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Título : The 2x2 Matrix : Contingency, Confusion and the Metrics of Binary Classification Tipo de documento: documento electrónico Autores: Larner, A.J, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XVI, 166 p. 1 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-74920-0 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Biometría Informática Médica Aprendizaje automático Bioestadística Neurología Informática de la Salud Índice Dewey: 57.015.195 Resumen: Este libro presenta y analiza las numerosas medidas de rendimiento de las pruebas que pueden derivarse de tablas 2x2. En los capítulos se utilizan ejemplos elaborados basados en datos de estudios pragmáticos de precisión de pruebas para ilustrar la relevancia para la práctica clínica diaria. Los lectores obtendrán una buena comprensión de la sensibilidad, la especificidad y los valores predictivos junto con muchos otros parámetros. Los contenidos están muy estructurados y el uso de ejemplos trabajados facilita la comprensión y la interpretación. Este libro es un recurso para médicos de cualquier disciplina que participan en la realización o evaluación de estudios de precisión de pruebas, y para profesionales de las disciplinas de aprendizaje automático o informática que deseen obtener información sobre las aplicaciones clínicas de las tablas 2x2. Nota de contenido: Introduction -- Paired measures -- Paired complementary measures -- Unitary measures -- Reciprocal measures -- Other measures, other tables -- Outcome measures not directly related to the 2x2 table -- Index. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i The 2x2 Matrix : Contingency, Confusion and the Metrics of Binary Classification [documento electrónico] / Larner, A.J, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XVI, 166 p. 1 ilustraciones.
ISBN : 978-3-030-74920-0
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Biometría Informática Médica Aprendizaje automático Bioestadística Neurología Informática de la Salud Índice Dewey: 57.015.195 Resumen: Este libro presenta y analiza las numerosas medidas de rendimiento de las pruebas que pueden derivarse de tablas 2x2. En los capítulos se utilizan ejemplos elaborados basados en datos de estudios pragmáticos de precisión de pruebas para ilustrar la relevancia para la práctica clínica diaria. Los lectores obtendrán una buena comprensión de la sensibilidad, la especificidad y los valores predictivos junto con muchos otros parámetros. Los contenidos están muy estructurados y el uso de ejemplos trabajados facilita la comprensión y la interpretación. Este libro es un recurso para médicos de cualquier disciplina que participan en la realización o evaluación de estudios de precisión de pruebas, y para profesionales de las disciplinas de aprendizaje automático o informática que deseen obtener información sobre las aplicaciones clínicas de las tablas 2x2. Nota de contenido: Introduction -- Paired measures -- Paired complementary measures -- Unitary measures -- Reciprocal measures -- Other measures, other tables -- Outcome measures not directly related to the 2x2 table -- Index. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Advanced Data Analysis in Neuroscience : Integrating Statistical and Computational Models Tipo de documento: documento electrónico Autores: Durstewitz, Daniel, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XXV, 292 p. 76 ilustraciones, 66 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-59976-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Biometría Estadísticas Neurociencias Biomatemáticas Bioestadística Teoría y métodos estadísticos Neurociencia Biología Matemática y Computacional Índice Dewey: 57.015.195 Resumen: Este libro está destinado a cursos avanzados de posgrado en estadística/aprendizaje automático, así como a todos los neurocientíficos experimentales que buscan comprender los métodos estadísticos a un nivel más profundo y a los neurocientíficos teóricos con una formación limitada en estadística. Revisa casi todas las áreas de la estadística aplicada, desde la estimación estadística básica y la teoría de pruebas, enfoques lineales y no lineales para regresión y clasificación, hasta selección de modelos y métodos para reducción de dimensionalidad, estimación de densidad y agrupamiento no supervisado. Su enfoque, sin embargo, es el análisis de series temporales lineales y no lineales desde una