Prazos flexíveis

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Curso 4 de 4 no
Análise estatística com R para especialização em saúde pública
Nível intermediário
Aconselhamos que você primeiro fará os cursos anteriores da série, particularmente a introdução às estatísticas, embora isso não seja essencial.
Aproximadamente. 11 horas para concluir
Inglês
Legendas: francês, português (europeu), russo, inglês, espanhol

Alex garrafa
Professor Médico Estatística
Escola de Saúde Pública – O que você aprenderá com este curso
O gráfico de Kaplan-Meier
O que é análise de sobrevivência? Você verá o que é, quando usá-lo e como executar e interpretar o método de análise de sobrevivência descritivo mais comum, o enredo de Kaplan-Meier e seu teste de log-rank associado para comparar a sobrevivência de dois ou mais grupos de pacientes, por exemplo. aqueles em diferentes tratamentos. Você aprenderá sobre o conceito -chave de censura.
O modelo Cox
Nesta semana, você conhecerá o método de análise de sobrevivência mais comumente usado para incorporar não apenas um, mas vários preditores de sobrevivência: a modelagem de regressão proporcional de riscos de Cox. Você aprenderá sobre os principais conceitos de riscos e o conjunto de riscos. A partir de agora e até o final deste curso, haverá muitas chances de executar modelos Cox em dados simulados a partir de registros reais no nível do paciente para pessoas admitidas no hospital com insuficiência cardíaca. Você verá por que dados ausentes e variáveis ​​categóricas podem causar problemas em modelos de regressão, como o Cox.
O modelo múltiplo Cox
Você estenderá o modelo Cox simples para o modelo COX múltiplo. Como preparação, você executará as estatísticas descritivas essenciais em suas principais variáveis. Em seguida, você verá o que pode acontecer com dados de saúde pública da vida real e aprender alguns truques simples para corrigir o problema.
A suposição de proporcionalidade
Nesta parte final do curso, você aprenderá como avaliar o ajuste do modelo e testar a validade das principais premissas envolvidas na regressão de Cox, como riscos proporcionais. Isso cobrirá três tipos de resíduos. Por fim, você poderá praticar o ajuste de um modelo de regressão de Cox múltiplos e precisará decidir quais preditores incluir e quais abandonar, um desafio onipresente para as pessoas que encaixam qualquer tipo de modelo de regressão.