Знаете ли вы, что более 70 процентов крупных эпидемиологических исследований используют передовую биостатистику? Поскольку данные о здоровье растут быстро, нам нужны более совершенные аналитические инструменты. Потребность в точном анализе данных является ключом к сегодняшним усилиям в области здравоохранения.
В современной эпидемиологии для обработки сложных данных используются передовые методы биостатистики. Эти методы имеют ключевое значение для прогнозирования вспышек заболеваний и понимания генетики здоровья. В ведущих исследованиях сегодня используются генетика, геномный анализ и прогностические модели для получения глубоких знаний.
Группа QuantGen под руководством доктора. Рохан де лос Кампос и Паулино Васкес показывают, как эти методы работают вместе. Они создали такое программное обеспечение, как BGLR и BGData, для больших геномных данных. Их работа имеет решающее значение для консорциума Enigma, поскольку она сосредоточена на рисках генетики и психического здоровья.
Основные выводы
- Спрос на передовые биостатистические методы в исследованиях общественного здравоохранения стремительно растет.
- Количественная генетика, геномный анализ и разработка прогнозной модели имеют решающее значение в современной эпидемиологии.
- Вклад группы QuantGen жизненно важен для современных методов обработки геномных данных.
- Программное обеспечение, такое как BGLR и BGData, является примером передовых инструментов биостатистики.
- Группа ORIGINs консорциума Enigma использует эти методы для изучения раннего развития мозга и психических заболеваний.
Введение в передовые биостатистические методы в эпидемиологии
Передовые биостатистические методы играют ключевую роль в эпидемиологии. Они предоставляют сложные аналитические инструменты и модели для обработки данных о здоровье. Такие курсы, как FMPH 102 – Биостатистика в общественном здравоохранении, обучают студентов биостатистическому анализу . Темы включают вероятность, статистические распределения, проверку гипотез и линейную регрессию.
Студенты также изучают специализированные области. Например, EPID 5260 «Биостатистика для эпидемиологических методов I» и EPID 6250 «Расширенные биостатистические методы для многомерных моделей прогнозирования» сосредоточены на прогнозирующем моделировании в *методах эпидемиологических исследований*. EPID 6300 «Клинические испытания» подчеркивает роль экспериментальных исследований в эпидемиологии.
Другие курсы, такие как EPID 5370 «Управление данными и визуализация II», учат студентов обрабатывать и интерпретировать данные. Это крайне важно для интерпретации данных в области общественного здравоохранения . Курс EPID 6750 «Расширенные методы анализа сложных генетических признаков» сочетает генетическую эпидемиологию с биостатистикой. Это помогает эпидемиологам лучше анализировать сложные признаки.
| Код курса | Название | Единицы | Ключевые области |
|---|---|---|---|
| ФМПХ 40 | Введение в общественное здравоохранение | 4 | Инфраструктура, аналитические инструменты, укрепление здоровья |
| ФМПХ 101 | эпидемиология | 4 | Основные принципы, исследование заболеваний |
| ФМПХ 102 | Биостатистика в общественном здравоохранении | 4 | Вероятность, проверка гипотез, линейная регрессия |
| ЭПИД 5260 | Биостатистика для эпидемиологических методов | 4 | Прогнозное моделирование, многопараметрический анализ |
| ЭПИД 6750 | Передовые методы анализа сложных генетических признаков | 4 | Генетическая эпидемиология, интерпретация данных |
| ЭПИД 6300 | Клинические испытания | 4 | Экспериментальные методы исследования |
Пройдя эти сложные курсы и выполнив практические задания, студенты готовятся к совершенствованию мер и политики в области общественного здравоохранения. Они учатся использовать передовые биостатистические методы для интерпретации данных в сфере общественного здравоохранения . Это всестороннее образование готовит следующее поколение эпидемиологов к решению сложных проблем здравоохранения.
Методы анализа эпидемиологических данных
В эпидемиологии анализ данных является ключом к пониманию закономерностей состояния здоровья. Регрессионные методы, особенно для исследований «случай-контроль», имеют решающее значение. Они помогают найти связи между факторами риска и последствиями для здоровья.
Методы регрессии для исследований «случай-контроль»
Для исследований типа «случай-контроль» логистическая регрессия и биостатистическое моделирование имеют решающее значение. Они помогают исследователям понять, как факторы воздействия влияют на результаты в отношении здоровья.
