Real World Health Care Data Analysis: Metode cauzale și implementare utilizând SAS

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 6 voturi.

Titlul original:

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

Conținutul cărții:

Descoperiți cele mai bune practici pentru cercetarea datelor din lumea reală cu cod SAS și exemple

Datele din lumea reală privind asistența medicală sunt comune și se utilizează din ce în ce mai mult cu surse precum studiile observaționale, registrele de pacienți, bazele de date ale fișelor medicale electronice, bazele de date ale cererilor de asigurare medicală, precum și datele din studiile pragmatice. Aceste date servesc drept bază pentru utilizarea din ce în ce mai frecventă a dovezilor din lumea reală în luarea deciziilor medicale. Cu toate acestea, datele în sine nu sunt dovezi. Trebuie utilizate metode analitice pentru a transforma datele din lumea reală în dovezi valide și semnificative. Real World Health Care Data Analysis: Causal Methods and Implementation Using SAS reunește cele mai bune practici pentru analizele cauzale de eficacitate comparativă bazate pe date din lumea reală într-o singură locație și oferă cod SAS și exemple pentru a face analizele relativ ușoare și eficiente.

Cartea se concentrează pe metodele analitice ajustate pentru confuzie independentă de timp, care sunt utile atunci când se compară efectul diferitelor intervenții potențiale asupra unor rezultate de interes atunci când nu există randomizare. Aceste metode includ:

⬤  potrivirea scorului de propensiune, metodele de stratificare, metodele de ponderare, metodele de regresie și abordările care combină și fac media între aceste metode.

⬤  metode de comparare a două intervenții, precum și comparații între trei sau mai multe intervenții.

⬤  algoritmi pentru medicina personalizată.

⬤  analize de sensibilitate pentru factori de confuzie nemăsurați.