تحليل البقاء (Survival Analysis) في R للصحة العامة

يعد فهم المدة التي يستغرقها وقوع حدث ما أمرًا بالغ الأهمية في مجال الصحة العامة، سواء كنت تتتبع أوقات تعافي المرضى، أو تكرار المرض، أو فعالية العلاج. يوفر تحليل البقاء (Survival analysis) الأدوات الإحصائية المتخصصة اللازمة لتحليل بيانات الوقت إلى الحدث (time-to-event) هذه بدقة. في هذه الدورة المكتوبة، ستتعلم كيفية إجراء تحليل البقاء (survival analysis) من الألف إلى الياء باستخدام R. ستتقن المفاهيم الأساسية مثل الرقابة (censoring) ونسب المخاطر (hazard ratios)، وستتعلم كيفية تطبيق سير عمل R الحديث لتنظيف وتحليل وتفسير البيانات الصحية الواقعية. What you'll learn: - فهم مصطلحات تحليل البقاء الأساسية، بما في ذلك الرقابة (censoring)، ودوال البقاء (survival functions)، ومعدلات المخاطر (hazard rates). - حساب احتمالات البقاء باستخدام مقدّر Kaplan-Meier لتتبع نتائج المرضى بمرور الوقت. - مقارنة منحنيات البقاء عبر مجموعات المرضى المختلفة باستخدام اختبار log-rank. - نمذجة تأثير عوامل الخطر المتعددة في وقت واحد باستخدام انحدار مخاطر كوكس التناسبية (Cox proportional hazards regression). - تطبيق مبادئ tidyverse الحديثة لتنظيف وإعداد مجموعات بيانات الوقت إلى الحدث (time-to-event) للتحليل. - تفسير المخرجات الإحصائية لاستخلاص استنتاجات ذات مغزى وقابلة للتنفيذ لتقارير الصحة العامة. تبدأ الدورة بالمفاهيم والتعاريف النظرية الأساسية قبل إرشادك خلال الإعداد العملي للبيانات، وتقدير المنحنيات، ونمذجة الانحدار في R. تم تصميم هذه الدورة لطلاب الصحة العامة والباحثين ومحللي البيانات الجدد في مجال تحليل البقاء (survival analysis) والذين يرغبون في توسيع مهاراتهم في برمجة R. لا تتطلب خلفية إحصائية متقدمة. ابدأ القراءة اليوم لفتح رؤى أعمق من بياناتك الصحية.