MORBIDITY ANALİZİ – Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

0 (312) 276 75 93 @ İletişim İçin Mail Gönderin bestessayhomework@gmail.com - 7/24 hizmet vermekteyiz... @@@ Ödev Yaptırma, Proje Yaptırma, Tez Yaptırma, Makale Yaptırma, Essay Yaptırma, Literatür Taraması Yaptırma, Vaka İncelemesi Yaptırma, Research Paper Yaptırma, Akademik Makale Yaptırma, İntihal Oranı Düşürme, İstatistik Ödev Yaptırma, İstatistik Proje Yaptırma, İstatistik Tez Yaptırma, İstatistik Makale Yaptırma, İstatistik Essay Yaptırma, Edebiyat Ödev Yaptırma, Edebiyat Proje Yaptırma, Edebiyat Tez Yaptırma, İngilizce Ödev Yaptırma, İngilizce Proje Yaptırma, İngilizce Tez Yaptırma, İngilizce Makale Yaptırma, Her Dilde Ödev Yaptırma, Hukuk Ödev Yaptırma, Hukuk Proje Yaptırma, Hukuk Tez Yaptırma, Hukuk Makale Yaptırma, Hukuk Essay Yaptırma, Hukuk Soru Çözümü Yaptırma, Psikoloji Ödev Yaptırma, Psikoloji Proje Yaptırma, Psikoloji Tez Yaptırma, Psikoloji Makale Yaptırma, İnşaat Ödev Yaptırma, İnşaat Proje Yaptırma, İnşaat Tez Yaptırma, İnşaat Çizim Yaptırma, Matlab Yaptırma, Spss Yaptırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Ücretli Spss Analizi, İstatistik Ücretleri, Spss Nedir, Spss Danışmanlık, İstatistik Hizmeti, Spss Analizi ve Sonuçların Yorumlanması, Spss Ücretleri, Tez Yazdırma, Ödev Danışmanlığı, Ücretli Ödev Yaptırma, Endüstri Mühendisliği Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Matlab Ödev Yaptırma, Tez Danışmanlığı, Makale Danışmanlığı, Dış Ticaret ödev YAPTIRMA, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

MORBIDITY ANALİZİ – Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

6 Ocak 2021 Gübre analizi Hastalık çeşitleri Hastalık hastalığı fiziksel belirtileri Hastalık İndeksi nedir Kronik hastalıklar Sürekli hastalık düşünüyorum Yaprak analizi 0
 Sonlu Aralık Sorunu – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

Bununla birlikte, K ölüm nedenleri bağımsızsa, ham tehlike işlevleri net tehlike işlevleri haline gelir ve sonuç olarak, kimlik r • k (x, t) = r (x, t) – rk (x, t ) memnun. Uygulamada, ölüm nedenlerinin kesinlikle bağımsız olduğunu garanti etmek genellikle zordur. Belirli bir vücut sistemini etkileyen koşulları bir araya toplamak, bunun en azından yaklaşık olarak doğru olmasını sağlamaya yardımcı olur.

Örneğin, miyokardiyal enfarktüs ve felci bireysel ölüm nedenleri olarak düşünmek yerine, daha geniş dolaşım koşulları başlığı altında birleştirilebilirler. Bu bölümün geri kalanı için ölüm nedenlerinin bağımsız olduğu varsayılacaktır. Sabit nüfus varsayımı altında, nedeni silinmiş tehlike işlevinin

  • r • k (x) = r (x) – rk (x).

D • k = D j – Dk olarak j. Yaş grubu için nedeni silinmiş ölüm oranını R • k = D • k / Nj (j = 0,1,2, …, J) olarak tanımlarız. Neden silinmiş yaşam tablosu (k nedeni için), R j yerine R • k kullanılması dışında, tam olarak yukarıda normal yaşam tablosu için açıklanan yöntemler kullanılarak oluşturulur.