perspectiva de sistemas dinámicos, con base en la cual pretende transmitir una comprensión también de los mecanismos dinámicos que podrían haber generado series temporales observadas. Además, integra el modelado computacional de la dinámica neuronal y del comportamiento con la estimación estadística y la prueba de hipótesis. De esta manera, los modelos computacionales en neurociencia no son sólo marcos explicativos, sino que se convierten en sí mismos en poderosas herramientas de análisis de datos cuantitativos que permiten a los investigadores mirar más allá de la superficie de los datos y desentrañar los mecanismos subyacentes. Se proporcionan ejemplos interactivos de la mayoría de los métodos a través de un paquete de rutinas de MatLab, lo que fomenta un enfoque lúdico del tema y proporciona a los lectores una mejor idea de los aspectos prácticos de los métodos cubiertos. "La neurociencia computacional es esencial para integrar y proporcionar una base para comprender la gran cantidad de datos de laboratorio notables sobre las funciones del sistema nervioso. Daniel Durstewitz ha cubierto de manera excelente la amplitud de la neurociencia computacional, desde interpretaciones estadísticas de datos hasta modelos biofísicos de las fuentes neurobiológicas de esos datos. Su presentación es clara, pedagógicamente sólida y fácilmente utilizable tanto por expertos como por principiantes. Es un placer recomendar esta discusión muy bien elaborada a neurocientíficos experimentales, así como a físicos versados en matemáticas. las preguntas y las herramientas para encontrar respuestas a preguntas interesantes sobre el cerebro y su funcionamiento". Henry DI Abarbanel Physics e Instituto Scripps de Oceanografía, Universidad de California, San Diego "Este libro ofrece una introducción clara y exhaustiva a enfoques de análisis sofisticados útiles en la neurociencia computacional. Los modelos descritos y los ejemplos proporcionados ayudarán a los lectores a desarrollar intuiciones críticas sobre lo que Los métodos revelan sobre los datos. El enfoque general del libro refleja la amplia experiencia que el profesor Durstewitz ha desarrollado como destacado practicante de la neurociencia computacional "Bruno B. Averbeck". Nota de contenido: Statistical Inference -- Regression Problems -- Classification Problems -- Model Complexity and Selection -- Clustering and Density Estimation -- Dimensionality Reduction -- Linear Time Series Analysis -- Nonlinear Concepts in Time Series Analysis -- Time Series From a Nonlinear Dynamical Systems Perspective. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Advanced Data Analysis in Neuroscience : Integrating Statistical and Computational Models [documento electrónico] / Durstewitz, Daniel, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XXV, 292 p. 76 ilustraciones, 66 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-59976-2
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Palabras clave: Biometría Estadísticas Neurociencias Biomatemáticas Bioestadística Teoría y métodos estadísticos Neurociencia Biología Matemática y Computacional Índice Dewey: 57.015.195 Resumen: Este libro está destinado a cursos avanzados de posgrado en estadística/aprendizaje automático, así como a todos los neurocientíficos experimentales que buscan comprender los métodos estadísticos a un nivel más profundo y a los neurocientíficos teóricos con una formación limitada en estadística. Revisa casi todas las áreas de la estadística aplicada, desde la estimación estadística básica y la teoría de pruebas, enfoques lineales y no lineales para regresión y clasificación, hasta selección de modelos y métodos para reducción de dimensionalidad, estimación de densidad y agrupamiento no supervisado. Su enfoque, sin embargo, es el análisis de series temporales lineales y no lineales desde una perspectiva de sistemas dinámicos, con base en la cual pretende transmitir una comprensión también de los mecanismos dinámicos que podrían haber generado series temporales observadas. Además, integra el modelado computacional de la dinámica neuronal y del comportamiento con la estimación estadística y la prueba de hipótesis. De esta manera, los modelos computacionales en neurociencia no son sólo marcos explicativos, sino que se convierten en sí mismos en poderosas herramientas de análisis de datos cuantitativos que permiten a los investigadores mirar más allá de la superficie de los datos y desentrañar