Epidemiyologlar için Biyoistatistiğin Temelleri

Biyoistatistik öğrenmenin yaklaşık 4.0 saat sürdüğünü biliyor muydunuz? Quillen Tıp Fakültesi, çevrimiçi kurslar için 2.0 AMA PRA Kategori 1 Kredisi™ vermektedir. Bu, biyoistatistiksel verilerin sağlık araştırmaları ve çalışmalarında ne kadar önemli olduğunu göstermektedir.

Biyoistatistik, istatistiksel yöntemleri sağlık bilimleriyle harmanlar. Karmaşık sağlık hizmeti verilerini anlamak için güçlü bir araçtır. Hastalık kalıplarının tespit edilmesine, risk faktörlerinin bulunmasına ve önleme yöntemlerinin kontrol edilmesine yardımcı olur. Bu, halk sağlığı stratejilerini geliştirir.

Epidemiyologlar için biyoistatistik çok önemlidir. Verilerdeki kalıpları analiz etmeye ve bulmaya yardımcı olur. CDC/HHS'den gelen 40,000 dolarlık mali yardımla biyoistatistik eğitimi büyük önem taşıyor. Oranları hesaplamak, riskleri belirlemek ve verileri test etmek için kullanılır.

Bu eğitim aynı zamanda 2.0 saate kadar hemşirelik eğitimi de sunmaktadır. Halk sağlığı sorunlarını çözmek için gereken ekip çalışmasını göstermektedir. Doğu Tennessee Eyalet Üniversitesi Sürekli Tıp Eğitimi, bilgilerin güvenilir olduğundan emin olmak için önyargı kontrolü yapmaktadır. Sağlıkla ilgili yanlış inanışları çürütme hakkında daha fazla bilgi için bu kaynağa bakın.

Önemli Noktalar

• Biyoistatistikte uzmanlaşmak yaklaşık 4.0 saatlik öğrenme gerektirir.
• Quillen Tıp Fakültesi, bu çevrimiçi etkinlik için 2.0'a kadar AMA PRA Kategori 1 Kredisi™ veriyor.
• CDC/HHS, biyoistatistik eğitim modüllerine 40,000 $ yatırdı.
• Bu eğitim için en fazla 2.0 sürekli hemşirelik eğitim saati onaylanmıştır.
• Önemli biyoistatistik fikirleri arasında ortalama, medyan, mod ve daha fazlası yer alır.

Epidemiyolojide Biyoistatistiğe Giriş

Biyoistatistik epidemiyolojinin anahtarıdır. Bize sağlık verileriyle çalışmamız için gerekli araçları sağlar. Çalışmaların tasarlanmasına ve sağlık eğilimlerinin anlaşılmasına yardımcı olur. Öğrenciler sağlık verilerini analiz etmeyi ve halk sağlığı sorunlarını çözmeye yönelik çalışmalar tasarlamayı öğrenirler.

Tanım ve Önem

Biyoistatistik, epidemiyolojide sağlık verilerini anlamak için istatistiklerden yararlanır. Bu yöntemler, sağlık verilerini anlamlandırmak için hayati öneme sahiptir. Örneğin, bir çalışma bir rahatsızlığın riskinin 1.8 kat daha yüksek olduğunu ortaya koymuş ve doğru analizin ne kadar önemli olduğunu göstermiştir.

MPH ve MS gibi programlardaki öğrenciler hem epidemiyolojiyi hem de halk sağlığını öğrenirler. Bu onların sağlık verilerini iyi yönetmelerine ve anlamalarına yardımcı olur. Biyoistatistik, hastalıkların izlenmesinde, sağlık programlarının test edilmesinde ve politika kararlarının alınmasında anahtardır.

Halk Sağlığında Uygulamalar

Biyoistatistik birçok halk sağlığı alanında kullanılmaktadır. Sağlık davranışları ve hastalık kalıpları üzerine çalışmaların tasarlanmasına ve analiz edilmesine yardımcı olur. Örneğin, bir çalışma, bir sağlık programından sonra %10 daha iyi sonuç elde edildiğini ve bunun etkinliğini kanıtladığını gösterdi.

Aynı zamanda sağlık politikalarının değerlendirilmesine de yardımcı olur. Öğrenciler büyük sağlık veri kümeleriyle çalışmak için bilgisayarları kullanmayı öğrenirler. Bu beceri, bilinçli halk sağlığı kararları vermek için çok önemlidir.

