Modele avansate de supraviețuire

Titlul original:

Advanced Survival Models

Conținutul cărții:

Analiza datelor de supraviețuire este un domeniu foarte larg al statisticii, cuprinzând o mare varietate de metode utilizate într-o gamă largă de aplicații, în special în cercetarea medicală. În ultimii douăzeci de ani, au fost dezvoltate mai multe extensii ale modelelor "clasice" de supraviețuire pentru a aborda situații particulare întâlnite adesea în practică. Această carte își propune să reunească într-o singură referință cele mai frecvent utilizate extensii, cum ar fi modelele de fragilitate (în cazul eterogenității neobservate sau al datelor grupate), modelele de vindecare (atunci când o fracțiune din populație nu va suferi evenimentul de interes), modelele de risc concurent (în cazul diferitelor tipuri de evenimente) și modelele de supraviețuire comune pentru un criteriu final de timp până la eveniment și un rezultat longitudinal.

Caracteristici.

⬤ Prezintă abordări de ultimă oră pentru diferite modele avansate de supraviețuire, inclusiv modele de fragilitate, modele de vindecare, modele de risc concurent și modele comune pentru un rezultat longitudinal și unul de supraviețuire.

⬤ Utilizează o notație consecventă în întreaga carte pentru diferitele tehnici prezentate.

⬤ Explică în ce situație ar trebui utilizat fiecare dintre aceste modele și cum sunt acestea legate de întrebări de cercetare specifice.

⬤ Se concentrează pe înțelegerea modelelor, implementarea și interpretarea acestora, cu un nivel adecvat de dezvoltare metodologică pentru masteranzi și statisticieni aplicați.

⬤ Furnizează referințe la pachetele R și la procedurile sau macrourile SAS existente și ilustrează utilizarea celor principale pe seturi de date reale.

Această carte este destinată în primul rând statisticienilor aplicați și studenților absolvenți de statistică și biostatistică. Ea poate servi, de asemenea, ca referință introductivă pentru cercetătorii metodologi interesați de principalele extensii ale analizei clasice de supraviețuire.