los mecanismos subyacentes. Se proporcionan ejemplos interactivos de la mayoría de los métodos a través de un paquete de rutinas de MatLab, lo que fomenta un enfoque lúdico del tema y proporciona a los lectores una mejor idea de los aspectos prácticos de los métodos cubiertos. "La neurociencia computacional es esencial para integrar y proporcionar una base para comprender la gran cantidad de datos de laboratorio notables sobre las funciones del sistema nervioso. Daniel Durstewitz ha cubierto de manera excelente la amplitud de la neurociencia computacional, desde interpretaciones estadísticas de datos hasta modelos biofísicos de las fuentes neurobiológicas de esos datos. Su presentación es clara, pedagógicamente sólida y fácilmente utilizable tanto por expertos como por principiantes. Es un placer recomendar esta discusión muy bien elaborada a neurocientíficos experimentales, así como a físicos versados en matemáticas. las preguntas y las herramientas para encontrar respuestas a preguntas interesantes sobre el cerebro y su funcionamiento". Henry DI Abarbanel Physics e Instituto Scripps de Oceanografía, Universidad de California, San Diego "Este libro ofrece una introducción clara y exhaustiva a enfoques de análisis sofisticados útiles en la neurociencia computacional. Los modelos descritos y los ejemplos proporcionados ayudarán a los lectores a desarrollar intuiciones críticas sobre lo que Los métodos revelan sobre los datos. El enfoque general del libro refleja la amplia experiencia que el profesor Durstewitz ha desarrollado como destacado practicante de la neurociencia computacional "Bruno B. Averbeck". Nota de contenido: Statistical Inference -- Regression Problems -- Classification Problems -- Model Complexity and Selection -- Clustering and Density Estimation -- Dimensionality Reduction -- Linear Time Series Analysis -- Nonlinear Concepts in Time Series Analysis -- Time Series From a Nonlinear Dynamical Systems Perspective. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Analysis of Survival Data with Dependent Censoring : Copula-Based Approaches Tipo de documento: documento electrónico Autores: Emura, Takeshi, Autor ; Chen, Yi-Hau, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XIII, 84 p. 10 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-981-10-7164-5 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Biometría Estadísticas Ciencias sociales Bioestadística Teoría y métodos estadísticos Estadística en Ciencias Sociales Humanidades Derecho Educación Ciencias del Comportamiento Políticas Públicas Índice Dewey: 57.015.195 Resumen: Este libro presenta a los lectores métodos estadísticos basados en cópulas para analizar datos de supervivencia que implican censura dependiente. Centrándose principalmente en métodos basados en la probabilidad realizados bajo modelos de cópula, es el primer libro dedicado exclusivamente al problema de la censura dependiente. El libro demuestra las ventajas de los métodos basados en cópulas en el contexto de la investigación médica, especialmente en lo que respecta a los datos de supervivencia de los pacientes con cáncer. No hace falta decir que los métodos estadísticos presentados aquí también se pueden aplicar a muchas otras ramas de la ciencia, especialmente en la confiabilidad, donde el análisis de supervivencia juega un papel importante. El libro se puede utilizar como libro de texto para cursos de posgrado o como curso breve dirigido a (bio)estadísticos. Para profundizar la comprensión de los lectores sobre los enfoques basados en cópulas, el libro proporciona una introducción accesible al análisis básico de supervivencia y explica los fundamentos matemáticos de los modelos de supervivencia basados en cópulas. Nota de contenido: Chapter 1: Setting the scene -- Chapter 2: Introduction to survival analysis -- Chapter 3: Copula models for dependent censoring -- Chapter 4: Gene selection under dependent censoring -- Chapter 5: The joint frailty-copula model for meta-analysis -- Chapter 6:High-dimensional covariates in the joint frailty-copula model -- Chapter 7:Dynamic prediction of time-to-death. Chapter 8: Future developments -- Appendix. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Analysis of Survival Data with Dependent Censoring : Copula-Based Approaches [documento electrónico] / Emura, Takeshi, Autor ; Chen, Yi-Hau, Autor . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2018 . - XIII, 84 p. 10 ilustraciones.
