Fatores de risco com efeito variável

Vimos que a análise Kaplan-Meier é clara e direta quando os participantes podem ser divididos segundo um único critério, por exemplo um tratamento que receberam de forma randomizada. Tem o grande mérito que não se faz nenhuma suposição sobre a forma das curvas de sobrevivência, que podem inclusive se cruzar.

O cruzamento das curvas de sobrevivência (à direita) resulta de curvas de mortalidade que não são paralelas (proporcionais) ao longo do tempo (à esquerda). A falta de proporcionalidade indica que a proporção de risco entre os dois grupo mudou ao longo do tempo, por exemplo que o tratamento inicialmente melhorou a sobrevivência, mas depois teve efeito negativo. Aqui, basicamente a única análise que pode ser feita para detectar diferenças entre os grupos é Kaplan-Meier.

Fatores de risco com efeito constante

Muitos casos são mais simples: a proporção da chance de sobreviver entre dois grupos continua a mesma ao longo do tempo. A mortalidade total pode variar, por exemplo dependendo das estações do ano, mas a proporção entre dois grupos varia pouco ou nada.

Dada esta premissa, é possível conduzir análises Cox, como mostrado na seção seguinte.