- Безусловная логистическая регрессия: этот метод помогает контролировать множество мешающих переменных. Например, в Палермо его использовали для изучения образа жизни и психического здоровья 5444 студентов с поправкой на демографические данные.
- Условная логистическая регрессия: это отлично подходит для исследований по методу «случай-контроль». Исследование, в котором приняли участие 10,530 XNUMX бельгийских рабочих, изучало, как смена работы влияет на здоровье, с учетом возраста и пола.
Использование биостатистического моделирования в таких исследованиях гарантирует тщательный анализ данных. В исследовании, проведенном в Италии по изучению туберкулезной инфекции среди студентов медицинских специальностей, этот метод использовался для учета факторов здоровья.
По мере развития исследований ключевым становится сочетание логистической регрессии с пространственно-временным моделированием. Это было продемонстрировано в Павии, где оценивались риски воздействия PM2.5. Такой подход учитывает как время, так и место возникновения факторов риска заболеваний.
«Сочетание анализа данных в рамках исследования «случай-контроль» , логистической регрессии и биостатистического моделирования в эпидемиологии помогает нам понять взаимосвязь заболеваний и факторы риска. Такое сочетание методов обеспечивает точность и детализацию интерпретации данных, способствуя профилактике и контролю заболеваний».
| Тип исследования | Локация | Участниками | Фокус |
|---|---|---|---|
| Поперечный | Палермо, Италия | 5444 XNUMX студентов | Образ жизни и психологическое благополучие |
| Ретроспективная продольная | Бельгия | Сотрудники 10,530 | Смена места работы и профессиональные заболевания |
| когорта | Италия | Студенты-медики | Скрытая туберкулезная инфекция |
Статистическое моделирование для общественного здравоохранения
Статистическое моделирование играет ключевую роль в общественном здравоохранении. Это помогает экспертам прогнозировать последствия для здоровья на основе различных наборов данных. Используя прошлые и текущие данные, эти модели выявляют факторы риска. Это помогает в принятии более эффективных мер в области здравоохранения.
Курсы и инструменты в этой области учат профессионалов хорошо анализировать и понимать данные.
Разработка прогнозных моделей
Создание прогностических моделей в общественном здравоохранении начинается с таких курсов, как PUBHLTH 223. Этот курс обучает базовым навыкам организации и обобщения данных. Затем PUBHLTH 460 идет глубже, работая со сложными данными и программированием.
Эти курсы являются основой для изучения статистики, необходимой для прогнозирования результатов в области здравоохранения и статистики общественного здравоохранения. Курсы PUBHLTH 490Z и PUBHLTH 690Z идут дальше, предлагая практический опыт работы с передовыми методами, такими как линейная и логистическая регрессия, а также машинное обучение. Эта подготовка помогает специалистам создавать надежные прогностические модели для выявления и предотвращения рисков для здоровья.
Практическое применение
Прогностическая аналитика в здравоохранении имеет множество применений. Например, курс PUBHLTH 690Z учит, как преобразовывать научные вопросы в статистические модели с использованием языка программирования R. Курс PUBHLTH 730 посвящен байесовскому статистическому моделированию сложных данных о здоровье.
Эти продвинутые курсы помогают экспертам общественного здравоохранения разрабатывать и анализировать кластерные рандомизированные исследования. Это приводит к стратегиям здравоохранения, основанным на убедительных фактических данных.
Ознакомьтесь с темами практикума в Функциональном сертификате по эпидемиологии и биостатистике. Они включают модели прогнозирования риска для пациентов с каротидной эндартерэктомией и исследования эпидемий хронических заболеваний почек. Эти проекты показывают, как статистическое моделирование решает реальные проблемы здравоохранения.
| "Курс" | Зона фокусировки | Основные навыки |
|---|---|---|
| ПУБХЛТХ 223 | Базовый анализ данных | Организация и обобщение данных |
| ПУБХЛТХ 460 | Сложные отношения данных | Линейная и логистическая регрессия, программирование на R |
| ПУБХЛТХ 490Z | Статистическое моделирование | Множественная линейная регрессия, машинное обучение |
| ПБХЛ –Б 572 | Категориальный анализ данных | Двоичный, многоуровневый и количественный анализ данных |
| ПУБХЛТХ 690Z | Наука о медицинских данных | Аналитика с использованием реальных данных о состоянии здоровья |
| EP850 | Промежуточная эпидемиология | Анализ эпидемиологических данных с использованием SAS |
Чтобы стать лидером в области общественного здравоохранения, важно сочетать знания, полученные на этих курсах, с передовыми методами, такими как пространственное моделирование и ГИС. Это помогает выявить пространственные закономерности и понять экологические риски. Принятие обоснованных решений является ключом к улучшению показателей здоровья для всех.
