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

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 6 olvasói szavazat alapján történt.

Könyv tartalma:

Fedezze fel a legjobb gyakorlatokat a valós világbeli adatkutatáshoz SAS-kóddal és példákkal

A valós világ egészségügyi adatai gyakoriak és egyre szélesebb körben használják az olyan forrásokat, mint a megfigyelési tanulmányok, betegnyilvántartások, elektronikus orvosi nyilvántartási adatbázisok, biztosítási egészségügyi kárigény-adatbázisok, valamint a pragmatikus vizsgálatokból származó adatok. Ezek az adatok szolgálnak alapul a valós világból származó bizonyítékok egyre szélesebb körű felhasználásához az orvosi döntéshozatalban. Az adatok önmagukban azonban nem bizonyítékok. Elemzési módszereket kell alkalmazni ahhoz, hogy a valós adatokból érvényes és értelmes bizonyítékot lehessen készíteni. Valós világbeli egészségügyi adatok elemzése: Causal Methods and Implementation Using SAS egy helyen gyűjti össze a valós adatokon alapuló ok-okozati összehasonlító hatékonysági elemzések legjobb gyakorlatait, és SAS-kódot és példákat nyújt az elemzések viszonylag egyszerűvé és hatékonnyá tételéhez.

A könyv az időfüggetlen zavaró tényezőkkel korrigált elemzési módszerekre összpontosít, amelyek akkor hasznosak, ha különböző potenciális beavatkozások hatását hasonlítjuk össze valamilyen érdekes kimenetelre, amikor nincs véletlenszerűség. Ezek a módszerek a következők:

⬤  propensity score matching, rétegzési módszerek, súlyozási módszerek, regressziós módszerek, valamint olyan megközelítések, amelyek kombinálják és átlagolják ezeket a módszereket.

⬤  módszerek két beavatkozás összehasonlítására, valamint három vagy több beavatkozás összehasonlítására.

⬤  algoritmusok a személyre szabott orvosláshoz.

⬤  érzékenységi elemzések a nem mért zavaró tényezőkre vonatkozóan.