Kısacası epidemiyolojide biyoistatistik hayati öneme sahiptir. Sağlık verilerini anlamamıza ve anlamlandırmamıza yardımcı olur. Bu yöntemleri öğrenerek halk sağlığı çabalarını ve politikalarını büyük ölçüde iyileştirebilirsiniz.

Biyoistatistikte Olasılık Teorisi

Olasılık teorisini anlamak, epidemiyolojide biyoistatistiğin kullanılmasının anahtarıdır. Araştırmacıların verilerden kesin sonuçlar çıkarmasına yardımcı olur. Bu bölümde sağlık veri analizi için olasılık ve önemli dağılımlar açıklanmaktadır.

Olasılık Kavramı

Olasılık, olayların ne kadar olası olduğunu gösterdiği için çıkarımsal istatistikte çok önemlidir . Biyoistatistikte olasılığı tanımlamanın iki ana yolu vardır:

1. Frekansçı Olasılığı: Bu yöntem, birçok denemede bir olayın ne sıklıkta gerçekleştiğine bakar. Örneğin, bir zarın altı gelme şansı sonsuz sayıda atışta 1/6'dır.
2. Bayes Olasılığı: Bu görüş, olasılığı bir olayın meydana geldiğine dair kişisel bir inanç olarak görür. Sübjektiftir ve inançları yeni verilerle güncellemek için Bayes teoremini kullanır.

Her iki yöntemin de güçlü yanları vardır. Sık kullanılan yöntemler, ortak istatistiksel araçlarla basittir. Bayes yöntemleri, geçmiş bilgileri yeni verilerle birleştirerek daha derin içgörüler sunar. Daha fazla veri geldikçe, her iki yöntem de sıklıkla benzer sonuçlara varıyor.

Ortak Olasılık Dağılımları

Olasılık dağılımları sağlık alanlarındaki gerçek hayattaki olayları tanımlar. Her birinin istatistiksel çıkarımlar yapmada kendi rolü vardır:

• Binom dağılımı: Bu, bir gruptaki hastalığın varlığı veya yokluğu gibi denemelerdeki başarıları saymak içindir.
• Normal dağılım: Sürekli bir dağılım olup çan eğrisini takip eden kan basıncı veya kolesterol seviyeleri gibi değişkenleri modeller.
• Poisson Dağılımı: Nadir hastalık vakaları gibi belirli bir zaman veya bölgedeki olayları saymak için kullanılır.

Bu dağılımlar ayrıntılı ve kesin biyoistatistiksel analize yardımcı olur. İstatistiksel çıkarımların güçlü ve güvenilir olmasını sağlarlar.

Epidemiyolojik Çalışmalarda İstatistiksel Çıkarım

İstatistiksel çıkarım, epidemiyolojik araştırmalarda kilit öneme sahiptir. Bilim insanlarının daha küçük örneklerden büyük gruplar hakkında sonuçlar çıkarmasına olanak tanır. Bu, hipotezleri test etmek ve güven aralıkları belirlemek için hayati öneme sahiptir . Bu aralıklar, bir tahmin konusunda ne kadar emin olduğumuzu gösterir.

Epidemiyolojide hipotezleri test etmek, bir çalışmada gördüğümüz şeyin tüm popülasyon için gerçek olup olmadığını görmemize yardımcı olur. P değeri bu testin büyük bir bölümünü oluşturur. Bulduğumuz şeyin şans eseri mi yoksa gerçek mi olduğunu bize söylüyor.

Örneğin, elektronik tıbbi kayıtlarla yoğun bakım oranları ve enfeksiyon riski arasındaki ilişkiyi incelerken hipotez testi kullanıyoruz . Bu, gördüğümüz bağlantının gerçek olup olmadığını anlamamıza yardımcı oluyor.

Güven aralıkları da çok önemlidir. Gerçek popülasyon değerinin muhtemelen bulunacağı bir değer aralığı verirler. Aralıklar genişse, tahmin çok hassas olmayabilir. Ancak dar ise, değer konusunda oldukça emin olduğumuz anlamına gelir.

Epidemiyologlar halk sağlığı sorunlarını anlamak için birçok istatistiksel yöntem kullanır. Bu yöntemler özellikle kontrol edilemeyen çalışmalarda faydalıdır. Örneğin sağlık müdahalelerinin nasıl çalıştığını incelerken riskleri ve olasılıkları hesaplamak için istatistiksel yöntemler kullanırız.

