos sabemos quando ocorreram, se é que ocorreram.

[5:44] Então, como podemos, por exemplo, estimar a idade média de início dos pensamentos suicidas? Poderíamos considerar apenas aqueles que de fato vivenciaram pensamentos suicidas, entre as três pessoas aqui que vivenciaram pensamentos suicidas. A idade média de início seria de 19 anos, mas isso descartaria informações dos outros participantes que nunca vivenciaram pensamentos suicidas e saíram do estudo. Portanto, este não é um resumo adequado dos nossos dados.

[6:19] Poderíamos criar alguma regra arbitrária que diga onde, por exemplo, podemos assumir que os participantes que saíram do estudo vivenciam pensamentos suicidas depois de saírem do estudo. Assim, a idade de início para os dois participantes que saíram do estudo antes de podermos registrar o início dos pensamentos suicidas seria de 32 e 21 anos para o participante 4 e o 5, respectivamente. Mas, neste cenário, a idade média de início seria de 22 anos, mas estas são algumas apenas não são apenas sustentáveis. Muitas pessoas nunca vivenciam pensamentos suicidas na vida.

[6:58] Portanto, o ponto realmente é que, neste tipo de dados, em que temos pessoas saindo de um estudo antes de podermos registrar o início do evento, não temos formas diretas de descrever a idade de início ou o momento de início dos eventos que nos interessam. E é aí que a Análise de Sobrevivência vem ajudar. A Análise de Sobrevivência é um conjunto de métodos estatísticos que fornece respostas a questões de pesquisa que dizem respeito a se e quando os eventos ocorrem. E esses métodos são realmente bastante flexíveis. Assim, por exemplo, eles podem ser aplicados a diferentes tipos de delineamentos, diferentes delineamentos de estudo, como estudos experimentais ou ensaios controlados aleatorizados, estudos longitudinais, quer os dados sejam coletados prospectivamente ou tenham sido coletados retrospectivamente.

[8:03] Esses métodos, a Análise de Sobrevivência, podem ser aplicados a eventos que acontecem apenas uma vez, por exemplo, o início da puberdade, ou podem ser aplicados a eventos recorrentes. Por exemplo, pensamentos suicidas podem recorrer ao longo da vida de algumas pessoas e podemos investigar a recorrência desses eventos. Além disso, a Análise de Sobrevivência pode ser aplicada a eventos negativos como morte, início de doença, recidiva, mas pode igualmente ser aplicada a eventos positivos, por assim dizer, por exemplo, promoções no trabalho, o momento das primeiras palavras de um bebê, e assim por diante.

[8:42] O rótulo Análise de Sobrevivência existe porque esses métodos foram desenvolvidos para investigar o momento da morte de pacientes com diferentes condições, mas esses métodos podem efetivamente ser aplicados a diferentes temas e o principal requisito é que as questões de pesquisa digam respeito a se e quando um evento-alvo ocorre. No restante desta apresentação, vou me concentrar nos pré-requisitos para executar a Análise de Sobrevivência. Então, que tipo de dados e que tipo de decisões precisamos tomar para executar a Análise de Sobrevivência?

[9:24] E o primeiro pré-requisito é que a Análise de Sobrevivência deve ter um evento-alvo claramente definido. E isso significa que o evento-alvo deve ser definido como uma transição de um estado para outro estado. No exemplo que usei antes, os indivíduos estavam no estado um se nunca tinham vivenciado qualquer pensamento sobre suicídio, mas passaram para um segundo estado assim que pensaram em suicídio pela primeira vez.

[10:01] Ou outro exemplo é já ter sido casado; as pessoas que nunca se casaram estão no estado um até se casarem e, portanto, passarem para o estado dois. A partir desses exemplos, deve ficar claro que os estados que compõem um evento-alvo na Análise de Sobrevivência devem ser mutuamente exclusivos e exaustivos. Isso significa que nenhum indivíduo pode estar em mais de um estado em qualquer momento dado. Ou o indivíduo nunca teve pensamentos suicidas ou já teve pensamentos suicidas antes, ou o indivíduo ou já foi casado ou é casado atualmente, ou nunca se casou, então um indivíduo estaria em um ou no outro, ou em um estado ou no outro estado.

