El estudio de métodos para analizar datos sobre eventos observados a lo largo del tiempo y de factores asociados con la tasa de ocurrencia de estos eventos, es un tema que siempre ha preocupado, sobre todo en el ámbito de la salud. De esta forma, al análisis se le conoce genéricamente como “Análisis de supervivencia”. Si bien por lo general se hace énfasis en la función de supervivencia en este tipo de análisis, poder estimar de la mejor manera la tasa de riesgo instantánea asociada a alguna enfermedad hasta el fallo, remisión o recurrencia de la misma, es también un tema relevante. Si bien se pueden utilizar varios modelos paramétricos en este tipo de estimaciones (exponencial, weibull y gamma, entre otros), el riesgo de utilizar estos modelos está en cometer un error de especificación del modelo, lo que podría derivar en resultados incorrectos. Para esto podemos hacer uso de modelos no paramétricos, como es la estimación mediante núcleos (kernel), donde no realizamos ninguna suposición inicial sobre la distribución de los datos, sino que la única información es proporcionada por la muestra. El eje principal de este trabajo es crear una herramienta para estimar la función de riesgo mediante núcleos, a través de una aplicación web (shiny). Para ello, se utilizó como base el trabajo realizado por los autores de la Universidad de Mazaryk (Selingerová, Dolezelová et al. 2016).

“VIAR” - como se le ha llamado a la herramienta - pretende ser una aplicación interactiva, con la cual se puede realizar el análisis de supervivencia (y en particular de la función de riesgo) de una manera bastante simple, evitando al usuario tener que lidiar con el código necesario para hacerlo. Se puede acceder a la misma a través del siguiente link: https://diegoarare.shinyapps.io/VIAR. A lo largo del informe se explicarán las metodologías utilizadas, para luego pasar al análisis de una base de datos determinada, siempre teniendo en cuenta que el trabajo está enfocado a la creación de un producto y fue pensado en cada instancia como tal. Se hará uso del lenguaje de programación R y el entorno de desarrollo Rstudio, para la creación de la herramienta.