Interpretando a curva de sobrevida de Kaplan-Meier

Na figura abaixo, analisamos grupos de pacientes com câncer de mama que tiveram biomarcadores verificados antes e depois da quimioterapia (estudo hipotético). Cada cor representa um grupo diferente, baseado na resposta do biomarcador ao tratamento: aumento, diminuição ou sem alteração.

Para fazer uma interpretação detalhada da Curva de Kaplan-Meier, observe os seguintes pontos:

🔬Eixo Y (Probabilidade de Sobrevida): Representa a probabilidade estimada de sobrevivência em diferentes pontos no tempo após o tratamento. O valor começa em 1 (ou 100%) e pode cair até 0 (ou 0%) com o tempo.

🔬Eixo X (Tempo de Seguimento): Mostra o tempo de acompanhamento dos pacientes em dias. É o período durante o qual os pacientes são observados para o estudo.

🔬Quedas na Linha: Cada degrau para baixo em uma linha indica um evento – neste caso, a morte de um paciente. Quanto mais íngreme a queda, maior a taxa de mortalidade naquele período.

Linhas de sobrevisa (Comparação entre grupos):

🔬Linha Amarela: Pacientes com aumento do biomarcador têm uma sobrevida decrescente mais rápida, indicando pior prognóstico.

🔬Linha Azul: Pacientes com diminuição do biomarcador apresentam uma sobrevida melhor, sugerindo um prognóstico mais positivo.

🔬Linha Vermelha: Pacientes sem alteração no biomarcador mostram uma sobrevida intermediária entre os outros grupos.

🔬Shading (Sombreamento): As áreas sombreadas em torno das linhas representam o intervalo de confiança. Quanto mais estreito, mais precisas são as estimativas de sobrevida para aquele grupo.

🔬Marcadores (+): Representam censuras, que ocorrem quando um paciente deixa o estudo ou não apresenta o evento de interesse (morte) até a última observação.

🔬Valor-p: Um valor muito baixo (p < 0.0001) significa que as diferenças na sobrevida entre os grupos são estatisticamente significativas e provavelmente não se devem ao acaso.

🔬Número em Risco: Na parte inferior, os números indicam quantos pacientes ainda estão sob acompanhamento em cada ponto do tempo. Isso ajuda a entender o tamanho do grupo ao longo do estudo.

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