Überlebensanalyse (in R)

Beschreibung des Kurses

Dieser umfassende Kurs richtet sich an medizinisches Fachpersonal, Forscher und Organisationen für klinische Forschung (CROs), die statistische Methoden zur Analyse medizinischer Überlebensdaten beherrschen möchten. Die Analyse von Überlebensdaten ist ein wichtiges Instrument in der medizinischen Forschung, mit dem sich zeitliche Ergebnisse wie Sterblichkeit, Krankheitsverlauf oder Wirksamkeit von Behandlungen verfolgen lassen. Unser Kurs bietet eine solide Grundlage in der R-Programmierung und fortgeschrittenen statistischen Techniken, die Sie in die Lage versetzen, anspruchsvolle Überlebensanalysen durchzuführen, die die Patientenversorgung und die medizinische Forschung möglicherweise revolutionieren können.

Inhalt des Kurses:

1. Einführung in R.: Ihr statistisches Schweizer Armeemesser
   • Sicheres Navigieren in der R-Umgebung
   • Techniken für den Import von Stammdaten (CSV, Excel, SPSS)
   • Durchführung grundlegender Datenmanipulationen mit dplyr und tidyr
   • Erstellen von Grafiken in Publikationsqualität mit ggplot2
   • Beispiel: Importieren Sie einen Datensatz einer klinischen Studie und erstellen Sie eine grundlegende Visualisierung der demografischen Daten von Patienten.
2. Datenvisualisierung: Bringen Sie Ihre Daten zum Leben
   • Erforschung fortgeschrittener Diagrammtechniken für Überlebensdaten
   • Erstellung informativer und ästhetisch ansprechender Überlebenskurven
   • Nutzen Sie interaktive Visualisierungen für die dynamische Datenexploration
   • Beispiel: Entwickeln Sie ein mehrschichtiges Diagramm zum Vergleich der Überlebenskurven verschiedener Behandlungsgruppen.
3. Lebenstabellen: Die Bausteine der Survival-Analyse
   • Lebenstafeln konstruieren und interpretieren
   • Berechnung von Überlebenswahrscheinlichkeiten und Hazardraten
   • das Konzept der Zensierung in Überlebensdaten zu verstehen
   • Beispiel: Erstellung eines Lebenslaufs für eine Kohorte von Krebspatienten, die sich einer neuartigen Immuntherapie unterziehen.
4. Kaplan-Meier-Überlebenskurven: Der Goldstandard der Survival-Analyse
   • Schätzung von Überlebensfunktionen nach der Kaplan-Meier-Methode
   • Vergleich von Überlebenskurven über mehrere Gruppen hinweg
   • Durchführung von Log-Rank-Tests für statistische Signifikanz
   • Beispiel: Analyse der Wirksamkeit eines neuen kardiovaskulären Medikaments durch Vergleich der Kaplan-Meier-Kurven von behandelten und Kontrollgruppen.
5. Cox-Regressionsmodelle: Die Komplexität des Überlebens enträtseln
   • Implementierung und Interpretation von Cox-Proportional-Hazards-Modellen
   • Bewertung der Auswirkungen mehrerer Kovariaten auf das Überleben
   • Prüfung und Behandlung von Verstößen gegen die Annahme der proportionalen Gefährdung
   • Beispiel: Bewertung des Einflusses von Alter, Geschlecht und Biomarkern auf die Überlebensraten in einer Lungenkrebsstudie.
6. Parametrische Überlebensmodelle: Wenn Annahmen deine Freunde sind
   • Untersuchen Sie Weibull-, Exponential- und Log-Normal-Modelle
   • Verstehen, wann und wie man parametrische Modelle anwendet
   • Vergleich parametrischer und semiparametrischer Ansätze
   • Beispiel: Modellierung der Zeit bis zum kardialen Ereignis bei Patienten mit koronarer Herzkrankheit unter Verwendung einer Weibull-Verteilung.
7. Nichtparametrische Methoden: Sich von den Verteilungsfesseln befreien
   • Implementierung nicht-parametrischer Tests für Überlebensdaten
   • die Vorteile und Grenzen der verteilungsfreien Methoden zu verstehen
   • Glättungstechniken auf Überlebenskurven anwenden
   • Beispiel: Verwendung eines nicht-parametrischen Ansatzes zur Analyse des Überlebens in einer heterogenen Population von Schlaganfallpatienten.
8. Modelle des konkurrierenden Risikos: Wenn ein Risiko nicht genug ist
   • das Konzept der konkurrierenden Risiken in der Überlebensanalyse zu verstehen
   • Implementierung von Fine-Gray-Modellen für konkurrierende Risikodaten
   • Kumulative Inzidenzfunktionen interpretieren
   • Beispiel: Analyse der Zeit bis zum Wiederauftreten von Krebs oder bis zum Tod aus anderen Gründen in einer Langzeit-Follow-up-Studie.

Während des gesamten Kurses werden Sie mit realen medizinischen Datensätzen arbeiten und komplexe Probleme der Überlebensanalyse angehen, die die Herausforderungen der klinischen Forschung widerspiegeln. Am Ende des Kurses verfügen Sie über ein leistungsstarkes statistisches Instrumentarium, mit dem Sie Ihr medizinisches Wissen erweitern und möglicherweise die Ergebnisse für Patienten verbessern können.

Haftungsausschluss: Dieser Kurs verringert das Risiko einer Fehlinterpretation von p-Werten und Hazard Ratio erheblich, kann aber Ihre Neigung verstärken, Lebensereignisse in Form von Überlebenswahrscheinlichkeiten zu betrachten. Zu den Nebenwirkungen gehören das Träumen in Kaplan-Meier-Kurven und der unwiderstehliche Drang, die mittlere Überlebenszeit Ihrer Zimmerpflanzen zu berechnen. Wenden Sie sich an Ihren Statistiker, wenn die Symptome anhalten:)