[10:53] Estados exaustivos significam que todos os indivíduos devem estar em um ou no outro dos estados possíveis. Todos os indivíduos terão vivenciado pensamentos suicidas ou nunca os terão vivenciado. A Análise de Sobrevivência é frequentemente aplicada a eventos-alvo dicotômicos, em que há apenas dois estados possíveis: vivo, nunca casado versus já casado. No entanto, esses métodos também podem ser aplicados a eventos que podem ter mais de dois estados. Por exemplo, uma pessoa pode estar empregada, autônoma ou desempregada ou aposentada. O ponto é que todos esses estados devem ser exaustivos, todos os indivíduos devem estar em uma ou outra dessas categorias, e os estados devem ser mutuamente exclusivos. Um indivíduo estará em apenas uma categoria em qualquer momento dado. Alguém empregado não pode estar desempregado ao mesmo tempo, por exemplo.

[11:55] Além disso, as transições para um estado podem ocorrer apenas uma vez. Por exemplo, a transição de vivo para morto é irreversível. Mas em outros casos, os indivíduos podem transitar entre estados várias vezes. Por exemplo, se estivéssemos interessados na ocorrência de pensamentos suicidas ao longo do tempo, em vez do início rápido dos pensamentos suicidas, então os pensamentos suicidas podem ocorrer várias vezes na vida de alguns indivíduos ou, por exemplo, alguns indivíduos podem passar de desempregados para empregados várias vezes. O ponto-chave é que, em qualquer momento dado, os indivíduos devem estar em um ou outro estado e todos devem estar em um dos estados de evento possíveis.

[12:48] Outro requisito para a Análise de Sobrevivência é identificar um ponto que inicia o relógio no estudo, o chamado início do tempo. Em outras palavras, os pesquisadores devem identificar um ponto em que todos os indivíduos da população que estamos estudando estejam no mesmo estado do evento-alvo. Por exemplo, quando estamos estudando a expectativa de vida em uma população, todos os nascidos vivos começam a vida em um estado, estando vivos, e a partir desse ponto podem transitar para o estado alternativo de estar mortos. Assim, em estudos semelhantes, o nascimento é o início do tempo. O início do tempo é, portanto, o ponto em que todos os indivíduos do estudo ainda não vivenciaram o evento-alvo, mas estão potencialmente em risco de vivenciá-lo.

[13:46] Em alguns estudos, o início do tempo é o mesmo para todos os participantes, no sentido de que o relógio começa ao mesmo tempo para todos os participantes. Por exemplo, em estudos que consideram a idade como a variável de tempo, o nascimento é o início do tempo para todos os participantes e é o momento em que todos os participantes ainda não vivenciaram o evento, mas são elegíveis para vivenciá-lo, como no exemplo que dei antes: assim que um nascido vivo nasce, ele é elegível para vivenciar o evento prejudicial de morrer.

[14:24] Em outros estudos, o início do tempo pode estar ligado a um evento precipitante. Por exemplo, se estivéssemos interessados em se e quando alguém é promovido no trabalho, o início do tempo pode ser o momento em que um indivíduo começa no trabalho. Assim, isso será diferente entre os participantes e, neste exemplo fictício à direita, por exemplo, os participantes que começaram um trabalho com 18 anos, o participante 1 começou seu trabalho com 25 anos; a variável de tempo neste estudo não é a idade, mas sim o tempo de emprego.

[15:05] Assim, em muitos estudos, o tempo de início também pode ser arbitrário ou detectado por conveniência. E isso é aceitável, mas é importante e não é um problema para a Análise de Sobrevivência, mas é importante lembrar que o tempo de início em um estudo deve ser não relacionado à ocorrência do evento. Deve ser não relacionado ou ligado ao evento-alvo que estamos estudando. Deve ser independente do evento-alvo.

[15:37] É então importante especificar uma métrica para o tempo. Quais são as unidades de tempo que os pesquisadores usarão para registrar a passagem do tempo? Muitos eventos de interesse podem potencialmente ser registrados usando uma medida de tempo muito precisa. Por exemplo, se conduzíssemos um estudo de diário sobre pensamentos suicidas e pedíssemos aos participantes que registrassem o início dos pensamentos suicidas usando um aplicativo, poderíamos potencialmente registrar a ocorrência de pensamentos suicidas em minutos, então saberíamos em que dia e a que hora e minuto do dia um participante teve seus primeiros pensamentos suicidas?

[16:31] Outro exemplo é que um pediatra que registra o uso de certidões de óbito ao longo da vida pode fornecer medidas de tempo de vida em dias, em vez de meses ou anos, de modo que as medições podem ser bastante precisas. No entanto, muitas vezes há limites para a precisão das medições de tempo, frequentemente devido a problemas práticos. Alguns desses problemas podem estar ligados à forma como os dados são registrados, especialmente quando os pesquisadores usam dados administrativos ou dados coletados por outros. Por exemplo, registros hospitalares podem registrar a ocorrência de algumas intervenções em semanas, em vez de dias.