Методы анализа выживания в эпидемиологии
Анализ выживаемости является ключевым моментом в эпидемиологии. Это помогает исследователям изучать данные о времени до события. Это важно для понимания последствий для здоровья.
Введение в модель пропорциональных рисков Кокса
Модель пропорциональных рисков Кокса является важным инструментом анализа выживаемости. Это позволяет исследователям увидеть, как факторы риска влияют на время до события, например, заболевание или смерть. Модель может учитывать множество переменных одновременно, давая детальное представление о результатах в отношении здоровья.
Модель Кокса основана на предположении о пропорциональных рисках. Это означает, что риск остается неизменным с течением времени. Это имеет решающее значение для понимания факторов риска. Модель является ключевым инструментом в анализе выживаемости, помогая нам увидеть, что влияет на тенденции в области здравоохранения.
Продвинутые методы
Расширенный анализ выживаемости основан на модели Кокса . Он помогает выявлять сложные взаимосвязи в данных. Такие методы, как анализ ковариат, изменяющихся во времени, и модели с учетом факторов риска, делают анализ рисков более детальным.
Курс «Техники анализа выживания» Вашингтонского университета демонстрирует этот продвинутый подход. Он охватывает все: от базовой до сложной биостатистики. Студенты узнают много нового: от описательной статистики до логистических регрессий.
Курс построен следующим образом:
| Компонент курса | Вес |
|---|---|
| Экзамены | 50% |
| Домашнее задание | 25% |
| Проект анализа данных | 25% |
За просроченные задания каждый день теряется 20 процентных пунктов. Курс ценит регулярное посещение и помогает студентам с ограниченными возможностями. Под руководством таких экспертов, как Бертрам К.К. (Берт) Чан, доктор философии, он использует R для преподавания биостатистики. Это делает студентов более аналитическими.
Продольный анализ данных
Анализ продольных данных помогает нам увидеть, как заболевания меняются с течением времени. Он включает в себя сбор данных от одних и тех же людей в течение нескольких периодов. Этот метод, известный как лонгитюдное исследование , показывает нам изменения, рост и закономерности. Он помогает нам лучше понимать проблемы общественного здравоохранения, что приводит к разработке более эффективных стратегий борьбы с ними.
Биостатистические вычисления играют ключевую роль в качественном проведении лонгитюдных исследований. Современные статистические методы, такие как модель регрессии со смешанными эффектами, помогают обрабатывать сложные данные и пропущенные значения. Эти модели отлично подходят для решения сложных задач, связанных с обработкой данных, и используются в исследованиях и клинических испытаниях.
Существуют различные способы анализа продольных данных. Используются такие методы, как анализ показателей изменений и ANOVA с повторяющимися измерениями. Другие включают обобщенные уравнения оценки и модели регрессии со смешанным эффектом. Эти методы помогают работать со сложными данными, такими как неравномерность времени и изменение предикторов.
Вот краткий обзор того, чем отличаются поперечные и продольные исследования:
| Тип исследования | Вариативность | Статистическая мощность |
|---|---|---|
| Перекрестное исследование | Высокая | Низкая |
| Длительное обучение | Низкая | Высокая |
Например, в исследованиях болезни Хантингтона используются продольные методы. Они смотрят, как лечение влияет на двигательное, когнитивное и психическое здоровье с течением времени. Этот глубокий взгляд помогает выявить закономерности для более эффективного лечения.
Таким образом, надежные биостатистические методы и тщательное отслеживание данных являются ключевыми факторами в продольных исследованиях. Эти исследования имеют жизненно важное значение в эпидемиологии. Они помогают нам понять, как развиваются болезни и насколько хорошо работают меры здравоохранения.
Байесовские методы в эпидемиологии
Байесовские методы меняют эпидемиологию благодаря новому взгляду на данные. Они смешивают то, что мы уже знаем, с неизвестным, чтобы сделать прогнозы более точными. Это помогает лучше понимать риски и делать прогнозы.
