Phân tích sinh tồn trong R cho sức khỏe cộng đồng

Hiểu được thời gian cần thiết cho một sự kiện xảy ra là quan trọng trong y tế công cộng, cho dù bạn đang theo dõi thời gian hồi phục của bệnh nhân, tái phát bệnh, hoặc hiệu quả điều trị. Trong khóa học viết này, bạn sẽ học cách thực hiện phân tích sinh tồn từ đầu bằng cách sử dụng R. Bạn sẽ nắm vững các khái niệm quan trọng như kiểm duyệt và tỷ lệ nguy hiểm, và học cách áp dụng các luồng công việc R hiện đại để làm sạch, phân tích và giải thích dữ liệu sức khỏe thế giới thực. Bạn sẽ học được: - Hiểu thuật ngữ phân tích sinh tồn cơ bản, bao gồm kiểm duyệt, chức năng sinh trụ, và tỷ lệ nguy hiểm. - Đo xác suất sống bằng cách sử dụng máy ước tính Kaplan-Meier để theo dõi kết quả của bệnh nhân qua thời gian. - So sánh đường cong sống sót qua các nhóm bệnh nhân khác nhau sử dụng kiểm tra log-rank. - Mô hình hóa tác động của nhiều yếu tố nguy cơ đồng thời sử dụng Cox tỷ lệ nguy hiểm hồi quy. - Apply modern tidyverse principles to clean and prepare time-to-event datasets for analysis. - Giải thích các kết quả thống kê để rút ra các kết luận có ý nghĩa, có thể thực hiện cho các báo cáo sức khỏe công cộng. Chương trình bắt đầu với các khái niệm và định nghĩa lý thuyết cốt lõi trước khi hướng dẫn bạn qua việc chuẩn bị dữ liệu thực tế, ước tính đường cong và mô hình hồi quy trong R. Lớp học này được thiết kế cho sinh viên y tế công cộng, các nhà nghiên cứu và các nhà phân tích dữ liệu mới đến phân tích sinh tồn và muốn mở rộng kỹ năng lập trình R của họ. Bắt đầu đọc hôm nay để mở khóa những hiểu biết sâu hơn từ dữ liệu sức khỏe của bạn.