Métodos estadísticos de riesgos competitivos: un estudio comparativo

Resumen El 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 minimo de esos tiempos potenciales individuales. Si se ignoran los riesgos competitivos y solo hay un evento de interes, se utiliza la funcion de riesgo de causa especifico, la cual asume que los otros riesgos no existen. En estas condiciones trabajan los metodos clasicos 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 simultanea los riesgos competitivos, se utiliza la funcion de subriesgo o la funcion de riesgo de la subdistribucion. Asi, se han desarrollado metodologias alternativas que dan cuenta de esta situacion. Por ejemplo, la funcion de incidencia acumulada (FIA), las pruebas de Gray y de Pepe &, Mori, y finalmente la regresion de riesgos competitivos como contraparte del modelo de Cox. En este trabajo, estos ultimos metodos, son presentados e interpretados. Ellos son ilustrados mediante un caso real en Interconexion Electrica S.A. E.S.P. (ISA). Abstract The 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 Interconexion Electrica S.A. E.S.P. (ISA).