Байесовский вывод и его приложения
Байесовский вывод играет ключевую роль во многих областях эпидемиологии. Он помогает создавать модели и инструменты для прогнозирования рисков. Например, пакет BGLR оказывает большую помощь в анализе сложных данных благодаря финансированию NIH.
Такие инструменты, как Pedigreemm и pedigreeTools, делают генетические исследования более точными. Они работают с данными ДНК, чтобы предсказывать черты характера и лучше понимать семьи.
Программное обеспечение для байесовского анализа
В эпидемиологии существует множество инструментов для байесовских методов. Пакет BGLR и функциональность MTM отлично подходят для сложных генетических исследований. Pleiotest — еще один инструмент для больших наборов данных.
Pedigreemm и MOSS помогают со смешанными моделями и объединением разных типов данных. Эти инструменты жизненно важны для таких проектов, как ORIGINS, целью которых является прогнозирование когнитивных способностей.
Вместе эти инструменты упрощают использование байесовских методов в эпидемиологии. Они помогают принимать решения в области общественного здравоохранения на основе убедительных фактических данных.
Причинный вывод в наблюдательных исследованиях
Наблюдательные исследования играют ключевую роль в понимании причинно-следственных связей в эпидемиологии. Они помогают исследователям отличать простые взаимосвязи от истинных причин. Это крайне важно для формулирования обоснованных выводов и формирования политики в области здравоохранения.
«Контрфактуализм стал де-факто школой эпидемиологии, пытающейся воспроизвести контрфактическое состояние между группами воздействия».
Для глубокого изучения этих взаимосвязей используется множество передовых методов. К ним относятся традиционная регрессия, G-вычисление, оценка склонности и моделирование структурными уравнениями. Эти методы устраняют мешающие факторы и многое другое.
Для более точной интерпретации данных важно учитывать предвзятость, ошибки и пропущенные данные . Некоторые методы направлены на имитацию рандомизированных контролируемых исследований. Эти исследования известны своими убедительными доказательствами причинно-следственной связи.
| Способ доставки | Фокус |
|---|---|
| Традиционная регрессия | Контроль мешающих факторов |
| G-вычисления | Оценка причинно-следственных эффектов |
| Оценка склонности | Балансировка групп воздействия |
| Структурное моделирование уравнение | Моделирование сложных отношений |
Специалисты-практики играют важную роль в обеспечении практичности предлагаемых решений. По мере совершенствования этих методов мы лучше понимаем причины проблем. Это также способствует разработке более эффективной политики в области здравоохранения.
Курсы и семинары, например, от CAUSALab, отлично подходят для изучения этих методов. Следующий в Бостоне, штат Массачусетс, с 3 по 14 июня 2024 года, будет посвящен важным темам. Помните, что регистрация началась 7 февраля 2024 г. и закончится 27 мая 2024 г.
Многоуровневые и иерархические модели
Многоуровневые и иерархические модели играют ключевую роль в обработке сложных данных в эпидемиологии. Они осознают многоуровневую природу данных, как пациенты в больницах или дети в школах. Этот метод жизненно важен для точного анализа в медицинских исследованиях.
Вложенные структуры данных
Изучение вложенных данных помогает нам разобраться с групповыми корреляциями, что является большой проблемой в исследованиях в области здравоохранения. Этот метод устраняет эффект кластеризации, который часто наблюдается в данных. Например, исследование Рауденбуша и Брыка, проведенное в 2004 году, показало, как анализ иерархических данных может выявить эффекты на уровне группы.
Приложения в общественном здравоохранении
Многоуровневое моделирование очень полезно в сфере общественного здравоохранения. Оно помогает нам понять, как работают медицинские вмешательства на разных уровнях. В исследовании Райта и Субраманиана 2007 года многоуровневый анализ использовался для изучения различий в распространенности астмы, что продемонстрировало эффективность этих методов.
Кроме того, пространственный анализ является важной частью многоуровневых моделей. Он имеет ключевое значение для выявления закономерностей в состоянии здоровья и целенаправленного проведения вмешательств. Подробнее об этом можно узнать в статье « Пространственный анализ в общественном здравоохранении».