"Epidemiyoloji, biyoistatistik ve veri biliminin yakınlaşması, sağlıkla ilgili araştırmalarda devrim yaratarak büyük verilerin daha karmaşık ve kesin analizlerine olanak sağladı."
– Dr. Albert, Sağlık Veri Bilimcisi

Tıp alanındaki elektronik tıbbi kayıtlar (EMR) incelendiğinde, istatistiksel çıkarımın epidemiyolojiye nasıl yardımcı olduğu görülmektedir. EMR verileriyle çalışmak, veritabanları hakkında bilgi sahibi olmayı ve verileri birbirine bağlamayı gerektirir. Bu da epidemiyologların, biyoistatistikçilerin ve veri bilimcilerinin neden birlikte çalışması gerektiğini göstermektedir.

Epidemiyolojide Kullanılan Temel İstatistiksel Yöntemler

Epidemiyolojide istatistiksel yöntemler, karmaşık verileri anlamlandırmanın anahtarıdır. Hastalıkların izlenmesine ve sağlık eğilimlerinin anlaşılmasına yardımcı olurlar. Bu yöntemler riskleri değerlendirmek ve toplum sağlığına ilişkin içgörü kazanmak için hayati öneme sahiptir.

Tanımlayıcı Epidemiyolojik Ölçümler

Tanımlayıcı epidemiyolojik ölçümler sağlık eğilimlerini ve bunların ne sıklıkla meydana geldiğini anlamamıza yardımcı olur. Bunlar sayımları, oranları, orantıları ve oranları içerir. Örneğin sayımlar 1976'dan bu yana Ebola gibi nadir hastalıkların takibinde kullanılıyor.

Oranlar kadınların ve erkeklerin meme kanserine yakalandığını gösteriyor. Oranlar, hastalıkların sigara ve akciğer kanseri gibi risk faktörleriyle ilişkilendirilmesine yardımcı olur. Oranlar, bir hastalığın zaman içinde ne sıklıkta meydana geldiğini gösterir. Bu önlemler hastalıkları takip etmek ve riskleri anlamak için önemlidir.

Ham Analiz için Etki Ölçüleri

Kaba analiz, verileri parçalara ayırmadan risklerin ve sonuçların nasıl bağlantılı olduğuna bakar. Maruz kalma ile hastalık arasındaki bağlantıyı göstermek için risk oranlarını, olasılık oranlarını ve atfedilebilen riskleri kullanır. Bu yöntemler, ilk araştırmayı şekillendirmeye ve daha sonraki çalışmalara rehberlik etmeye yardımcı olan geniş bilgiler sağlar.

Tabakalı Analizde Etki Ölçüleri

Katmanlı analiz, farklı grupların maruziyetlerden ve sonuçlardan nasıl etkilendiğini inceler. Maruziyet ile hastalık arasındaki bağlantının gruplar arasında aynı kalıp kalmadığını görmeye yardımcı olur. Bu yöntem, sosyal ve çevresel faktörlerin sağlığı nasıl etkilediğini göstererek hastalıkların önlenmesine yardımcı olur.

Bu istatistiksel yöntemleri kullanmak karmaşık sağlık modellerini anlamamıza yardımcı olur. Bu, daha hedefe yönelik sağlık müdahalelerine ve toplum sağlığının daha iyi anlaşılmasına yol açar.

Epidemiyologlar için Biyoistatistiğin Temelleri

Biyoistatistiğin temellerini öğrenmek epidemiyolojide çok önemlidir. Sağlık verilerinin toplanmasına, analiz edilmesine ve anlaşılmasına yardımcı olur. Çalışma tasarımı ve veri analizi hakkında bilgi sahibi olmak, sağlık verilerini anlamlandırmak ve sağlık müdahalelerini test etmek için çok önemlidir.

Bu ders, betimsel istatistik ve olasılık gibi önemli konuları kapsamaktadır. Ayrıca veri dağılımları, varyans tahmincileri ve hipotez testini de içermektedir . Öğrenciler ayrıca ki-kare testleri, korelasyonlar, regresyonlar ve varyans analizi hakkında da bilgi edinirler.

İstatistiksel çıkarımı anlamak epidemiyolojide hayati öneme sahiptir. Hipotez testi, epidemiyologların sağlık verilerindeki farklılıkların anlamlı olup olmadığını görmelerini sağlar. Bu konu ders kitaplarında çokça yer alarak öğrencilerin halk sağlığı araştırmalarındaki önemini kavramalarına yardımcı olur.

