Análise de Sobrevivência em R para Saúde Pública

Compreender quanto tempo leva para que um evento ocorra é fundamental na saúde pública, seja para rastrear os tempos de recuperação do paciente, a recorrência da doença ou a eficácia do tratamento. Neste curso escrito, você aprenderá a realizar análises de sobrevivência a partir do zero usando R. Você dominará conceitos-chave, como censura e razões de risco, e aprenderá como aplicar fluxos de trabalho R modernos para limpar, analisar e interpretar dados de saúde do mundo real. O que você vai aprender: - Entenda a terminologia de análise de sobrevivência fundamental, incluindo censura, funções de sobrevida e taxas de risco. - Calcular as probabilidades de sobrevivência usando o estimador de Kaplan-Meier para acompanhar os resultados do paciente ao longo do tempo. - Compare curvas de sobrevivência em diferentes grupos de pacientes usando o teste de log-rank. - Modelar o impacto de múltiplos fatores de risco simultaneamente usando regressão proporcional de perigos de Cox. - Aplique princípios modernos de tidyverse para limpar e preparar conjuntos de dados de tempo para evento para análise. - Interpretar resultados estatísticos para tirar conclusões significativas e acionáveis para relatórios de saúde pública. O curso começa com conceitos e definições teóricas básicas antes de orientá-lo através da preparação prática de dados, estimativa de curvas e modelagem de regressão em R. Este curso é projetado para estudantes de saúde pública, pesquisadores e analistas de dados que são novos na análise de sobrevivência e querem expandir suas habilidades de programação R. Nenhum histórico estatístico avançado é necessário. Comece a ler hoje para obter insights mais profundos dos seus dados de saúde.