При построении многоуровневых моделей следует учитывать такие факторы, как размер выборки и взаимосвязь групп. Полезными могут оказаться руководства, такие как рекомендации по многоуровневому моделированию . В них содержатся советы по улучшению анализа, в том числе о том, как обрабатывать выбросы, как объяснил Финч в 2017 году.
Пространственная эпидемиология и картирование заболеваний
Пространственная эпидемиология изучает, как местоположение влияет на здоровье и распространение болезней. Она использует картирование заболеваний и анализ пространственных данных , чтобы определить, где возникают проблемы со здоровьем. География здоровья играет ключевую роль в выявлении этих закономерностей. Это помогает планировать действия и стратегии в области здравоохранения.
Знание того, где распространяются болезни, помогает нам понять, что их вызывает. Это позволяет нам предположить, где болезни могут нанести следующий удар. Благодаря этой информации мы можем сосредоточить усилия в области здравоохранения там, где они больше всего необходимы.
Анализ пространственных данных связывает показатели здоровья с географическими факторами. Он имеет решающее значение для выявления очагов заболеваний, изучения окружающей среды и принятия решений о распределении ресурсов. Он также помогает делать прогнозы для улучшения отслеживания и контроля заболеваний.
Изучение географии здравоохранения помогает выявлять очаги заболеваний. Это позволяет специалистам в области здравоохранения принимать меры, соответствующие потребностям региона. С помощью таких инструментов, как ГИС, они могут создавать карты, наглядно отображающие тенденции в сфере здравоохранения.
- Визуализация распространения заболеваний с помощью методов картирования.
- Анализ пространственных вариаций для выявления кластеров и тенденций.
- Осуществление целевых мер общественного здравоохранения.
| "Курс" | Зона фокусировки |
|---|---|
| BIOS 700 | Описательная статистика, проверка вероятности и гипотез, специфичная для данных о здоровье. |
| BIOS 701 | Расширенные статистические приложения в области общественного здравоохранения, включая меры ассоциации. |
| BIOS 709 | Эффективное хранение, очистка, объединение и форматирование данных с помощью статистического программного обеспечения. |
| BIOS 710 | Передовые методы управления статистическими данными. |
| BIOS 746 | Модели линейного, логистического анализа и анализа выживаемости для сложных данных обследования. |
Передовые биостатистические методы в эпидемиологии
Эпидемиология сильно изменилась с появлением новых методов. Теперь мы используем передовые методы для анализа сложных данных. Это включает в себя одновременное рассмотрение множества переменных и объединение различных типов данных. Благодаря этому мы можем лучше понимать тенденции в области здравоохранения.
Кандидат наук. студенты могут принести до восьми курсов для получения кредита. Если вы хотите присоединиться к программе биостатистики, подайте заявку через SOPHAS. В среднем в каждый класс приходят около четырех учеников.
На факультете биостатистики Университета Брауна работает команда экспертов. Они работают над такими темами, как пространственные данные, обучение на основе данных, биоинформатика и модели для разных уровней. Эта работа помогает нам лучше понять здоровье.
Чтобы поступить в докторантуру В программе вам нужно показать, что вы хороши в определенной области, например, в генетике или эпидемиологии. Студенты должны пройти как минимум пять курсов, в том числе два по биостатистике и один по другой области. К счастью, все доктора философии. Студенты получают полную помощь, включая оплату обучения, стипендию и медицинскую страховку.
Углубленные курсы имеют ключевое значение для изучения статистики в сфере общественного здравоохранения. Они знакомят нас со сложными статистическими методами. Студенты изучают регрессионный анализ и углубленные эпидемиологические исследования. Такой акцент на практических навыках и факультативных курсах хорошо готовит выпускников.
Заключение
Сочетание эпидемиологии, биостатистики и науки о данных изменило то, как мы анализируем данные о здоровье, особенно с помощью электронных медицинских записей (EMR). В эту новую эпоху используются передовые биостатистические методы, которые были усовершенствованы за последние 20 лет. Эти методы теперь являются ключевой частью того, что изучают студенты-медики.
Студенты-медики проходят около 50 часов обучения в этой области. Это соответствует стандартам, установленным Национальным советом медицинских экспертов. Курс охватывает важные темы, которые тестируются на этапе 1 USMLE.