ISBN : 978-981-10-7164-5
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Palabras clave: Biometría Estadísticas Ciencias sociales Bioestadística Teoría y métodos estadísticos Estadística en Ciencias Sociales Humanidades Derecho Educación Ciencias del Comportamiento Políticas Públicas Índice Dewey: 57.015.195 Resumen: Este libro presenta a los lectores métodos estadísticos basados en cópulas para analizar datos de supervivencia que implican censura dependiente. Centrándose principalmente en métodos basados en la probabilidad realizados bajo modelos de cópula, es el primer libro dedicado exclusivamente al problema de la censura dependiente. El libro demuestra las ventajas de los métodos basados en cópulas en el contexto de la investigación médica, especialmente en lo que respecta a los datos de supervivencia de los pacientes con cáncer. No hace falta decir que los métodos estadísticos presentados aquí también se pueden aplicar a muchas otras ramas de la ciencia, especialmente en la confiabilidad, donde el análisis de supervivencia juega un papel importante. El libro se puede utilizar como libro de texto para cursos de posgrado o como curso breve dirigido a (bio)estadísticos. Para profundizar la comprensión de los lectores sobre los enfoques basados en cópulas, el libro proporciona una introducción accesible al análisis básico de supervivencia y explica los fundamentos matemáticos de los modelos de supervivencia basados en cópulas. Nota de contenido: Chapter 1: Setting the scene -- Chapter 2: Introduction to survival analysis -- Chapter 3: Copula models for dependent censoring -- Chapter 4: Gene selection under dependent censoring -- Chapter 5: The joint frailty-copula model for meta-analysis -- Chapter 6:High-dimensional covariates in the joint frailty-copula model -- Chapter 7:Dynamic prediction of time-to-death. Chapter 8: Future developments -- Appendix. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Applying Quantitative Bias Analysis to Epidemiologic Data Tipo de documento: documento electrónico Autores: Fox, Matthew P., Autor ; MacLehose, Richard F., Autor ; Lash, Timothy L., Autor Mención de edición: 2 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XVI, 467 p. 76 ilustraciones, 39 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-82673-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Biometría Epidemiología Bioinformática Salud pública Informática Médica Biotecnología Bioestadística Informática de la Salud Índice Dewey: 57.015.195 Resumen: Este libro de texto y guía se centra en metodologías para el análisis de sesgos en epidemiología y salud pública, y no solo proporciona actualizaciones de la primera edición sino que también desarrolla métodos y agrega nuevos métodos avanzados. A medida que el poder computacional disponible para los analistas ha mejorado y los problemas epidemiológicos se han vuelto más avanzados, los datos faltantes, los métodos Bayes y empíricos se han vuelto más comúnmente utilizados. Esta nueva edición presenta ejemplos actualizados y agrega cobertura que aborda: Error de medición relacionado con variables continuas y politómicas Métodos relacionados con datos persona-tiempo (tasa) Análisis de sesgo utilizando datos faltantes, métodos empíricos (probabilidad) y Bayes Una característica única de esta revisión es su sección sobre mejores prácticas para implementar, presentar e interpretar análisis de sesgos. Pedagógicamente, el texto guía a estudiantes y profesionales a través de las etapas de planificación del análisis de sesgos, incluido el diseño de estudios de validación y la recopilación de datos de validez de otras fuentes. Tres capítulos presentan métodos de corrección para abordar el sesgo de selección, la confusión no controlada y los errores de medición, y las secciones posteriores amplían estos métodos al análisis de sesgo probabilístico, métodos de datos faltantes, enfoques basados en la