Originaltitel:
Probability Modeling and Statistical Inference in Cancer Screening
Inhalt des Buches:
Krebsfrüherkennungsuntersuchungen werden seit sechs Jahrzehnten durchgeführt, aber es gibt noch viele ungelöste Probleme: Wie kann man die Schlüsselparameter der Früherkennungsuntersuchungen schätzen, z. B. die Sensitivität, die Zeitdauer im präklinischen Stadium (d. h., Wie kann man die Verteilung der Vorlaufzeit, der durch das Screening vorgezogenen Diagnosezeit, abschätzen? Wie kann man die Langzeitergebnisse des Screenings bewerten, einschließlich der Wahrscheinlichkeit einer Überdiagnose bei den durch das Screening entdeckten Patienten, und wann sollte man die erste Untersuchung auf der Grundlage des aktuellen Alters und der Risikotoleranz planen? Diese Probleme lassen sich nur mit geeigneten Wahrscheinlichkeitsmodellen und statistischen Methoden lösen.
Highlights:
⬤ Gibt eine prägnante Darstellung der Analyse von Krebsfrüherkennungsdaten mit Hilfe von Wahrscheinlichkeitsmodellen und statistischen Methoden.
⬤ Reale Datensätze werden zur Verfügung gestellt, so dass Krebsforscher und Statistiker die Methoden im Lernprozess anwenden können.
⬤ Entwickelt statistische Methoden in dem häufig verwendeten Krankheitsverlaufsmodell.
⬤ Bietet Lösungen für praktische Probleme und stellt offene Probleme vor.
⬤ Bietet einen Rahmen für die neueste Entwicklung auf der Grundlage der Forschung des Autors.
Das Buch richtet sich in erster Linie an Forscher und Praktiker aus der Biostatistik und Krebsforschung. Die Leser sollten über Grundkenntnisse in Kalkül, Wahrscheinlichkeitsrechnung und statistischer Inferenz verfügen. Das Buch könnte als einsemestriges Lehrbuch zum Thema Methodik der Krebsfrüherkennung für einen Kurs auf Graduiertenebene verwendet werden.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781032513300 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2024 |
| Seitenzahl: | 262 |
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