Будущее эпидемиологических исследований тесно связано с продолжающимся развитием биостатистики . Новые методы, такие как целевая оценка максимального правдоподобия (TMLE), и более совершенные способы планирования исследований делают научные работы более эффективными и тщательными. Эти достижения имеют ключевое значение для разработки политики, основанной на надежных доказательствах, что помогает в планировании действий в чрезвычайных ситуациях, борьбе с болезнями и формировании политики в области здравоохранения.
По мере того, как мы глубже погружаемся в эпоху больших данных, использование методов FAIR (обнаруживаемый, доступный, совместимый, повторно используемый) помогает исследователям лучше работать вместе. Это приводит к более эффективным эпидемиологическим исследованиям. Используя передовые аналитические инструменты и следуя новейшим передовым практикам, мы можем продолжать совершенствовать усилия в области общественного здравоохранения.
Этот подход сочетает в себе эпидемиологию, биостатистику и науку о данных для решения сложных проблем здравоохранения. Это приводит к значительному улучшению показателей здоровья во всем мире. Это показывает, насколько важны передовые биостатистические методы.
FAQ
Что такое передовые биостатистические методы в эпидемиологии?
Передовые биостатистические методы предлагают комплексные инструменты для анализа данных о здоровье. Они помогают нам лучше понять закономерности заболеваний. Это приводит к принятию более эффективных решений в области общественного здравоохранения и политики.
Как биостатистические методы могут помочь в исследованиях «случай-контроль»?
Такие методы, как безусловная и условная логистическая регрессия, помогают изучить связи воздействия и результата. Они контролируют другие факторы и находят факторы риска в событиях, связанных со здоровьем.
Каково значение прогностических моделей в статистике общественного здравоохранения?
Прогностические модели прогнозируют будущие последствия для здоровья, используя прошлые и текущие данные. Они выявляют факторы риска и направляют действия общественного здравоохранения. Они играют ключевую роль в планировании и анализе исследований.
Как модель пропорциональных рисков Кокса помогает в анализе выживания?
Модель пропорциональных рисков Кокса имеет жизненно важное значение для изучения данных о выживаемости. Это проливает свет на то, как факторы риска влияют на время событий, связанных со здоровьем.
Какова важность продольного анализа данных в эпидемиологии?
Продольный анализ данных рассматривает одни и те же предметы с течением времени. Он раскрывает изменения и закономерности. Это ключ к пониманию тенденций общественного здравоохранения.
Как байесовские методы применяются в эпидемиологии?
Байесовские методы используют вероятность для анализа данных, сочетая предварительные знания с неопределенностью. Они используются для прогнозирования рисков для здоровья и оценки рисков с помощью таких инструментов, как BGLR.
Какую роль наблюдательные исследования играют в понимании причинно-следственных связей в эпидемиологии?
Наблюдательные исследования помогают отличить ассоциацию от причинно-следственной связи. Они помогают исследователям и политикам интерпретировать данные о здоровье. Ключом к этому являются биостатистические методы.
Как многоуровневые и иерархические модели способствуют анализу общественного здравоохранения?
Многоуровневые и иерархические модели обрабатывают данные на разных уровнях, учитывая внутригрупповые связи. Они привыкли видеть, как работают медицинские вмешательства.
Что такое пространственная эпидемиология и как она использует картирование заболеваний?
Пространственная эпидемиология изучает, как география влияет на здоровье и распространение болезней. Такие методы, как картирование заболеваний, показывают, где возникают проблемы со здоровьем. Это помогает планировать действия общественного здравоохранения.
Почему передовые биостатистические методы имеют решающее значение в эпидемиологии?
Передовые биостатистические методы обеспечивают детальный анализ сложных данных о состоянии здоровья. Они поддерживают новаторские геномные исследования, многомерные модели и объединение различных наборов данных для более глубокого понимания.
Ссылки на источники
- https://www.umu.se/en/education/courses/advanced-biostatistics-and-epidemiology2/ – Передовая биостатистика и эпидемиология
- https://ysph.yale.edu/school-of-public-health/graduate-programs/accelerated-mph-program/applied-biostatistics-and-epidemiology/ – Продвинутая прикладная биостатистика и эпидемиология MPH | Йельская школа общественного здравоохранения
- https://catalog.ucsd.edu/courses/FMPH.html - Здравоохранение
- https://epibiostat.ucsf.edu/individual-courses – Индивидуальные курсы
- https://catalog.upenn.edu/courses/epid/ – Эпидемиология (EPID) < Университет Пенсильвании
- https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8036932/ – Статистические достижения в эпидемиологии и общественном здравоохранении
- https://ebooks.inflibnet.ac.in/antp13/chapter/biostatistics-epidemiologic-method/ – 14 Биостатистический и эпидемиологический метод
- https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2853157/ – Анализ данных эпидемиологических исследований: Часть 11 серии по оценке научных публикаций.
