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Reale Datenanalyse im Gesundheitswesen: Kausalmethoden und Umsetzung... gut-
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eBay-Artikelnr.:386875453735
Artikelmerkmale
- Artikelzustand
- Subject Area
- Mathematics, Health & Fitness
- ISBN
- 9781642957983
- Publication Name
- Real World Health Care Data Analysis : Causal Methods and Implementation Using Sas®
- Publisher
- SAS Institute
- Item Length
- 11 in
- Subject
- General
- Publication Year
- 2020
- Type
- Textbook
- Format
- Trade Paperback
- Language
- English
- Item Height
- 0.9 in
- Item Weight
- 34.5 Oz
- Item Width
- 8.2 in
- Number of Pages
- 436 Pages
Über dieses Produkt
Product Identifiers
Publisher
SAS Institute
ISBN-10
1642957984
ISBN-13
9781642957983
eBay Product ID (ePID)
20038389671
Product Key Features
Number of Pages
436 Pages
Language
English
Publication Name
Real World Health Care Data Analysis : Causal Methods and Implementation Using Sas®
Subject
General
Publication Year
2020
Type
Textbook
Subject Area
Mathematics, Health & Fitness
Format
Trade Paperback
Dimensions
Item Height
0.9 in
Item Weight
34.5 Oz
Item Length
11 in
Item Width
8.2 in
Additional Product Features
Intended Audience
Scholarly & Professional
LCCN
2021-303135
Illustrated
Yes
Synopsis
Discover best practices for real world data research with SAS code and examplesReal world health care data is common and growing in use with sources such as observational studies, patient registries, electronic medical record databases, insurance healthcare claims databases, as well as data from pragmatic trials. This data serves as the basis for the growing use of real world evidence in medical decision-making. However, the data itself is not evidence. Analytical methods must be used to turn real world data into valid and meaningful evidence. Real World Health Care Data Analysis: Causal Methods and Implementation Using SAS brings together best practices for causal comparative effectiveness analyses based on real world data in a single location and provides SAS code and examples to make the analyses relatively easy and efficient.The book focuses on analytic methods adjusted for time-independent confounding, which are useful when comparing the effect of different potential interventions on some outcome of interest when there is no randomization. These methods include:propensity score matching, stratification methods, weighting methods, regression methods, and approaches that combine and average across these methodsmethods for comparing two interventions as well as comparisons between three or more interventionsalgorithms for personalized medicinesensitivity analyses for unmeasured confounding, Discover best practices for real world data research with SAS code and examples Real world health care data is common and growing in use with sources such as observational studies, patient registries, electronic medical record databases, insurance healthcare claims databases, as well as data from pragmatic trials. This data serves as the basis for the growing use of real world evidence in medical decision-making. However, the data itself is not evidence. Analytical methods must be used to turn real world data into valid and meaningful evidence. Real World Health Care Data Analysis: Causal Methods and Implementation Using SAS brings together best practices for causal comparative effectiveness analyses based on real world data in a single location and provides SAS code and examples to make the analyses relatively easy and efficient. The book focuses on analytic methods adjusted for time-independent confounding, which are useful when comparing the effect of different potential interventions on some outcome of interest when there is no randomization. These methods include: propensity score matching, stratification methods, weighting methods, regression methods, and approaches that combine and average across these methods methods for comparing two interventions as well as comparisons between three or more interventions algorithms for personalized medicine sensitivity analyses for unmeasured confounding
LC Classification Number
R864.F38 2020
Artikelbeschreibung des Verkäufers
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