Bienvenue à l'analyse de survie en R pour la santé publique ! Les trois cours précédents de cette série couvraient la pensée statistique, la corrélation, la régression linéaire et la régression logistique. Ce cours vous montrera comment effectuer une analyse de survie - ou "temps écoulé jusqu'à l'événement" - en expliquant ce que signifient des termes familiers mais trompeurs tels que hasard et censure, qui ont des significations spécifiques dans ce contexte. En utilisant le logiciel populaire et entièrement gratuit R, vous apprendrez à prendre un ensemble de données à partir de zéro, à l'importer dans R, à effectuer des analyses descriptives essentielles pour apprendre à connaître les caractéristiques et les particularités des données, et à progresser des diagrammes de Kaplan-Meier jusqu'à la régression multiple de Cox. Vous utiliserez des données simulées à partir de données réelles, désordonnées, au niveau des patients admis à l'hôpital pour insuffisance cardiaque et apprendrez à explorer les facteurs prédictifs de leur mortalité ultérieure. Vous apprendrez à tester les hypothèses des modèles et leur adéquation aux données, ainsi que quelques astuces simples pour contourner les problèmes courants que posent les données réelles de santé publique. Les vidéos et les exercices R feront l'objet de mini-questionnaires qui vous permettront de vérifier votre compréhension. Prérequis Certaines formules sont données pour faciliter la compréhension, mais il ne s'agit pas d'un cours pour lequel vous avez besoin d'un diplôme en mathématiques pour le suivre. Vous aurez besoin de connaissances numériques de base (par exemple, nous n'utiliserons pas le calcul) et d'une certaine familiarité avec les méthodes de présentation des résultats sous forme de graphiques et de tableaux. Les trois cours précédents de la série ont expliqué des concepts tels que les tests d'hypothèse, les valeurs p, les intervalles de confiance, la corrélation et la régression, et ont montré comment installer R et exécuter des commandes de base. Dans ce cours, nous récapitulerons brièvement toutes ces idées fondamentales, mais si elles ne vous sont pas familières, vous préférerez peut-être suivre le premier cours en particulier, Pensée statistique en santé publique, et peut-être aussi le deuxième, sur la régression linéaire, avant de vous lancer dans celui-ci.
Analyse de survie en R pour la santé publique
Ce cours fait partie de Spécialisation Analyse statistique avec R pour la santé publique
Instructeur : Alex Bottle
15 003 déjà inscrits
Inclus avec 
(315 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Exécutez des diagrammes de Kaplan-Meier et des régressions de Cox dans R et interprétez les résultats
Décrire un ensemble de données à partir de zéro, en utilisant des statistiques descriptives et des méthodes graphiques simples comme première étape nécessaire à une analyse plus avancée
Décrivez et comparez quelques méthodes courantes de choix d'un modèle de régression multiple
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Comprendre les méthodes courantes pour choisir les prédicteurs à intégrer dans un modèle de régression
- Catégorie : Exécuter et interpréter les courbes de Kaplan-Meier dans R
- Catégorie : Construire un modèle de régression de Cox dans R
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Il y a 4 modules dans ce cours
Qu'est-ce que l'analyse de survie ? Vous verrez ce que c'est, quand l'utiliser et comment exécuter et interpréter la méthode descriptive d'analyse de survie la plus courante, le diagramme de Kaplan-Meier et son test log-rank associé pour comparer la survie de deux groupes de patients ou plus, par exemple ceux qui suivent des traitements différents. Vous apprendrez le concept clé de la censure.
Inclus
4 vidéos11 lectures3 devoirs2 sujets de discussion1 plugin
Cette semaine, vous apprendrez à connaître la méthode d'analyse de survie la plus couramment utilisée pour incorporer non pas un mais plusieurs prédicteurs de survie : la modélisation par régression des risques proportionnels de Cox. Vous apprendrez les concepts clés des risques et de l'ensemble des risques. À partir de maintenant et jusqu'à la fin de ce cours, vous aurez de nombreuses occasions d'exécuter des modèles de Cox sur des données simulées à partir de dossiers réels de patients admis à l'hôpital pour insuffisance cardiaque. Vous verrez pourquoi les données manquantes et les variables catégorielles peuvent poser des problèmes dans les modèles de régression tels que celui de Cox.
Inclus
3 vidéos4 lectures2 devoirs1 sujet de discussion
Vous étendrez le modèle de Cox simple au modèle de Cox multiple. En guise de préparation, vous exécuterez les statistiques descriptives essentielles sur vos principales variables. Vous verrez ensuite ce qui peut se produire avec des données de santé publique réelles et apprendrez quelques astuces simples pour résoudre le problème.
Inclus
1 vidéo7 lectures1 devoir2 sujets de discussion
Dans cette dernière partie du cours, vous apprendrez à évaluer l'adéquation du modèle et à tester la validité des principales hypothèses impliquées dans la régression de Cox, telles que les risques proportionnels. Cela couvrira trois types de résidus. Enfin, vous vous entraînerez à ajuster un modèle de régression de Cox multiple et devrez décider quels prédicteurs inclure et lesquels abandonner, un défi omniprésent pour les personnes qui ajustent n'importe quel type de modèle de régression.
Inclus
3 vidéos7 lectures3 devoirs1 sujet de discussion1 plugin
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Imperial College London
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Avis des étudiants
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Révisé le 24 oct. 2024
This was an excellent course, The explanations were so plain and good. Huge thanks to the instructor - Alex Bottle to making this course.
Révisé le 21 nov. 2019
The final quiz is a little bit confusing ,pls provide detailed feedback on it so we can learn further even we did not pass it.
Révisé le 21 juil. 2019
Very nice introductory course on survival analysis in R. Exercises were well designed.
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