Phân tích sống còn và áp dụng trong phân tích dữ liệu y tế.

Abstract

Luận văn “Phân tích sống còn và áp dụng trong phân tích dữ liệu y tế” được thực hiện nhằm hệ thống hóa cơ sở lý thuyết của phân tích sống còn và minh họa khả năng ứng dụng của các phương pháp này trong nghiên cứu dữ liệu y tế thực tế. Nội dung luận văn tập trung trình bày các khái niệm và công cụ cơ bản trong phân tích sống còn như hàm sống còn, hàm nguy cơ, phương pháp ước lượng Kaplan–Meier, kiểm định Log-rank và mô hình hồi quy Cox. Bên cạnh phần lý thuyết, luận văn sử dụng ngôn ngữ R để thực hiện phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Trên cơ sở dữ liệu y tế về bệnh nhân suy tim, các phương pháp phân tích sống còn được áp dụng nhằm ước lượng thời gian sống còn, so sánh sự khác biệt giữa các nhóm bệnh nhân và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến nguy cơ tử vong. Kết quả cho thấy phân tích sống còn là công cụ hiệu quả trong việc mô tả và đánh giá dữ liệu thời gian sống, đồng thời có ý nghĩa thực tiễn trong hỗ trợ nghiên cứu và ra quyết định trong lĩnh vực y tế.