This review provides a practical guide to the essentials of survival analysis and their reporting in cardiovascular studies, although most of its key content can be extrapolated to other medical fields. This is the first in a series of 2 educational articles laying the groundwork to address the most relevant statistical issues in survival analyses, which will smoothly drive the reader from the most basic analyses to the most complex situations. The focus will be on the type and shape of survival data, and the most common statistical methods, such as nonparametric, parametric and semiparametric models. Their adequacy, interpretation, advantages and disadvantages are illustrated by examples from the field of cardiovascular research. This article ends with a set of recommendations to guide the strategy of survival analyses for a randomized clinical trial and observational studies. Other topics, such as competing risks, multistate models and recurrent-event methods will be addressed in the second article.

Esta revisión establece una guía práctica que comprende los conceptos básicos de los análisis de supervivencia y su aplicación en el estudio de las enfermedades cardiovasculares, si bien gran parte del contenido puede extrapolarse a otras ramas de la medicina. Este es el primero de dos artículos académicos que sientan las bases para abordar las principales cuestiones metodológicas empleadas en estudios de supervivencia, y guían al lector desde los análisis más básicos hasta los más complejos. Esta revisión se centra en el tipo y la forma de los datos de supervivencia, así como en los métodos estadísticos más utilizados, como las pruebas no paramétricas, paramétricas y semiparamétricas. La interpretación y la valoración de la idoneidad de dichos métodos, así como sus ventajas e inconvenientes, se ilustran con estudios del ámbito de las enfermedades cardiovasculares. El artículo concluye aportando un conjunto de recomendaciones para guiar la estrategia del análisis de supervivencia, tanto en el contexto de un ensayo clínico aleatorizado como en el de estudios observacionales. En la segunda revisión se abordarán temas como el modelo de riesgos competitivos, el modelo de eventos recurrentes y los modelos multiestado.