Modelli avanzati di sopravvivenza

Titolo originale:

Advanced Survival Models

Contenuto del libro:

L'analisi dei dati di sopravvivenza è un campo molto ampio della statistica, che comprende una grande varietà di metodi utilizzati in una vasta gamma di applicazioni, in particolare nella ricerca medica. Negli ultimi vent'anni sono state sviluppate diverse estensioni dei modelli di sopravvivenza "classici" per affrontare situazioni particolari che si incontrano spesso nella pratica. Questo libro si propone di raccogliere in un unico riferimento le estensioni più comunemente utilizzate, come i modelli di fragilità (in caso di eterogeneità non osservata o di dati raggruppati), i modelli di cura (quando una frazione della popolazione non sperimenterà l'evento di interesse), i modelli di rischio concorrente (in caso di diversi tipi di evento) e i modelli di sopravvivenza congiunti per un endpoint tempo-evento e un esito longitudinale.

Caratteristiche.

⬤ Presenta lo stato dell'arte degli approcci per diversi modelli di sopravvivenza avanzati, tra cui modelli di fragilità, modelli di cura, modelli di rischio concorrente e modelli congiunti per un esito longitudinale e uno di sopravvivenza.

⬤ Usa una notazione coerente in tutto il libro per le diverse tecniche presentate.

⬤ Spiega in quale situazione ciascuno di questi modelli dovrebbe essere utilizzato e come sono collegati a specifiche domande di ricerca.

⬤ Si concentra sulla comprensione dei modelli, sulla loro implementazione e sulla loro interpretazione, con un livello di sviluppo metodologico adeguato per studenti di master e statistici applicati.

⬤ Fornisce riferimenti ai pacchetti R esistenti e alle procedure o macro SAS e illustra l'uso delle principali su serie di dati reali.

Questo libro si rivolge principalmente a statistici applicati e a studenti laureati in statistica e biostatistica. Può anche servire come riferimento introduttivo per i ricercatori metodologici interessati alle principali estensioni dell'analisi di sopravvivenza classica.