Kuzey Dakota Üniversitesi'ndeki "Epidemiyoloji ve Biyoistatistik" dersi, biyoistatistik ile gerçek sağlık araştırmalarını bir araya getiriyor. 38 derste çalışma tasarımı ve ileri veri analizi konularını kapsıyor. Kurs, teoriyi pratik alıştırmalarla birleştirerek anlayışı geliştirmeyi amaçlıyor. Daha fazla bilgiye buradan ulaşabilirsiniz.

“Biyoistatistik ve Halk Sağlığı” dersi, hastalıkları ölçmek ve grupları karşılaştırmak için kullanılan istatistiksel testler ve tekniklere derinlemesine iner. Öğrencileri veri analizine hazırlamak için olasılık ve hipotez testlerine odaklanır. Daha fazla bilgi için buraya bakın.

SAS ve R gibi araçların kullanımına ilişkin pratik beceriler de öğretilmektedir. EPBI 3205 ve EPBI 5005 gibi kurslar karmaşık verilerin nasıl yönetileceğini ve analiz edileceğini gösterir. Bu, öğrencilerin teorik bilgileri gerçek durumlarda uygulamalarına yardımcı olur.

Biyoistatistik, sağlık verilerini ve faktörlerini anlamanın anahtarıdır. Çalışma tasarımı ve veri analizi hakkında bilgi edinerek, öğrenciler ve profesyoneller büyük bir etki yaratabilirler. Sağlık politikalarının ve araştırmalarının şekillenmesine yardımcı olabilirler.

İleri Veri Analiz Teknikleri

Gelişmiş veri analizi, temel yöntemlerin ötesine geçerek sağlık çalışmalarında daha derin içgörüler ve daha hassas sonuçlar sağlar. Çok değişkenli modeller önemli bir araçtır. Bu modeller, bir sonucun kaç faktörden etkilendiğini inceler ve bu da karmaşık sağlık sorunlarının çözümünde kilit öneme sahiptir.

Doz-yanıt analizi de çok önemlidir. Bir şeyin ne kadarının sağlık sonuçlarını etkilediğini gösterir. Bu, tedavilerin güvenli ve etkili olup olmadığını kontrol etmek için hayati öneme sahiptir.

İleri Epidemiyoloji Sertifikası, sağlık araştırmaları hakkında çok şey öğretir. Öğrenciler, çalışmaları karşılaştırmayı, verilerin güvenilir olup olmadığını kontrol etmeyi ve karmaşık matematiksel işlemleri kullanmayı öğrenirler. Gerçek dünya örnekleriyle pratik yapma fırsatı bulurlar ve programlama becerileri kazanırlar.

“Birden fazla değişken arasındaki karmaşık dansı anlamak, karmaşık bir bulmacayı çözmek gibidir; Her bir parça doğru yerleştirildiğinde sağlık sonuçlarının büyük resmini ortaya çıkarıyor.”

Verileri iyi yönetmek büyük bir zorluktur. Python, R, NVivo ve Power BI gibi araçlar bu konuda kilit rol oynar. Karmaşık verilerle başa çıkmaya ve bunları kolay anlaşılır hale getirmeye yardımcı olurlar. Kurslar, daha iyi sağlık araştırmaları için bu araçlarda uzmanlaşmaya odaklanmaktadır.

Elektronik sağlık kayıtları (EHR) verilerinin kullanımı sağlık araştırmalarını değiştirebilir. Kurslar, EHR verilerinin nasıl etkili bir şekilde kullanılacağını öğretir. Bu da daha iyi araştırmalara ve insanlara gerçekten yardımcı olabilecek sonuçlara yol açar.

Epidemiyolojide Çok Değişkenli Yöntemler

Epidemiyolojide çok değişkenli yöntemler, karmaşık sağlık verilerinin analizinde kilit öneme sahiptir. Araştırmacılara farklı değişkenlerin nasıl bağlantılı olduğunu görmelerine yardımcı olurlar. Bu da hastalık araştırmalarını daha doğru ve derinlemesine hale getirerek sağlık müdahaleleri için içgörüler sağlar. EPIB652 Kategorik Veri Analizi veya EPIB653 Uygulamalı Hayatta Kalma Veri Analizi gibi dersler, sağlık verisi analizinde istatistiksel yöntemlerin değerini göstermektedir.

Çok Değişkenli Modellere Genel Bakış

Lojistik regresyon da dahil olmak üzere çok değişkenli modeller , epidemiyolojide hayati öneme sahiptir. Farklı faktörlerin nasıl bağlantılı olduğunu ve sağlık sonuçlarını nasıl etkilediğini gösterirler. Bu modeller, faktör analizi ve arabuluculuk analizi gibi gelişmiş teknikler kullanır. Örneğin, EPIB634 Sosyal Epidemiyoloji ve Davranışsal Sağlıkta Uygulamalı Veri Analizi dersi, bu yöntemleri gerçek dünya verileriyle öğretir.

