Überlebensanalyse in R für die öffentliche Gesundheit

Das Verständnis, wie lange es dauert, bis ein Ereignis eintritt, ist im öffentlichen Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung, unabhängig davon, ob Sie die Genesungszeiten von Patienten, Krankheitsrezidive oder die Wirksamkeit von Behandlungen verfolgen.Überlebensanalysen bieten die speziellen statistischen Werkzeuge, die zur genauen Analyse dieser Zeit-zu-Ereignis-Daten erforderlich sind. In diesem schriftlichen Kurs lernen Sie, wie Sie mit R eine Überlebensanalyse von Grund auf durchführen. Sie meistern Schlüsselkonzepte wie Zensur und Risikoverhältnisse und lernen, wie moderne R-Workflows zum Bereinigen, Analysieren und Interpretieren von realen Gesundheitsdaten angewendet werden. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegende Terminologie der Überlebensanalyse, einschließlich Zensur, Überleben Funktionen und Risikoraten. - Berechnen Sie Überlebenswahrscheinlichkeiten mit dem Kaplan-Meier-Schätzverfahren, um die Ergebnisse der Patienten im Laufe der Zeit zu verfolgen. - Vergleichen Sie Überlebenskurven über verschiedene Patientengruppen mit dem Log-Rank-Test. - Modellieren Sie die Auswirkungen mehrerer Risikofaktoren gleichzeitig mit Cox proportional hazards Regression. - Wenden Sie moderne Tidyverse-Prinzipien an, um Zeit-zu-Ereignis-Datensätze für die Analyse zu bereinigen und vorzubereiten. - Interpretieren Sie statistische Ergebnisse, um aussagekräftige, umsetzbare Schlussfolgerungen für Berichte über die öffentliche Gesundheit zu ziehen. Der Kurs beginnt mit theoretischen Kernkonzepten und Definitionen, bevor Sie durch die praktische Datenaufbereitung, Kurvenschätzung und Regressionsmodellierung in R geführt werden. Dieser Kurs richtet sich an Studenten, Forscher und Datenanalysten im Bereich der öffentlichen Gesundheit, die neu in der Überlebensanalyse sind und ihre R-Programmierfähigkeiten erweitern möchten. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um tiefere Einblicke in Ihre Gesundheitsdaten zu erhalten.