probabilidad, métodos bayesianos y mejores prácticas. Nota de contenido: 1. Introduction and Objectives -- 2. A Guide to Implementing Quantitative Bias Analysis -- 3. Data Sources for Bias Analysis -- 4. Selection Bias -- 5. Uncontrolled Confounders -- 6. Misclassification -- 7. Measurement Error for Continuous Variables -- 8. Multiple Bias Modeling -- 8. Bias Analysis by Simulation for Summary Level Data -- 9. Bias Analysis by Simulation for Record Level Data -- 10. Combining Systematic and Random Error -- 11. Bias Analysis by Missing Data Methods -- 12. Bias Analysis by Empirical Methods -- 13. Bias Analysis by Bayesian Methods -- 14. Multiple Bias Modeling -- 15. Good Practices for Quantitative Bias Analysis -- 15. Presentation and Inference -- References -- Index. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Applying Quantitative Bias Analysis to Epidemiologic Data [documento electrónico] / Fox, Matthew P., Autor ; MacLehose, Richard F., Autor ; Lash, Timothy L., Autor . - 2 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XVI, 467 p. 76 ilustraciones, 39 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-82673-4
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Biometría Epidemiología Bioinformática Salud pública Informática Médica Biotecnología Bioestadística Informática de la Salud Índice Dewey: 57.015.195 Resumen: Este libro de texto y guía se centra en metodologías para el análisis de sesgos en epidemiología y salud pública, y no solo proporciona actualizaciones de la primera edición sino que también desarrolla métodos y agrega nuevos métodos avanzados. A medida que el poder computacional disponible para los analistas ha mejorado y los problemas epidemiológicos se han vuelto más avanzados, los datos faltantes, los métodos Bayes y empíricos se han vuelto más comúnmente utilizados. Esta nueva edición presenta ejemplos actualizados y agrega cobertura que aborda: Error de medición relacionado con variables continuas y politómicas Métodos relacionados con datos persona-tiempo (tasa) Análisis de sesgo utilizando datos faltantes, métodos empíricos (probabilidad) y Bayes Una característica única de esta revisión es su sección sobre mejores prácticas para implementar, presentar e interpretar análisis de sesgos. Pedagógicamente, el texto guía a estudiantes y profesionales a través de las etapas de planificación del análisis de sesgos, incluido el diseño de estudios de validación y la recopilación de datos de validez de otras fuentes. Tres capítulos presentan métodos de corrección para abordar el sesgo de selección, la confusión no controlada y los errores de medición, y las secciones posteriores amplían estos métodos al análisis de sesgo probabilístico, métodos de datos faltantes, enfoques basados en la probabilidad, métodos bayesianos y mejores prácticas. Nota de contenido: 1. Introduction and Objectives -- 2. A Guide to Implementing Quantitative Bias Analysis -- 3. Data Sources for Bias Analysis -- 4. Selection Bias -- 5. Uncontrolled Confounders -- 6. Misclassification -- 7. Measurement Error for Continuous Variables -- 8. Multiple Bias Modeling -- 8. Bias Analysis by Simulation for Summary Level Data -- 9. Bias Analysis by Simulation for Record Level Data -- 10. Combining Systematic and Random Error -- 11. Bias Analysis by Missing Data Methods -- 12. Bias Analysis by Empirical Methods -- 13. Bias Analysis by Bayesian Methods -- 14. Multiple Bias Modeling -- 15. Good Practices for Quantitative Bias Analysis -- 15. Presentation and Inference -- References -- Index. