Анализ выживаемости в R для общественного здравоохранения

Понимание того, сколько времени требуется для наступления события, имеет решающее значение в общественном здравоохранении, независимо от того, отслеживается ли время восстановления пациента, рецидив заболевания или эффективность лечения. Анализ выживаемости обеспечивает специализированные статистические инструменты, необходимые для точного анализа данных о времени до события. В этом письменном курсе вы узнаете, как выполнять анализ выживаемости с нуля с помощью R. Вы овладеете ключевыми концепциями, такими как цензура и коэффициенты риска, и научитесь применять современные рабочие процессы R для очистки, анализа и интерпретации реальных данных о здоровье. Что вы узнаете: - Понять основополагающую терминологию анализа выживаемости, включая цензурирование, функции выживае- ния и коэффициенты риска. - Рассчитать вероятность выживания с использованием оценщика Каплана-Мейера для отслеживания результатов пациентов во времени. - Сравнение кривых выживаемости между различными группами пациентов с использованием лог-ранг теста. - Моделирование воздействия нескольких факторов риска одновременно с использованием пропорциональной регрессии Кокса. - Применять современные принципы tidyverse для очистки и подготовки наборов данных времени-до-события для анализа. - интерпретировать статистические данные для подготовки значимых и практических выводов для докладов по вопросам общественного здравоохранения. Курс начинается с основных теоретических понятий и определений, а затем вы пройдете практические занятия по подготовке данных, оценке кривых и регрессионному моделированию в R. Этот курс предназначен для студентов, исследователей и аналитиков данных в области общественного здравоохранения, которые недавно приступили к анализу выживаемости и хотят расширить свои навыки программирования R. Не требуется продвинутого статистического фона. Начните читать сегодня, чтобы получить более глубокий анализ данных о вашем здоровье.