Hastalık Araştırmalarında Uygulama

Hastalık araştırmalarında çok değişkenli yöntemler, epidemiyologların birçok değişkene aynı anda bakmasına olanak tanır. EPIB651 Uygulamalı Regresyon Analizi, basit ve çoklu doğrusal regresyon gibi temel yöntemleri öğretir. Bunlar birçok nedeni olan hastalıkları incelemek için mükemmeldir.

Çok Değişkenli Analizin Yorumlanması

Çok değişkenli analizi anlamak, korelasyon ve doğrusal regresyon hakkında bilgi sahibi olmayı gerektirir. EPIB635 Sağlık Araştırmalarında Uygulamalı Çok Düzeyli Modelleme gibi dersler bu konuda yardımcı olur. Bu teknikleri öğrenerek öğrenciler hastalık kalıplarını tespit edebilir ve daha iyi sağlık müdahaleleri yapılmasına yardımcı olabilirler.

Sağlık Politikası Değerlendirmesinde Biyoistatistiğin Kullanımı

Biyoistatistik, sağlık politikalarının oluşturulmasında ve kontrol edilmesinde anahtardır. Sağlık politikası kararlarının alınmasına yardımcı olan güçlü veri analizi sağlar. Aynı zamanda sağlık eylemlerinin nasıl işlediğine de bakar.

Bu beceri, iyi halk sağlığı stratejileri oluşturmak ve sağlık politikalarını analiz etmek için hayati öneme sahiptir.

Biyoistatistikçiler, epidemiyologlar ve politika yapıcılar birlikte çalışarak sağlık sorunlarını ele alıyor. Örneğin, Robert Wood Johnson Vakfı ve Wisconsin Üniversitesi Nüfus Sağlığı Enstitüsü bir araya geldi. İlçe Sağlık Sıralaması & Yol Haritaları programını yaptılar. Bu program, politika seçimlerine yardımcı olmak için yerel sağlık verilerini sağlar.

Biyoistatistikçiler halk sağlığı stratejilerini kontrol etmede çok önemlidir. Bir nüfusun ne kadar sağlıklı olduğunu görmek için hastalık ve ölüm oranları gibi ölçümleri kullanıyorlar. Bu önlemler, sağlık önlemlerinin işe yaradığından emin olunmasına yardımcı olur.

Doğru verileri elde etmek halk sağlığı başarısının anahtarıdır. COVID-19 salgını sırasında farklı kurumlar arasında iyi bir koordinasyonun olmaması büyük bir sorundu. Ayrıca yeterli para yoktu ve iletişim zayıftı. Ancak biyoistatistikten elde edilen veriler aşı geliştirilmesine ve virüsle mücadeleye yardımcı oldu.

Biyoistatistik aynı zamanda daha fazla iş anlamına da geliyor. Biyoistatistikçilerin 31'den 2021'e kadar %2031 oranında büyümesi bekleniyor. 98,680'de yılda yaklaşık 2021 dolar kazanıyorlardı. Biyoistatistikçilerle çalışan epidemiyologların yılda yaklaşık 78,830 dolar kazandıkları ve aynı süre içinde %26 oranında büyümeleri bekleniyor.

Bu rakamlar biyoistatistikçilerin ve epidemiyologların halk sağlığında ne kadar önemli olduğunu gösteriyor. Biyoistatistik sayesinde politika yapıcılar sağlık politikalarını ve eylemlerini daha iyi kontrol edebilir. Bu, topluluklar için daha iyi kararlara ve sağlığa yol açar.

Sonuç

Biyoistatistik, kanıta dayalı kararlar alarak halk sağlığının iyileştirilmesinde anahtardır. Onkoloji, genetik, çevre sağlığı gibi birçok alanda kullanılıyor. Biyoistatistikçiler ve epidemiyologlar sağlık sorunlarını daha iyi anladığımızdan emin olmak için birlikte çalışırlar.

Hastalıkların izlenmesine, toplulukların sağlıklı tutulmasına ve sağlık sorunlarının çözümüne yardımcı olurlar. Örneğin, biyoistatistikçiler çalışmaların tasarlanmasına ve genetik verilerin analiz edilmesine yardımcı olur. Epidemiyologlar salgınlara ve grip ve COVID-19 gibi hastalıkların nasıl yayıldığına odaklanır. Çalışmaları sağlık araştırmalarının ve toplumun refahının iyileştirilmesine yardımcı oluyor.