- https://www.umass.edu/public-health-sciences/academics/biostatistics/course-descriptions – Описания курсов по биостатистике
- https://www.bu.edu/sph/education/degrees-and-programs/master-of-public-health-programs/certificates/mph-functional-certificates/epidemiology-and-biostatistics/ – Эпидемиология и биостатистика | СПХ
- https://bulletins.iu.edu/iu/gradschool/2021-2022/programs/indianapolis/biostatistics/courses.shtml – Курсы : Академический вестник
- https://www.biostat.washington.edu/sites/default/files/2020-01/2019_WIN_BIOST_537_CaroneM.pdf – Microsoft Word – syllabus_537_2019.docx
- https://www.springerpub.com/biostatistics-for-epidemiology-and-public-health-using-r-9780826110251.html – Биостатистика для эпидемиологии и общественного здравоохранения с использованием R
- https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5633048/ – Статистические подходы к продольному анализу данных при нейродегенеративных заболеваниях: болезнь Хантингтона как модель
- https://publichealth.jhu.edu/academics/graduate-summer-institute-of-epidemiology-and-biostatistics/courses – Курсы | Школа общественного здравоохранения Блумберга Джонса Хопкинса
- https://www.cceb.med.upenn.edu/course-descriptions – Описания курсов | CCEB
- https://epibio.msu.edu/research/abm – Передовые биостатистические методы | Кафедра ЭПИДЕМИОЛОГИИ И БИОСТАТИСТИКИ
- https://link.springer.com/10.1007/978-0-387-09834-0_57 – Байесовские методы в эпидемиологии
- https://epibiostat.ucsf.edu/epidemiologic-methods-ii-epi-207 – Эпидемиологические методы II (EPI 207)
- https://www.goldsteinepi.com/blog/notes-on-causal-inference-in-observational-epidemiology/index.html – Нил Д. Гольдштейн, доктор философии, MBI
- https://causalab.sph.harvard.edu/courses/ – 2024 Причинные курсы
- https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10942821/ – Применение иерархических/многоуровневых моделей и качество отчетности (2010–2020 гг.): систематический обзор
- https://academic.oup.com/ije/article/29/1/158/666823 – Принципы многоуровневого моделирования
- https://bulletin.temple.edu/graduate/courses/epbi/ – Эпидемиология и биостатистика (EPBI) < Университет Темпл
- https://academicbulletins.sc.edu/graduate/course-descriptions/bios/ – Биостатистика (BIOS) < Университет Южной Каролины
- https://academic.oup.com/book/8189/chapter/153708629 – Пространственная эпидемиология: методы и приложения | Пространственная эпидемиология: методы и приложения
- https://biostatistics.sph.brown.edu/academics/doctoral-program-biostatistics – Докторантура по биостатистике
- https://www.publichealth.columbia.edu/academics/degrees/master-public-health/certificates/advanced-epidemiology – Передовая эпидемиология
- https://sph.cuny.edu/academics/degrees-and-programs/masters-programs/mph-in-epidemiology-and-biostatistics/ – Магистр здравоохранения в области эпидемиологии и биостатистики – Высшая школа общественного здравоохранения и политики здравоохранения CUNY
- https://www.iamse.org/mse-article/commentary-techniques-for-effective-teaching-of-a-medical-school-course-on-biostatistics-and-epidemiology/ – КОММЕНТАРИЙ: Методы эффективного преподавания курса биостатистики и эпидемиологии в медицинской школе – Международная ассоциация преподавателей медицинских наук – IAMSE
- https://wjarr.com/sites/default/files/WJARR-2024-0178.pdf – Эпидемиологические статистические методы: сравнительный обзор их применения в исследованиях общественного здравоохранения в США и Африке.
- https://www.academia.edu/27948372/Biostatistical_Methods_in_Epidemiology – Биостатистические методы в эпидемиологии