[17:20] Outras limitações podem ser devidas à natureza dos eventos de interesse dos pesquisadores. Por exemplo, se estivermos interessados no momento das promoções acadêmicas, as promoções geralmente são concedidas anualmente, então necessariamente usaremos anos como métrica, não meses ou dias. Outras limitações podem ser devidas ao delineamento do estudo e, particularmente, quando coletamos dados retrospectivamente e pedimos aos participantes que se lembrem de quando um evento específico ocorreu; a menos que fosse um evento muito saliente, os participantes podem lembrar o mês em que um certo evento ocorreu ou talvez a estação ou até o ano. Assim, dificuldades em registrar o momento específico e preciso de um evento podem forçar os pesquisadores a usar uma unidade de tempo mais grosseira.

[18:21] O ponto principal, no entanto, é que o tempo deve ser registrado na menor unidade possível que seja relevante para o evento de interesse, que permita aos pesquisadores detectar o início do evento de interesse. Por exemplo, quando estudamos o momento das primeiras palavras de uma criança, medir isso em anos seria uma métrica muito grosseira. Não será muito útil saber que a maioria das crianças diz suas primeiras palavras no segundo ano de vida, em vez do primeiro, porque as primeiras palavras faladas por uma criança em meses é muito mais adequado e fornecerá informações sobre diferenças individuais e assim por diante. Portanto, há dois tipos principais de medições de tempo. Contínuo, como quando podemos medir o tempo de vida em dias, ou discreto, como quando medimos o início dos pensamentos suicidas em anos.

[19:23] Mas essa distinção também é importante por outra razão. Quando medimos o tempo continuamente, a probabilidade de dois indivíduos vivenciarem o evento-alvo ao mesmo tempo será baixa ou muito baixa. Aqui, no exemplo à esquerda, os pontos vermelhos representam o momento dos eventos-alvo para diferentes participantes. Quando dois indivíduos vivenciam o evento-alvo ao mesmo tempo, isso é chamado de empate. E quando medimos o tempo continuamente, os empates são menos prováveis e observaremos poucos desses empates. Mas quando o tempo é medido em unidades discretas e mais grosseiras, os empates serão inevitáveis.

[20:11] Mas isso é importante porque os métodos modernos em Análise de Sobrevivência, como a regressão de Cox, também conhecida como modelagem de riscos proporcionais, assumem que o tempo é registrado continuamente e, portanto, os empates devem ser raros e esporádicos. Aplicar esses métodos, métodos mais modernos, a dados que têm muitos empates significa realmente forçar os modelos a um ponto em que sua inferência pode ser não confiável. Portanto, este é um ponto importante a lembrar se estivermos usando modelos mais sofisticados que têm algumas suposições que não podem ser sustentáveis, não podem ser satisfeitas.

[20:56] Então, para resumir, destaquei que a Análise de Sobrevivência é um método estatístico que pode responder a perguntas sobre se e quando um evento de interesse ocorre, e destaquei os pré-requisitos para a Análise de Sobrevivência. Primeiro precisamos definir a ocorrência do evento, definindo o evento como uma transição de um estado para outro. Pode haver mais de dois estados, mas no mínimo precisamos ter uma definição de dois estados mutuamente exclusivos e exaustivos e ser capazes de observar como os indivíduos transitam de um estado para outro.

[21:42] Também precisamos então identificar o início do tempo, ou seja, precisamos identificar quando precisamos iniciar um estudo e precisamos, em particular, garantir que o ponto de partida de um estudo não deve estar relacionado ao evento-alvo de interesse. E então precisamos especificar uma métrica para medir o tempo. Isso pode ser bastante preciso, minutos, até segundos, ou pode ser mais grosseiro, anos ou quinquênios e assim por diante. O ponto é que precisamos considerar a menor unidade possível que seja relevante para os eventos de interesse. A menor unidade que pode fornecer informações que possam diferenciar diferentes indivíduos e os processos que são relevantes no início dos eventos.

[22:43] Então, muito obrigado pela atenção e não se esqueça de consultar a página do National Centre for Research Methods para outros recursos. E você encontrará outras apresentações sobre Análise de Sobrevivência nesses recursos, incluindo exercícios. Então, muito obrigado novamente. Tchau. ncrm.ac.uk