Biyoistatistik bilgisi, sağlık uzmanlarının karmaşık verileri anlamlandırmasına yardımcı olur. Bu da daha iyi sağlık politikalarına yol açar. Verilerdeki eğilimleri ve önyargıları tespit etmek için önemlidir. Epidemiyologlar için biyoistatistik temelleri hakkında daha fazla bilgi için bu makaleye göz atabilirsiniz . Sağlık sorunları değiştikçe, biyoistatistik kullanımı önemli sağlık kararları almak için kilit önem taşımaya devam edecektir.

Kaynak Bağlantılar

• https://tnphtc.org/courses/basics-of-epidemiology-and-biostatistics/ – Epidemiyoloji ve Biyoistatistiğin Temelleri – Tennessee Halk Sağlığı Eğitim Merkezi
• https://ki.se/en/meb/education/doctoral-courses/biostatistics-i-introduction-for-epidemiologists – Biyoistatistik I – Epidemiyologlar için Giriş
• https://www.ma.imperial.ac.uk/~das01/MyWeb/M3S12/Handouts/Notes/Chap1.pdf – swp0001.dvi
• https://academicbulletins.sc.edu/graduate/public-health/epidemiology-biostatistics/epidemiology-biostatistics.pdf – Epidemiyoloji ve Biyoistatistik
• https://www.medicine.mcgill.ca/epidemiology/Joseph/publications/Methodological/radiology.pdf - 917
• https://www.cartercenter.org/resources/pdfs/health/ephti/library/lecture-notes/env-health-science-students/ln-biostat-hss-final.pdf – Microsoft Word – biostat_hss_body.doc
• https://www.springerpub.com/biostatistics-for-epidemiology-and-public-health-using-r-9780826110251.html – R Kullanımıyla Epidemiyoloji ve Halk Sağlığına Yönelik Biyoistatistik
• https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8734556/ – Epidemiyoloji, Biyoistatistik ve Veri Biliminin Yakınsaması Üzerine
• https://www.med.upenn.edu/ggeb/bsta-course-descriptions.html – Biyoistatistik ve İstatistik Dersleri | Epidemiyoloji ve Biyoistatistik Yüksek Lisans Grubu
• https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8036932/ – Epidemiyoloji ve Halk Sağlığında İstatistiksel Gelişmeler
• https://link.springer.com/10.1007/978-3-642-04898-2_547 – Epidemiyolojide İstatistiksel Yöntemler
• https://minnstate.pressbooks.pub/hgantunez/chapter/chapter-3-basic-epidemiological-methods-and-calculations/ – Temel Epidemiyolojik Yöntemler ve Hesaplamalar
• https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2700881/ – Genetikçiler ve Epidemiyologlar için Temel Biyoistatistik: Pratik Bir Yaklaşım: Yazan: Robert C. Elston ve William D. Johnson
• https://bulletin.temple.edu/courses/epbi/ – Epidemiyoloji ve Biyoistatistik (EPBI) < Temple Üniversitesi
• https://www.publichealth.columbia.edu/academics/degrees/master-public-health/certificates/advanced-epidemiology – İleri Epidemiyoloji
• https://epibiostat.ucsf.edu/individual-courses – Bireysel Kurslar
• https://academiccatalog.umd.edu/graduate/courses/epib/ – EPIB – Epidemiyoloji ve Biyoistatistik
• https://www.stata.com/bookstore/methods-in-epidemiologic-research/ – Stata Kitabevi: Epidemiyolojik Araştırmalarda Yöntemler
• https://www.augusta.edu/online/blog/biostatistics-vs-epidemiology – Biyoistatistik ve Epidemiyoloji: Halk Sağlığında Temel Konular
• https://online.fdu.edu/blog/what-is-the-role-of-biostatistics-in-public-health/ – Biyoistatistiğin Halk Sağlığındaki Rolü Nedir? | FDU Çevrimiçi
• https://elementtechnologies.net/epidemiology-vs-biostatistics-their-role-in-public-health – Epidemiyoloji ve Biyoistatistik: Halk Sağlığındaki Rolü – Element Teknolojileri
• https://ebooks.inflibnet.ac.in/antp13/chapter/biostatistics-epidemiologic-method/ – 14 Biyoistatistik ve Epidemiyolojik Yöntem