Descripción
- Altamente interdisciplinario: se basa en estadísticas, servicios de salud, economía e informática.
- Va más allá de las fórmulas, explicando por qué funcionan los diferentes métodos, cómo elegir entre ellos y cómo evitar la mala interpretación de los resultados, para crear usuarios seguros de métodos analíticos apropiados.
- Aborda preguntas de actualidad como ciencia de datos versus estadísticas, predicción versus explicación.
- Proporciona una amplia gama de modelos analíticos y de tipo regresión específicos para preguntas de investigación sobre el uso de la atención médica y los costos de la atención. Discusión en profundidad sobre el sesgo de selección en los métodos de datos observacionales para inferir la causalidad.
- El material complementario incluye: Código y datos para todos los ejemplos y análisis de modelos, Código para el procesamiento y análisis de datos, Segmentos de código para modelos de simulación.
Autor: Ruth Etzioni, Micha Mandel, Roman Gulati
Editorial: Springer
Publicado: 01/06/2022
Páginas: 222
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.77lbs
Tamaño: 9.21h x 6.14w x 0.52d
ISBN13: 9783030598914
ISBN10: 3030598918
Categorías BISAC:
- Medicina | Bioestadística
- Ciencia | Ciencias de la vida | General
- Negocios y Economía | Industrias | Computadoras y Tecnología de la Información
Acerca del autor
Ruth Etzioni, PhD ha sido miembro de la facultad del Fred Hutchinson Cancer Research Center desde 1991 y es profesora afiliada de bioestadística y servicios de salud en la Universidad de Washington. Desarrolla modelos y métodos estadísticos para políticas de salud y es miembro de paneles nacionales de políticas de cáncer, incluida la Sociedad Americana del Cáncer y la Red Nacional Integral del Cáncer. Ha desarrollado e impartido un nuevo plan de estudios de métodos estadísticos para estudiantes de posgrado en la Escuela de Salud Pública de la Universidad de Washington; el curso se centra en el análisis de la atención médica utilizando recursos de datos contemporáneos y disponibles públicamente. La popularidad de este curso la llevó a concebir y desarrollar el texto propuesto. La Dra. Etzioni obtuvo su título universitario en Ciencias de la Computación e Investigación de Operaciones de la Universidad de Ciudad del Cabo y su doctorado en Estadística de la Universidad Carnegie-Mellon.
Micha Mandel, PhD, es profesor de estadística en la Universidad Hebrea de Jerusalén. Micha tiene una vasta experiencia docente en todos los niveles, desde estudiantes de pregrado hasta doctorado, y ha abordado una amplia gama de problemas en medicina y atención médica. Su interacción con estudiantes e investigadores de diferentes campos lo llevó a desarrollar herramientas para explicar conceptos y métodos estadísticos sofisticados de manera accesible para muchas audiencias. Sus principales áreas de investigación incluyen el muestreo sesgado, el análisis de supervivencia y la estadística forense, pero continúa expandiendo su alcance, más recientemente a la estimación de la historia natural de COVID-19. Ha publicado en muchas revistas estadísticas de alto perfil, incluyendo Biometrics, Biometrika, Journal of the American Statistical Association y Statistics in Medicine. Micha recibió su doctorado en Estadística de la Universidad Hebrea de Jerusalén.
Roman Gulati, MS, ha sido analista estadístico sénior en el Fred Hutchinson Cancer Research Center desde 2005. El Sr. Gulati es diseñador, desarrollador y analista de modelos estadísticos para investigar los impactos poblacionales de los patrones de práctica clínica nacional y las políticas de control del cáncer. Ha dirigido o contribuido a muchos estudios de modelado independientes y colaborativos para la Red de Modelado de Intervención y Vigilancia del Cáncer del Instituto Nacional del Cáncer. También es bioestadístico jefe del programa de investigación del cáncer de próstata en el Fred Hutch y la Universidad de Washington, apoyando muchos estudios de investigación moleculares, preclínicos y clínicos. El Sr. Gulati recibió capacitación de posgrado primero en matemáticas y luego en chino antes de obtener su maestría en Estadística de la Universidad Estatal de Oregón.
Este título no es retornable.