Содержание
- 2. Анализ данных выживаемости Статистические методы анализа продолжительных (во времени) данных, отражающих наступление событий К событиям относятся:
- 3. Зачем нужен анализ данных выживаемости? Почему нельзя сравнить время до наступления события в группах при помощи
- 4. Выживаемость: вероятность прожить более n времени с момента события Время до наступления события: время с момента
- 5. Кривые Каплана-Мейера Непараметрическая оценка функции выживания Эмпирическая вероятность выжить после определенного времени (с учетом цензурирования) Обычно
- 6. Данные выживаемости
- 7. Соответствующая кривая Каплана-Мейера Из теории вероятностей: P(A&B)=P(A)*P(B) если A и B независимы В анализе выживаемости: интервалы
- 8. Кривые Каплана-Мейера Ограничения: Оценки выживаемости могут быть ненадежны в конце исследования, когда остается малое количество пациентов
- 9. Cox-регрессия Аналогична логистической регрессии Работает с факторами и ковариатами Есть варианты метода работающие с изменяющимися во
- 18. Лирическое отступление
- 19. Доказательная медицина Несмотря на проблемы, доказательная медицина остается «золотым стандартом» С одной стороны: возможность искать причины
- 20. Доказательная медицина и причинно-следственные механизмы Все больше внимания к статистическим результатам, часто некритичного Предположение, что механизм
- 21. Спасибо за внимание!
- 23. Скачать презентацию