Curso: "Survival Analysis using R"

Curso: "Survival Analysis using R"

Survival Analysis Using R

El análisis de supervivencia consiste en un conjunto de técnicas estadísticas para analizar el tiempo de seguimiento desde un evento inicial (por ejemplo, el diagnóstico de una enfermedad) hasta la ocurrencia de un evento de interés (por ejemplo, recaída o muerte). En la práctica, es muy frecuente encontrar situaciones en las que se cuenta con observaciones incompletas (o censuras) de los tiempos que transcurren entre el evento inicial y el evento final. El objetivo principal del análisis de supervivencia es incorporar esta información parcial que proporcionan los tiempos censurados.


En este curso se pretende realizar una introducción al análisis de supervivencia, incluyendo aspectos relacionados con la censura. Se presentará el estimador Kaplan y Meier de la función de supervivencia y métodos estadísticos de comparación de la supervivencia de varios grupos. A continuación se presentará el modelo de regresión de Cox de riesgos proporcionales y modelos de Cox incluyendo covariables dependientes del tiempo. Finalmente expondrán modelos más complejos como son los modelos multi-estado. Dado que estas técnicas están implementadas en el software libre R, al inicio del curso se hará una breve introducción a este software. Todas las técnicas de supervivencia se ilustrarán y trabajarán con datos reales del ámbito biomédico.


Este curso está organizado por el grupo interdisciplinar GRID[ECMB] de la Red de Bioestadística BIOSTATNET, y va dirigido a profesionales de la estadística, medicina, biología y áreas afines, que precisen de las técnicas de supervivencia en la práctica diaria y en la investigación.


Este curso cumple con varios objetivos principales de BIOSTATNET, como son: i) la formación en los grandes modelos estadísticos más utilizados en la Bioestadística; ii) la promoción de la investigación transversal y de calidad; y iii) la creación de sinergias entre los investigadores de los diversos ámbitos dentro de la Bioestadística.


1. Brief introduction to R

1.1  Import and export

1.2  Data creation

1.3  Math and plotting

2. Introduction  to survival Analysis

2.1  The definition of failure time

2.2  Some examples

2.3  Censoring and truncation

2.4  Basic definitions

2.5  Some common distributions

3. Estimating the survival function

3.1  Kaplan-Meier estimator

3.2  Comparison of survival curves

4. Cox regression

4.1  The Cox model

4.2  The Cox model with time-dependent covariates

4.3  Hypothesis tests for the Cox model

4.4  Model selection

5. Analysis of multi-state survival data

5.1  Generalities

5.2  Available R packages

Profesorado:

Luis F. Meira Machado

Universidade do Minho

http://www.mct.uminho.pt/lmachado/

Fechas:

del 17 al 20 de Octubre de 2011.

Horario:

mañanas: 10:00h-13:30h (incluyendo 30 minutos de descanso a media mañana)

tardes:  16:00h a 18:00h

Precio:

400 Euros

Lugar:

Aula 2, Facultad de Medicina. Universidad de Santiago de Compostela.

Organización

GRID[ECMB]

Período de preinscripción:

del 1 al 20 de Septiembre de 2011 AMPLIADO PLAZO DE PREINSCRIPCIÓN HASTA EL 30 DE SEPTIEMBRE DE 2011

Formulario de preinscripción

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