Modelowanie prawdopodobieństwa i wnioskowanie statystyczne w badaniach przesiewowych w kierunku raka

Oryginalny tytuł:

Probability Modeling and Statistical Inference in Cancer Screening

Zawartość książki:

Badania przesiewowe w kierunku raka są prowadzone od sześciu dekad, jednak istnieje wiele nierozwiązanych problemów: jak oszacować kluczowe parametry związane z badaniami przesiewowymi, takie jak czułość, czas trwania w stanie przedklinicznym (tj, czas pobytu) i czas trwania w stanie wolnym od choroby, jak oszacować rozkład czasu wyprzedzenia, czas diagnozy przyspieszony przez badania przesiewowe; jak ocenić długoterminowe wyniki badań przesiewowych, w tym prawdopodobieństwo nadrozpoznawalności wśród wykrytych badań przesiewowych, kiedy zaplanować pierwsze badanie w oparciu o aktualny wiek i tolerancję ryzyka; i kiedy zaplanować nadchodzące badanie w oparciu o historię badań przesiewowych, wiek i tolerancję ryzyka. Problemy te wymagają odpowiednich modeli prawdopodobieństwa i metod statystycznych.

Najważniejsze cechy:

⬤ Zwięzłe przedstawienie analizy danych dotyczących badań przesiewowych w kierunku raka przy użyciu modeli prawdopodobieństwa i metod statystycznych.

⬤ Dostarcza rzeczywiste zestawy danych, dzięki czemu badacze nowotworów i statystycy mogą stosować metody w procesie uczenia się.

⬤ Rozwija metody statystyczne w powszechnie stosowanym modelu progresji choroby.

⬤ Zapewnia rozwiązania praktycznych problemów i wprowadza problemy otwarte.

⬤ Zapewnia ramy dla najnowszego rozwoju opartego na badaniach autora.

Książka skierowana jest przede wszystkim do badaczy i praktyków zajmujących się biostatystyką i badaniami nad rakiem. Czytelnicy powinni posiadać niezbędną wiedzę z zakresu rachunku prawdopodobieństwa, prawdopodobieństwa i wnioskowania statystycznego. Książka może być wykorzystywana jako jednosemestralny podręcznik na temat metodologii badań przesiewowych w kierunku raka na poziomie studiów magisterskich.