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Biopharmaceutical Applied Statistics Symposium : Volume 1 Design of Clinical Trials Tipo de documento: documento electrónico Autores: Peace, Karl E., ; Chen, Ding-Geng, ; Menon, Sandeep, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XIV, 409 p. 54 ilustraciones, 28 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-10-7829-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Biometría Bioestadística Índice Dewey: 57.015.195 Resumen: Esta serie de libros BASS publica artículos seleccionados de alta calidad que reflejan avances recientes en el diseño y análisis bioestadístico de experimentos biofarmacéuticos, particularmente ensayos clínicos biofarmacéuticos. Los artículos fueron seleccionados a partir de presentaciones invitadas en el Simposio de Estadísticas Aplicadas Biofarmacéuticas (BASS), que fue fundado por el primer editor en 1994 y desde entonces se ha convertido en la principal conferencia internacional en estadísticas biofarmacéuticas. Los objetivos principales de BASS son: 1) recaudar fondos para apoyar a los estudiantes de posgrado en programas de bioestadística y 2) brindar una oportunidad para que los profesionales involucrados en la investigación y el desarrollo de fármacos compartan ideas para resolver los problemas que encuentran. La serie de libros BASS se divide inicialmente en tres volúmenes que abordan: 1) Diseño de Ensayos Clínicos; 2) Análisis Bioestadístico de Ensayos Clínicos; y 3) Aplicaciones Farmacéuticas. Este libro es el primero de la serie de libros de 3 volúmenes. Los temas cubiertos incluyen: un enfoque estadístico para simulaciones de ensayos clínicos, comparación de métodos de análisis estadístico utilizando modelado y simulación para un diseño de protocolo óptimo, diseño de ensayos adaptativos en investigación clínica, mejores prácticas y recomendaciones para simulaciones de ensayos en el contexto del diseño de ensayos clínicos adaptativos. Diseño y análisis de ensayos de datos de eventos recurrentes, metodologías bayesianas para la asignación de respuesta adaptativa, abordaje de la alta respuesta al placebo en ensayos clínicos de neurociencia, diseño de ensayos clínicos de cáncer de fase I: agentes únicos y combinados, tamaño de muestra y potencia para el modelo lineal mixto, diseños cruzados en Ensayos clínicos, monitoreo de datos: estructura para ensayos clínicos y procedimientos de monitoreo secuencial, diseño y análisis de datos para ensayos clínicos multirregionales: teoría y práctica, estudios adaptativos de resultados multirregionales secuenciales grupales en vacunas, desarrollo y validación de resultados informados por los pacientes, provisionales Análisis de ensayos de supervivencia: análisis secuenciales grupales y poder condicional: una perspectiva de riesgos no proporcionales. Nota de contenido: 1. A Statistical Approach to Clinical Trial Simulations -- 2. Comparison of Statistical Analysis Methods Using Modeling and Simulation for Optimal Protocol Design -- 3. Adaptive Trial Design in Clinical Research -- 4. Best Practices and Recommendations for Trial Simulations Within the Context of Designing Adaptive Clinical Trials -- 5. Designing and Analyzing Recurrent Event Data Trials -- 6. Bayesian Methodologies for Response-Adaptive Allocation -- 7. Addressing High Placebo Response in Neuroscience Clinical Trials -- 8. Phase I Cancer Clinical Trial Design: Single and Combination Agents -- 9. Sample Size and Power for the Mixed Linear Model -- 10. Crossover Designs -- 11. Data monitoring: Structure for Clinical Trials and Sequential Monitoring Procedures -- 12. Design and Data Analysis of Multiregional Clinical Trials (MRCT) – Theory and Practice -- 13. Multiregional Clinical Trials (MRCT) -- 14. Adaptive Group-Sequential Multi-regional Outcome Studies in Vaccines -- 15. Development and validation of Patient-reported Outcomes -- 16. Interim Analysis of Survival Trials: Group Sequential Analyses and Conditional Power. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Biopharmaceutical Applied Statistics Symposium : Volume 1 Design of Clinical Trials [documento electrónico] / Peace, Karl E., ; Chen, Ding-Geng, ; Menon, Sandeep, . - 1 ed. . - Singapore [Malasya] : Springer, 2018 . - XIV, 409 p. 54 ilustraciones, 28 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-10-7829-3
