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Titre original :
Real World Health Care Data Analysis: Causal Methods and Implementation Using SAS
Contenu du livre :
Découvrez les meilleures pratiques pour la recherche de données réelles avec du code SAS et des exemples.
Les données réelles sur les soins de santé sont courantes et de plus en plus utilisées avec des sources telles que les études d'observation, les registres de patients, les bases de données de dossiers médicaux électroniques, les bases de données de demandes de remboursement de soins de santé, ainsi que les données provenant d'essais pragmatiques. Ces données servent de base à l'utilisation croissante de données réelles dans la prise de décision médicale. Cependant, les données en elles-mêmes ne sont pas des preuves. Des méthodes analytiques doivent être utilisées pour transformer les données du monde réel en preuves valides et significatives. Real World Health Care Data Analysis : Causal Methods and Implementation Using SAS rassemble les meilleures pratiques en matière d'analyses comparatives causales d'efficacité basées sur des données réelles en un seul endroit et fournit un code SAS et des exemples pour rendre les analyses relativement faciles et efficaces.
Le livre se concentre sur les méthodes analytiques ajustées pour les facteurs de confusion indépendants du temps, qui sont utiles pour comparer l'effet de différentes interventions potentielles sur un résultat d'intérêt lorsqu'il n'y a pas de randomisation. Ces méthodes comprennent :
⬤ l'appariement des scores de propension, les méthodes de stratification, les méthodes de pondération, les méthodes de régression et les approches qui combinent et font la moyenne de ces méthodes.
⬤ des méthodes pour comparer deux interventions ainsi que des comparaisons entre trois interventions ou plus.
⬤ algorithmes pour la médecine personnalisée.
⬤ analyses de sensibilité pour les facteurs de confusion non mesurés.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781642958027 |
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| Reliure : | Relié |
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