Bi8678 Aplikovaná analýza přežití

Přírodovědecká fakulta
podzim 2014
Rozsah
1/0. 1 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: k.
Vyučující
RNDr. Tomáš Pavlík, Ph.D. (přednášející)
Garance
prof. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D.
RECETOX – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: RNDr. Tomáš Pavlík, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: RECETOX – Přírodovědecká fakulta
Rozvrh
Po 14:00–15:50 F01B1/709
Předpoklady
Bi5045 Biostatistika pro matematickou biologii
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.
Cíle předmětu
Na konci tohoto kurzu student:
-rozumí pojmům cenzorování zprava, zleva a intervalové cenzorování;
-dokáže popsat vliv počtu pozorování a cenzorování na hodnocení dat o přežití;
-umí definovat funkci přežití, rizikovou funkci a kumulativní fizikovou funkci a zná funkční vazby mezi nimi;
-rozumí rozdílu mezi mediánem přežití, průměrným přežitím a dobou dožití;
-je schopen sestrojit Kaplanův-Meierův odhad funkce přežití;
-je schopen sestrojit odhad funkce přežití pomocí metody úmrtnostních tabulek;
-je schopen sestrojit Nelsonův-Aalenův odhad kumulativní rizikové funkce;
-dokáže uvedené neparametrické odhady doplnit 100(1-α)% intervalem spolehlivosti;
-zná základní rozdělení pravděpodobnosti dat přežití;
-rozumí principu odhadu funkce přežití a rizikové funkce s využitím metody maximální věrohodnosti;
-je schopen sestrojit věrohodnostní funkci pro data o přežití;
-umí ověřit zda data pochází z exponenciálního nebo Weibullova rozdělení pravděpodobnosti;
-umí definovat princip proporcionality rizik;
-je schopen aplikovat Mantelův-Haenszelův logrank test na data přežití dvou skupin subjektů;
-zná alternativní testy k Mantelovu-Haenszelovu testu pro případ neproporcionálních rizik;
-umí použít testy pro hodnocení přežití více než dvou skupin subjektů;
-rozumí vztahu celkového, očekávaného a relativního přežití;
-zná hlavní metody pro výpočet očekávaného přežití a jejich rozdíly;
-je schopen pomocí intervalově specifického relativního přežití detekovat statistické vyléčení;
-rozumí významu regresního modelování dat o přežití;
-dokáže definovat pojmy poměr rizik a základní riziková funkce;
-zná výhody a nevýhody neparametrických a parametrických modelů přežití;
-umí formulovat model proporcionálních rizik;
-umí formulovat model zrychleného času;
-umí formulovat Coxův model proporcionálních rizik;
-rozumí významu regresních koeficientů modelu;
-zná princip odhadu regresních koeficientů modelu pomocí metody parciální věrohodnosti;
-zná metody pro neparametrický odhad základní rizikové funkce.
Osnova
  • Základní pojmy analýzy přežití
  • Základní neparametrické odhady
  • Parametrické odhady
  • Metody pro srovnání křivek přežití
  • Relativní přežití
  • Regresní modely v analýze přežití
  • Coxův model
Literatura
  • KLEIN, John P. a Melvin L. MOESCHBERGER. Survival analysis : techniques for censored and truncated data. New York: Springer, 1997, xiv, 502. ISBN 0387948295. info
  • MARUBINI, Ettore a Maria Grazia VALSECCHI. Analysing survival data from clinical trials and observational studies. Chichester: John Wiley & Sons, 1995, xvi, 414. ISBN 0471939870. info
Výukové metody
přednášky, diskuze, projektový úkol pro studenty ve skupinách
Metody hodnocení
1 písemný test, závěrečný (skupinový) projekt, ústní zkouška
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je zařazen také v obdobích podzim 2015, podzim 2016, podzim 2017, podzim 2018, podzim 2019, podzim 2020, podzim 2021.