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Biometría Bioestadística Índice Dewey: 57.015.195 Resumen: Esta serie de libros BASS publica artículos seleccionados de alta calidad que reflejan avances recientes en el diseño y análisis bioestadístico de experimentos biofarmacéuticos, particularmente ensayos clínicos biofarmacéuticos. Los artículos fueron seleccionados a partir de presentaciones invitadas en el Simposio de Estadísticas Aplicadas Biofarmacéuticas (BASS), que fue fundado por el primer editor en 1994 y desde entonces se ha convertido en la principal conferencia internacional en estadísticas biofarmacéuticas. Los objetivos principales de BASS son: 1) recaudar fondos para apoyar a los estudiantes de posgrado en programas de bioestadística y 2) brindar una oportunidad para que los profesionales involucrados en la investigación y el desarrollo de fármacos compartan ideas para resolver los problemas que encuentran. La serie de libros BASS se divide inicialmente en tres volúmenes que abordan: 1) Diseño de Ensayos Clínicos; 2) Análisis Bioestadístico de Ensayos Clínicos; y 3) Aplicaciones Farmacéuticas. Este libro es el primero de la serie de libros de 3 volúmenes. Los temas cubiertos incluyen: un enfoque estadístico para simulaciones de ensayos clínicos, comparación de métodos de análisis estadístico utilizando modelado y simulación para un diseño de protocolo óptimo, diseño de ensayos adaptativos en investigación clínica, mejores prácticas y recomendaciones para simulaciones de ensayos en el contexto del diseño de ensayos clínicos adaptativos. Diseño y análisis de ensayos de datos de eventos recurrentes, metodologías bayesianas para la asignación de respuesta adaptativa, abordaje de la alta respuesta al placebo en ensayos clínicos de neurociencia, diseño de ensayos clínicos de cáncer de fase I: agentes únicos y combinados, tamaño de muestra y potencia para el modelo lineal mixto, diseños cruzados en Ensayos clínicos, monitoreo de datos: estructura para ensayos clínicos y procedimientos de monitoreo secuencial, diseño y análisis de datos para ensayos clínicos multirregionales: teoría y práctica, estudios adaptativos de resultados multirregionales secuenciales grupales en vacunas, desarrollo y validación de resultados informados por los pacientes, provisionales Análisis de ensayos de supervivencia: análisis secuenciales grupales y poder condicional: una perspectiva de riesgos no proporcionales. Nota de contenido: 1. A Statistical Approach to Clinical Trial Simulations -- 2. Comparison of Statistical Analysis Methods Using Modeling and Simulation for Optimal Protocol Design -- 3. Adaptive Trial Design in Clinical Research -- 4. Best Practices and Recommendations for Trial Simulations Within the Context of Designing Adaptive Clinical Trials -- 5. Designing and Analyzing Recurrent Event Data Trials -- 6. Bayesian Methodologies for Response-Adaptive Allocation -- 7. Addressing High Placebo Response in Neuroscience Clinical Trials -- 8. Phase I Cancer Clinical Trial Design: Single and Combination Agents -- 9. Sample Size and Power for the Mixed Linear Model -- 10. Crossover Designs -- 11. Data monitoring: Structure for Clinical Trials and Sequential Monitoring Procedures -- 12. Design and Data Analysis of Multiregional Clinical Trials (MRCT) – Theory and Practice -- 13. Multiregional Clinical Trials (MRCT) -- 14. Adaptive Group-Sequential Multi-regional Outcome Studies in Vaccines -- 15. Development and validation of Patient-reported Outcomes -- 16. Interim Analysis of Survival Trials: Group Sequential Analyses and Conditional Power. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Contemporary Biostatistics with Biopharmaceutical Applications / Zhang, Lanju ; Chen, Ding-Geng (Din) ; Jiang, Hongmei ; Li, Gang ; Quan, Hui
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