Métodos estadísticos de riesgos competitivos: un estudio comparativo
ResumenEl tiempo de falla de un sistema con dos modos de falla puede ser modelado como un sistema en serie o un modelo de riesgos competitivos. Cada unidad tiene un tiempo potencial de falla asociado a cada modo de falla, el tiempo de falla observado es el mínimo de esos tiempos potenciales individu...
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| Published: |
Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
2015
|
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| Online Access: | https://revistas.uptc.edu.co/index.php/ciencia_en_desarrollo/article/view/3663 |
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| author | Yáñez Canal, S. Lopera Gómez, C. M. Jaramillo Elorza, M. C. |
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| description | ResumenEl tiempo de falla de un sistema con dos modos de falla puede ser modelado como un sistema en serie o un modelo de riesgos competitivos. Cada unidad tiene un tiempo potencial de falla asociado a cada modo de falla, el tiempo de falla observado es el mínimo de esos tiempos potenciales individuales. Si se ignoran los riesgos competitivos y sólo hay un evento de interés, se utiliza la función de riesgo de causa específico, la cual asume que los otros riesgos no existen. En estas condiciones trabajan los métodos clásicos de Kaplan-Meier, la prueba log-rank y el modelo de riesgos proporcionales de Cox, por lo tanto sus resultados responden preguntas relacionadas al efecto “puro” asociado a una sola causa. Ahora bien, si se consideran de manera simultánea los riesgos competitivos, se utiliza la función de subriesgo o la función de riesgo de la subdistribución. Así, se han desarrollado metodologías alternativas que dan cuenta de esta situación. Por ejemplo, la función de incidencia acumulada (FIA), las pruebas de Gray y de Pepe &, Mori, y finalmente la regresión de riesgos competitivos como contraparte del modelo de Cox. En este trabajo, estos últimos métodos, son presentados e interpretados. Ellos son ilustrados mediante un caso real en Interconexión Eléctrica S.A. E.S.P. (ISA). AbstractThe failure time of a system with two failure modes can be modeled as a series system or a competing risks model. Each unit has a potential failure time associated with each failure mode, the observed failure time is the minimum of such potential times. If the competing risks are ignored and there is only one event of interest, the cause-specific hazard is used, which assumes that the other risks does not exist. This is the setting for the classical methods of Kaplan-Meier, log-rank test and Cox proportional hazards model, therefore their results answer questions related to the “pure” effect associated to a single cause. On the other hand if the competing risks are considered as working jointly, the subhazard function or the hazard of the subdistribution are used. Thus, alternative methodologies have been developed to take into account the latter situation. Such as, the cumulative incidence function (CIF), Gray’s test and Pepe and Mori’s test, and finally competing risks regression, as the counterpart of Cox model. In this paper these methods are showed and interpreted. They are illustrated with a real case in Interconexión Eléctrica S.A. E.S.P. (ISA). |
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| institution | Revista Ciencia en Desarrollo |
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| publishDate | 2015 |
| publisher | Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia |
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| spelling | oai:oai.revistas.uptc.edu.co:article-36632016-08-26T15:45:31Z Métodos estadísticos de riesgos competitivos: un estudio comparativo Yáñez Canal, S. Lopera Gómez, C. M. Jaramillo Elorza, M. C. Competing risks regression Cox’s regression model Cumulative incidence function (CIF) Gray’s test Kaplan-Meier Log-rank test Pepe & Mori’s test. ResumenEl tiempo de falla de un sistema con dos modos de falla puede ser modelado como un sistema en serie o un modelo de riesgos competitivos. Cada unidad tiene un tiempo potencial de falla asociado a cada modo de falla, el tiempo de falla observado es el mínimo de esos tiempos potenciales individuales. Si se ignoran los riesgos competitivos y sólo hay un evento de interés, se utiliza la función de riesgo de causa específico, la cual asume que los otros riesgos no existen. En estas condiciones trabajan los métodos clásicos de Kaplan-Meier, la prueba log-rank y el modelo de riesgos proporcionales de Cox, por lo tanto sus resultados responden preguntas relacionadas al efecto “puro” asociado a una sola causa. Ahora bien, si se consideran de manera simultánea los riesgos competitivos, se utiliza la función de subriesgo o la función de riesgo de la subdistribución. Así, se han desarrollado metodologías alternativas que dan cuenta de esta situación. Por ejemplo, la función de incidencia acumulada (FIA), las pruebas de Gray y de Pepe &, Mori, y finalmente la regresión de riesgos competitivos como contraparte del modelo de Cox. En este trabajo, estos últimos métodos, son presentados e interpretados. Ellos son ilustrados mediante un caso real en Interconexión Eléctrica S.A. E.S.P. (ISA). AbstractThe failure time of a system with two failure modes can be modeled as a series system or a competing risks model. Each unit has a potential failure time associated with each failure mode, the observed failure time is the minimum of such potential times. If the competing risks are ignored and there is only one event of interest, the cause-specific hazard is used, which assumes that the other risks does not exist. This is the setting for the classical methods of Kaplan-Meier, log-rank test and Cox proportional hazards model, therefore their results answer questions related to the “pure” effect associated to a single cause. On the other hand if the competing risks are considered as working jointly, the subhazard function or the hazard of the subdistribution are used. Thus, alternative methodologies have been developed to take into account the latter situation. Such as, the cumulative incidence function (CIF), Gray’s test and Pepe and Mori’s test, and finally competing risks regression, as the counterpart of Cox model. In this paper these methods are showed and interpreted. They are illustrated with a real case in Interconexión Eléctrica S.A. E.S.P. (ISA). Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia 2015-07-13 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://revistas.uptc.edu.co/index.php/ciencia_en_desarrollo/article/view/3663 10.19053/01217488.3663 Ciencia En Desarrollo; Vol. 5 No. 2 (2014): Julio-Diciembre; 87-98 Ciencia en Desarrollo; Vol. 5 Núm. 2 (2014): Julio-Diciembre; 87-98 2462-7658 0121-7488 spa https://revistas.uptc.edu.co/index.php/ciencia_en_desarrollo/article/view/3663/3250 Derechos de autor 2015 CIENCIA EN DESARROLLO |
| spellingShingle | Competing risks regression Cox’s regression model Cumulative incidence function (CIF) Gray’s test Kaplan-Meier Log-rank test Pepe & Mori’s test. Yáñez Canal, S. Lopera Gómez, C. M. Jaramillo Elorza, M. C. Métodos estadísticos de riesgos competitivos: un estudio comparativo |
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