Tipos de Censura

Utilizando dados fictícios irei sintetizar os mecanismo de censura dos tipos I, II e III.

individuos <- c(1, 2, 3, 4, 5)
tempos <- c(10, 20, 15, 30, 25)  # Tempo de falha ou censura
censuras <- c(FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)  # TRUE = Censura, FALSE = Falha

Censura tipo I

# A Censura do tipo I ocorre quando é preestabelecido o tempo de término
# do estudo e, tem como característica a não observância do evento de
# interesse para alguns indivíduos ao final do experimento, assim, tais
# indivíduos são considerados como observações censuradas.
# No gráfico anterior foram observados 5 indivíduos com um tempo mínimo de
# 25 dias para ocorrência do evento de interesse.

# Gerar o gráfico
library(ggplot2)

data <- data.frame(
  Individuo = individuos,
  Tempo = tempos,
  Censura = censuras
)

ggplot(data, aes(x = Tempo, y = Individuo)) +
  geom_segment(aes(xend = Tempo, yend = Individuo), x = 0, color = "black") +
  geom_point(aes(shape = Censura), size = 3, color = "black", fill = ifelse(censuras, "white", "black"), stroke = 1.2) +
  scale_shape_manual(values = c(16, 21), labels = c("Falha", "Censura")) +
  labs(
    x = "Tempo (dias)",
    y = "Indivíduo",
    title = "",
    shape = ""
  ) +
  scale_y_continuous(breaks = individuos) +
  theme_minimal() +
  theme(
    panel.grid.major = element_line(color = "grey80"),
    panel.grid.minor = element_line(color = "grey90"),
    axis.line = element_line(color = "black")
  )

Censura tipo II

# Ocorre quando é alcançado um número r previamente
# definido de indivíduos que experimentaram o evento de interesse, obtido
# este número o estudo é finalizado, e os indivíduos que não experimentaram
# o evento de interesse tem seus tempos censurados

# Dados fictícios
individuos <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)
tempos <- c(15, 40, 20, 40, 25, 40, 35)  # Tempo de falha ou censura
censuras <- c(FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE)  # TRUE = Censura, FALSE = Falha

# Gerar o gráfico

data <- data.frame(
  Individuo = individuos,
  Tempo = tempos,
  Censura = censuras
)

ggplot(data, aes(x = Tempo, y = Individuo)) +
  geom_segment(aes(xend = Tempo, yend = Individuo), x = 0, color = "black") +
  geom_point(aes(shape = Censura), size = 3, color = "black", fill = ifelse(censuras, "white", "black"), stroke = 1.2) +
  scale_shape_manual(values = c(16, 21), labels = c("Falha", "Censura")) +
  labs(
    x = "Tempo (dias)",
    y = "Indivíduo",
    title = "",
    shape = ""
  ) +
  scale_y_continuous(breaks = individuos) +
  theme_minimal() +
  theme(
    panel.grid.major = element_line(color = "grey80"),
    panel.grid.minor = element_line(color = "grey90"),
    axis.line = element_line(color = "black")
  )

Censura tipo III

# Acontece quando a observação é retirada do estudo sem que tenha ocorrido a
# falha, no geral o paciente é retirado do estudo por uma causa diferente da estudada, como a morte
# pode algum motivo não associado a análise.

# Dados fictícios
individuos <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)
tempo_inicio <- c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0)  # Início do intervalo
tempo_fim <- c(10, 20, 30, 28, 15, 25, 30)   # Fim do intervalo
censuras <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE)  # TRUE = Censura, FALSE = Falha

# Gerar o gráfico
library(ggplot2)

data <- data.frame(
  Individuo = individuos,
  TempoInicio = tempo_inicio,
  TempoFim = tempo_fim,
  Censura = censuras
)

ggplot(data, aes(y = Individuo)) +
  geom_segment(aes(x = TempoInicio, xend = TempoFim, yend = Individuo), color = "black") +
  geom_point(aes(x = TempoFim, color = Censura, shape = Censura), size = 3, color = "black", fill = ifelse(censuras, "white", "black"), stroke = 1.2) +
  scale_color_manual(values = c("black", "white"), labels = c("Falha", "Censura")) +
  scale_shape_manual(values = c(16, 21), labels = c("Falha", "Censura")) +
  labs(
    x = "Tempo (dias)",
    y = "Indivíduo",
    title = "",
    color = "",
    shape = ""
  ) +
  scale_y_continuous(breaks = individuos) +
  theme_minimal() +
  theme(
    panel.grid.major = element_line(color = "grey80"),
    panel.grid.minor = element_line(color = "grey90"),
    axis.line = element_line(color = "black")
  )

# Referências: COLOSIMO, E. A.; GIOLO, S. R. Análise de sobrevivência aplicada. 2. ed. São Paulo, SP: Editora Blucher. 2024.