Este estudio aborda el problema de la selección simultánea de variables y la estimación del modelo en datos de tiempo de fallo multivariados, un desafío común en ensayos clínicos con múltiples puntos finales de tiempo hasta el evento correlacionados. Proponemos un marco unificado que identifica predictores compartidos en los resultados, aplicable tanto a configuraciones de baja como alta dimensionalidad.