Información de la revista
Vol. 20. Núm. 4.
Páginas 325-331 (Julio - Agosto 2006)
Respuestas rápidas
Compartir
Compartir
Descargar PDF
Más opciones de artículo
Vol. 20. Núm. 4.
Páginas 325-331 (Julio - Agosto 2006)
Nota metodológica
Open Access
Cálculo de la supervivencia relativa. Comparación de métodos de estimación de la supervivencia esperada
Relative survival computation. Comparison of methods for estimating expected survival
Visitas
...
Ramón Clèriesa,??
Autor para correspondencia
r.cleries@iconcologia.net

Correspondencia: Dr. Ramón Clèries. Servei d’Epidemiologia i Registre del Càncer. Institut Català d’Oncologia. Gran Via, s/n, km 2,7. 08907 L’Hospitalet de Llobregat. Barcelona. España.
, Josepa Ribesa, Víctor Morenoa, Laura Estebana, Laura Parejaa, Jordi Gálveza, José Miguel Martínezb, Francesc Xavier Boscha, Josep M. Borràsc
a Servei d’Epidemiologia i Registre del Càncer, Institut Català d’Oncologia, L’Hospitalet de Llobregat, Barcelona, España
b Unitat de Recerca en Salut Laboral, Departament de Ciències Experimentals i de la Salut, Universitat Pompeu Fabra, Barcelona, España
c Pla Director d’Oncologia de Catalunya. España
Este artículo ha recibido
No disponible
Visitas
(Actualización diaria de datos)

Under a Creative Commons license
Información del artículo
Resumen
Bibliografía
Descargar PDF
Estadísticas
Resumen

El método más utilizado en el cálculo de la supervivencia de los pacientes diagnosticados de cáncer es la supervivencia relativa. Este método tiene en cuenta la estimación de la supervivencia esperada de dichos pacientes a partir de la mortalidad observada en la zona geográfica de la que proceden. Los métodos utilizados con mayor frecuencia en dicha estimación son los de Ederer (I y II) y el método de Hakulinen. Para dichos cálculos es necesaria la disponibilidad de las tables de supervivencia estratificadas por edad y por período de calendario. En este trabajo se presenta un ejemplo en el que se muestra cómo realizar dichos cálculos de tal forma que permitan al investigador decidir qué método es el más adecuado según el tipo de análisis que lleve a cabo. Se mostrará que, si el tiempo de seguimiento de la cohorte es inferior a 10 años, cualquiera de los métodos debería dar resultados similares. Sin embargo, el método recomendable es el de Hakulinen, ya que tiene en cuenta la heterogeneidad en el momento de las censuras debidas a posibles pérdidas de seguimiento o abandonos.

Palabras clave:
Supervivencia relativa
Supervivencia esperada
Retirada del estudio
Supervivencia a largo término
Abstract

Relative survival is the most commonly used method to determine survival in patients diagnosed with cancer. This method takes into account estimation of expected survival in cancer patients based on the observed mortality in the geographical area to which they belong. The most frequently used methods for estimation of expected survival are the Ederer (I and II) and Hakulinen methods. Survival tables for the geographical areas stratified by age and calendar year are required for these calculations. The present article presents an example of how to perform these estimations and how to choose the most appropriate method for the type of analysis to be performed. This article shows that if the follow-up of the cohort is less than 10 years, any of these methods should give similar results. However, the Hakulinen method is preferred, since it accounts for heterogeneity due to potential withdrawals.

Key words:
Relative Survival
Expected Survival
Patient withdrawal
Long-term survival
El Texto completo está disponible en PDF
Bibliografía
[1.]
Estève J, Benhamou E, Raymond L. Statistical Methods in Cancer Research. Descriptive Epidemiology. IARC Scientific Publications, N.° 128. Lyon: IARC; 1994.
[2.]
J. Estève, E. Benhamou, M. Croasdale, L. Raymond.
Relative survival and the estimation of net survival: elements for further discussion.
Stat Med, 9 (1990), pp. 529-538
[3.]
J. Llorca, Delgado-Rodríguez.
Análisis de supervivencia en presencia de riesgos competitivos: estimadores de la probabilidad de suceso.
Gac Sanit, 18 (2004), pp. 391-397
[4.]
F. Ederer, L.M. Axtell, S.J. Cutler.
The relative survival rate: a statistical methodology.
Natl Cancer Inst Monogr, 6 (1961), pp. 101-121
[5.]
T. Hakulinen.
On long-term relative survival rates.
J Chronic Dis, 30 (1977), pp. 431-443
[6.]
Hédelin G. RELSURV 2.0: a program for relative survival analysis. Estrasburgo: Department of Epidemiology and public health, Faculty of Medicien, Louis Pasteur University;1997.
[7.]
F. Ederer, H. Heise.
The effect of eliminating deaths from cancer on general population survival rates, methodological note 11. End results evaluation section.
National Cancer Institute, (1959),
[8.]
P.W. Dickman, T. Hakulinen, E.T. Voutilainen.
SURV3, Relative Survival Analysis.
Finnish Cancer Registry, (2000),
[9.]
T. Hakulinen.
Cancer survival corrected for heterogeneity in patient withdrawal.
Biometrics, 38 (1982), pp. 933-942
[10.]
R. Clèries, J. Ribes, J. Gálvez, A. Melià, V. Moreno, F.X. Bosch.
Cálculo automatizado de la supervivencia relativa vía web. El proyecto WAERS del Instituto Catalán de Oncología.
Gac Sanit, 19 (2005), pp. 71-75
[11.]
Dickman P. Teaching and seminars [citado 10 Jun 2006]. Disponible en: http://www.pauldickman.com/teaching/index.php
[12.]
T.M. Therneau, P.M. Grambsch.
Modeling survival data: extending the Cox model.
Springer-Verlag, (2000),
[13.]
Registre Hospitalari de Tumors ICO/CSUB [citado 2 Oct 2005]. Disponible en: http://rht.iconcologia.net
[14.]
P.W. Dickman, A. Sloggett, M. Hills, T. Hakulinen.
Regression models for relative survival.
Stat Med, 23 (2004), pp. 51-64
[15.]
H.A. Verheul, E. Dekker, P. Bossuyt, A.C. Moulijn, A.J. Dunning.
Background mortality in clinical survival studies.
Lancet, 341 (1993), pp. 872-875
Copyright © 2006. Sociedad Española de Salud Pública y Administración Sanitaria
Idiomas
Gaceta Sanitaria

Suscríbase a la newsletter

Opciones de artículo
Herramientas
es en

¿Es usted profesional sanitario apto para prescribir o dispensar medicamentos?

Are you a health professional able to prescribe or dispense drugs?