🔎تحلیل بقا (Survival Analysis) در تحقیقات #پزشکی

تحلیل بقا به مطالعه و بررسی زمانی که طول می‌کشد تا یک رویداد خاص رخ دهد، می‌پردازد. در پزشکی، این روش برای پیش‌بینی مدت زمان بقا بیماران، ارزیابی اثربخشی درمان‌ها و مقایسه روش‌های درمانی مختلف استفاده می‌شود.
تحلیل بقا به پژوهشگر این امکان را می‌دهد تا زمان وقوع یک رویداد را مدل سازی کند.

برای مثال،  خطر مرگ پس از جراحی قلب بلافاصله پس از عمل بیشتر است، با بهبودی بیمار کاهش می‌یابد، سپس با افزایش سن بیمار دوباره به آرامی افزایش می یابد یا میزان عود سرطان‌های مختلف در طول زمان بسیار متفاوت است و به ژنتیک تومور، درمان و سایر عوامل محیطی بستگی دارد.

زبان 🔤 یکی از قوی‌ترین ابزارها برای تحلیل بقا است و با کتابخانه‌هایی مثل Survival می‌توان مدل‌های بقا را به سادگی پیاده‌سازی کرد.
نمونه کد اجرایی نمودار Kaplan-Meier  را در تصویر پیوست می‌توانید ببینید.

علاوه بر نمودار Kaplan-Meier که برای نمایش احتمال بقا در طول زمان استفاده می‌شود، ابزارهای دیگری نیز در تحلیل بقا استفاده می‌شود که می‌توان از آزمون log-rank که به‌عنوان یک آزمون آماری برای مقایسه بقای دو یا چند گروه مختلف کاربرد دارد و مدل Cox که یک مدل رگرسیونی نیمه‌پارامتریک است و اثر متغیرهای مختلف را بر بقا بررسی می‌کند، بدون آنکه نیاز به فرض توزیع خاصی برای زمان بقا داشته باشد نیز نام برد.

⭕️ اگر علاقه‌مند به یادگیری «طراحی مطالعه و تحلیل داده در تحقیقات پزشکی و زیستی با R» هستید ، این دوره برای شما طراحی شده‌است.
🔗 d-learn.ir/rmda
❌ فراموش نکنید برای استفاده از کدهای تخفیف فقط تا 6 آبان فرصت دارید.

📞 اگر سوالی داشتید:
🌐@dlearnsup

@dlearn_ir