Real World Health Care Data Analysis: Metody przyczynowe i implementacja z wykorzystaniem SAS

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 6 głosach.

Oryginalny tytuł:

Real World Health Care Data Analysis: Causal Methods and Implementation Using SAS

Zawartość książki:

Odkryj najlepsze praktyki badania danych ze świata rzeczywistego z kodem SAS i przykładami

Rzeczywiste dane dotyczące opieki zdrowotnej są powszechne i coraz częściej wykorzystywane w źródłach takich jak badania obserwacyjne, rejestry pacjentów, elektroniczne bazy danych dokumentacji medycznej, bazy danych roszczeń ubezpieczeniowych, a także dane z badań pragmatycznych. Dane te służą jako podstawa rosnącego wykorzystania rzeczywistych dowodów w podejmowaniu decyzji medycznych. Same dane nie stanowią jednak dowodu. Aby przekształcić dane ze świata rzeczywistego w ważne i znaczące dowody, należy zastosować metody analityczne. Real World Health Care Data Analysis: Causal Methods and Implementation Using SAS gromadzi w jednym miejscu najlepsze praktyki w zakresie przyczynowo-skutkowych analiz efektywności porównawczej opartych na rzeczywistych danych oraz dostarcza kod SAS i przykłady, aby analizy były stosunkowo łatwe i wydajne.

Książka koncentruje się na metodach analitycznych dostosowanych do niezależnych od czasu zakłóceń, które są przydatne przy porównywaniu wpływu różnych potencjalnych interwencji na niektóre wyniki zainteresowania, gdy nie ma randomizacji. Metody te obejmują

⬤  Metody te obejmują: dopasowanie wyniku skłonności, metody stratyfikacji, metody ważenia, metody regresji oraz podejścia, które łączą i uśredniają te metody.

⬤  metody porównywania dwóch interwencji, a także porównania trzech lub więcej interwencji.

⬤  algorytmy dla medycyny spersonalizowanej.

⬤  analizy wrażliwości na niezmierzone czynniki zakłócające.