Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/survival-analysis-r-public-health
Introduction
Bienvenue dans le monde fascinant de l’analyse de survie, un domaine essentiel pour les professionnels de la santé publique ! Le cours Analyse de Survie en R pour la Santé Publique sur Coursera est un excellent point de départ pour quiconque souhaite approfondir sa compréhension de l’analyse de données et des statistiques en utilisant le logiciel R.
Aperçu du cours
Après avoir couvert des concepts de base comme la pensée statistique et la régression logistique dans les cours précédents, ce cours se concentre sur l’analyse de survie, un concept clé pour évaluer le « temps jusqu’à un évènement », comme le temps jusqu’à la mort ou la réadmission à l’hôpital. On y explore des notions comme le « hazard » (risque) et le « censoring » (censure), qui sont souvent mal compris mais essentiels à cette analyse.
Programme du cours
1. Le graphique de Kaplan-Meier
Le cours commence par une introduction à l’analyse de survie et vous apprend à réaliser et à interpréter le graphique de Kaplan-Meier, ainsi que le test de log-rank pour comparer la survie entre plusieurs groupes de patients. Vous saurez rapidement pourquoi la censure est une notion capitale.
2. Le Modèle de Cox
La seconde partie s’attaque au modèle de risques proportionnels de Cox, le modèle le plus utilisé en analyse de survie. Vous apprendrez à inclure plusieurs prédicteurs de survie et à appréhender les concepts de risque et de jeu de risque, tout en vous familiarisant avec des données réelles de patients souffrants d’insuffisance cardiaque.
3. Le Modèle de Cox multiple
Ici, vous étendrez le modèle de Cox simple pour en créer un multiple. Vous réaliserez des statistiques descriptives sur vos principales variables et découvrirez des astuces pour gérer les données manquantes et les variables catégorielles.
4. L’hypothèse de proportionalité
Enfin, vous apprendrez à évaluer l’ajustement du modèle et à tester les hypothèses principales impliquées, en particulier l’hypothèse de risques proportionnels. Vous pratiquerez l’ajustement d’un modèle de Cox multiple et serez confronté au défi de choisir vos prédicteurs, une tâche commune en modélisation.
Conclusion
Ce cours est non seulement pertinent pour ceux qui travaillent dans le domaine de la santé publique, mais il est également accessible à ceux qui souhaitent acquérir des compétences en analyse de données. En utilisant R, un logiciel gratuit et largement utilisé, vous obtiendrez des compétences précieuses qui vous serviront tout au long de votre carrière.
Je recommande vivement ce cours ! Que vous soyez débutant ou que vous ayez de l’expérience en statistiques, vous en tirerez beaucoup.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/survival-analysis-r-public-health