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Dynamic Treatment Regimes: Statistical Methods for Precision Medicine
Dynamic Treatment Regimes: Statistical Methods for Precision Medicine bietet eine umfassende Einführung in die statistische Methodik für die Bewertung und Entdeckung von dynamischen Behandlungsregimen aus Daten. Forscher und Doktoranden in den Bereichen Statistik, Datenwissenschaft und verwandten quantitativen Disziplinen mit einem Hintergrund in Wahrscheinlichkeit und statistischen Schlussfolgerungen sowie gängigen statistischen Modellierungstechniken werden auf das weitere Studium dieses sich schnell entwickelnden Bereichs vorbereitet.
Ein dynamisches Behandlungsregime ist eine Reihe von sequentiellen Entscheidungsregeln, von denen jede einem wichtigen Entscheidungspunkt in einem Krankheits- oder Störungsprozess entspricht, wobei jede Regel als Eingabe Patienteninformationen erhält und die Behandlungsoption zurückgibt, die er oder sie erhalten sollte. Ein Behandlungsregime formalisiert also, wie ein Kliniker Patienteninformationen zusammenfasst und Behandlungen in der Praxis auswählt. Behandlungsregime sind von offensichtlicher Bedeutung für die Präzisionsmedizin, bei der es darum geht, die Behandlungsauswahl evidenzbasiert auf die Patientenmerkmale abzustimmen. Von entscheidender Bedeutung für die Präzisionsmedizin ist die Schätzung eines optimalen Behandlungsregimes, d. h. eines Regimes, das bei der Auswahl von Behandlungen für die Patientenpopulation im Durchschnitt zu den besten Ergebnissen führen würde. Die wichtigsten Methoden zur Schätzung eines optimalen Behandlungsregimes anhand von Daten werden erläutert und detailliert beschrieben. Auf einer speziellen Begleitwebsite wird die Anwendung der Methoden unter Verwendung eines von den Autoren entwickelten umfassenden R-Pakets ausführlich beschrieben.
Die Website der Autoren www.dtr-book.com enthält Aktualisierungen, Korrekturen, neue Arbeiten und Links zu nützlichen Websites.