تحليل بيانات البقاء الرئيسية للأبحاث الطبية

كارتون نديم - غرق

وصف المقرر الدراسي

تم تصميم هذه الدورة التدريبية الشاملة للمهنيين الطبيين والباحثين ومنظمات البحوث السريرية (CROs) الذين يسعون إلى إتقان الأساليب الإحصائية لتحليل بيانات البقاء على قيد الحياة الطبية. يُعد تحليل بيانات البقاء على قيد الحياة أداة حاسمة في الأبحاث الطبية، حيث يتتبع النتائج الزمنية للحدث مثل معدل الوفيات أو تطور المرض أو فعالية العلاج. توفر دورتنا التدريبية أساساً قوياً في برمجة R والتقنيات الإحصائية المتقدمة، مما يمكّنك من إجراء تحليلات متطورة للبقاء على قيد الحياة يمكن أن تحدث ثورة في رعاية المرضى والأبحاث الطبية.

محتوى الدورة:

مقدمة إلى R: سكين الجيش السويسري الإحصائي الخاص بك
- تنقل في بيئة R بكل ثقة
- تقنيات استيراد البيانات الرئيسية (CSV، Excel، SPSS)
- إجراء المعالجة الأساسية للبيانات باستخدام dplyr و tidyr
- إنشاء رسومات بجودة المنشورات باستخدام ggplot2
- مثال على ذلك: استيراد مجموعة بيانات التجارب السريرية وإنشاء تصور أساسي للتركيبة السكانية للمريض.
تصوّر البيانات: إضفاء الحيوية على بياناتك
- استكشاف تقنيات الرسم البياني المتقدمة لبيانات البقاء على قيد الحياة
- إنشاء منحنيات بقاء غنية بالمعلومات وممتعة من الناحية الجمالية
- استخدام التصورات التفاعلية لاستكشاف البيانات الديناميكية
- مثال على ذلك: وضع مخطط متعدد الطبقات يقارن منحنيات البقاء على قيد الحياة عبر مجموعات العلاج المختلفة.
جداول الحياة: اللبنات الأساسية لتحليل البقاء على قيد الحياة
- إنشاء جداول الحياة وتفسيرها
- حساب احتمالات البقاء على قيد الحياة ومعدلات الخطر
- فهم مفهوم الاستبعاد في بيانات البقاء على قيد الحياة
- مثال على ذلك: إنشاء جدول حياة لمجموعة من مرضى السرطان الذين يخضعون لعلاج مناعي جديد.
منحنيات كابلان-ماير للبقاء على قيد الحياة: المعيار الذهبي لتحليل البقاء على قيد الحياة
- تقدير دوال البقاء على قيد الحياة باستخدام طريقة كابلان-ماير
- مقارنة منحنيات البقاء على قيد الحياة عبر مجموعات متعددة
- إجراء اختبارات لوغاريتم الرتب اللوغاريتمية للأهمية الإحصائية
- مثال على ذلك: تحليل فعالية دواء جديد للقلب والأوعية الدموية من خلال مقارنة منحنيات كابلان-ماير للمجموعات المعالجة مقابل المجموعات الضابطة.
نماذج انحدار كوكس: كشف تعقيدات البقاء على قيد الحياة
- تنفيذ نماذج كوكس للأخطار التناسبية وتفسيرها
- تقييم تأثير المتغيرات المشتركة المتعددة على البقاء على قيد الحياة
- اختبار انتهاكات افتراض المخاطر التناسبية والتعامل معها
- مثال على ذلك: تقييم تأثير العمر والجنس والعلامات الحيوية على معدلات البقاء على قيد الحياة في دراسة سرطان الرئة.
نماذج البقاء البارامترية: عندما تكون الافتراضات هي صديقتك
- استكشف نماذج الويبول والأسي واللوغاريتم الطبيعي
- فهم متى وكيف يتم تطبيق النماذج البارامترية
- مقارنة المناهج البارامترية وشبه البارامترية
- مثال على ذلك: نمذجة الوقت اللازم لحدوث حدث قلبي لدى المرضى الذين يعانون من مرض الشريان التاجي باستخدام توزيع ويبل.
الأساليب غير البارامترية: التحرر من أغلال التوزيع
- تنفيذ الاختبارات غير البارامترية لبيانات البقاء على قيد الحياة
- فهم مزايا الطرق الخالية من التوزيع وقيودها
- تطبيق تقنيات التنعيم على منحنيات البقاء على قيد الحياة
- مثال على ذلك: استخدام نهج غير بارامترى لتحليل البقاء على قيد الحياة في مجموعة غير متجانسة من مرضى السكتة الدماغية.
نماذج المخاطر المتنافسة: عندما لا تكفي مخاطرة واحدة
- فهم مفهوم المخاطر المتنافسة في تحليل البقاء على قيد الحياة
- تنفيذ نماذج غرامة-غراي لبيانات المخاطر المتنافسة
- تفسير دوال الحدوث التراكمي
- مثال على ذلك: تحليل الوقت اللازم لتكرار الإصابة بالسرطان أو الوفاة لأسباب أخرى في دراسة متابعة طويلة الأمد.

ستعمل طوال الدورة التدريبية على مجموعات البيانات الطبية الواقعية، وستتعامل مع مشاكل تحليل البقاء المعقدة التي تعكس التحديات التي تواجهها الأبحاث السريرية. في النهاية، ستكون مجهزاً بمجموعة أدوات إحصائية قوية لتعزيز المعرفة الطبية وربما تحسين نتائج المرضى.

إخلاء مسؤولية: تقلل هذه الدورة التدريبية بشكل كبير من خطر التفسير الخاطئ للقيمة p-value والخلط في نسبة الخطر، ولكنها قد تزيد من ميلك إلى عرض أحداث الحياة من حيث احتمالات البقاء على قيد الحياة. قد تشمل الآثار الجانبية الحلم بمنحنيات كابلان-ماير ورغبة لا تقاوم في حساب متوسط زمن بقاء نباتاتك المنزلية على قيد الحياة. استشر خبيرك الإحصائي إذا استمرت الأعراض:)