Genel olarak, sonuçta ortaya çıkan neden-silinmiş ömrü belirtmek için bir üst simge kullanırız Tanıma göre, l (0) = l • k (0). CDLT kohortunu, k nedeni ortadan kaldırıldıktan sonra OLT kohortu olarak düşünebiliriz. CDLT kohortu hakkında bu şekilde düşünmek, bir dizi yararlı ölüm endeksine yol açar.

Eğer k nedeni ortadan kaldırılırsa, OLT kohortunda doğumda beklenen yaşam süresi e • k (0) ‘a ve 65 yaşına kadar hayatta kalanların sayısı l • k’ye (65) yükselir. Bu nedenle doğumda beklenen yaşam süresindeki kazanç e • k (0) – e (0) olacaktır ve l • k (0) = l (0) olduğundan 65 yaşına kadar hayatta kalma olasılığındaki artış [l • k (65) −l (65)] / l (0).

Şimdi, k nedenini ortadan kaldırmanın, bu nedenden ötürü ölmesi gereken bireyler grubu üzerindeki etkisini, yani MDLT kohortunu (k nedeni için) inceleyeceğiz. K nedeni ortadan kaldırıldığında, bu bireyler başka bir nedenden ötürü ve k nedeninden ötürü ölüm yaşı olabileceğinden zorunlu olarak daha büyük bir yaşta öleceklerdir.

K nedenini ortadan kaldırdıktan sonra OLT kohortundaki l • k (65) – l (65) ek sağ kalanları düşünün. Ölüm nedenleri bağımsız olduğundan, k nedeninin ortadan kaldırılmasının, k nedeni dışındaki nedenlerle ölme nedeniyle bireyler üzerinde hiçbir etkisi yoktur.

Sonuç olarak, 65 yaşına kadar tüm l • k (65) – l (65) ek sağ kalanların MDLT kohortundan gelmesi gerekir. Bundan, k nedeni ortadan kaldırıldıktan sonra, MDLT kohortunun bir üyesinin 65 yaşına kadar hayatta kalma olasılığına bakılır.

Bu nedenle, k nedeninin ortadan kaldırılmasının bir sonucu olarak, MDLT kohortunun bir üyesinin 65 yaşına kadar hayatta kalma olasılığı bir miktar artar.

Şimdi, k nedenini ortadan kaldırmanın bir sonucu olarak OLT kohortunun deneyimlediği T • k (0) – T (0) = l (0) [e • k (0) – e (0)] ek kişi yıllarını düşünün. Yukarıdaki gibi tartışarak, tüm bu kişi-yılları MDLT kohortundaki bireyler tarafından oluşturulmalıdır. Bunu takiben, k nedeni ortadan kaldırıldığında, MDLT kohortunun bir üyesi için doğumda beklenen yaşam süresidir.

Bu nedenle, k nedenini ortadan kaldırdıktan sonra, MDLT kohortunun bir üyesinin doğumda beklenen yaşam süresi bir miktar artacaktır.

Örnek 13.4 Tablo 13.8, 1991’de Kanadalı erkekler için dolaşım hastalıkları, neoplazmalar ve yaralanmalar için yukarıda açıklanan özet ölüm endekslerini vermektedir. Ölümlerin% 40.09’unu sirkülasyon hastalıkları, yaralanmalarda ise sadece% 5.73’ünü oluşturmaktadır. Bununla birlikte, dolaşım hastalığından ölenlerin yaşam beklentisi (doğumda) 77.70 yıl iken, yaralanmalardan ölenler için sadece 52.21 yıldır. Yaralanmalar, dolaşım hastalıklarına kıyasla nispeten daha az ölüme neden olsa da, nispeten genç yaştaki ölümlerin bir sonucu olarak beklenen yaşam süresindeki kaybın önemli olduğunu görüyoruz.

Dolaşım hastalığından ölenlerin yaşam beklentisinin, 74.34 yıllık OLT yaşam beklentisinden daha büyük olduğuna dikkat edin. Bu, dolaşım hastalıklarının genellikle diğer ölüm nedenlerine kıyasla erken ölümle sonuçlanmadığını gösterir. Bir ölüm nedeni olarak dolaşım hastalıklarının ortadan kaldırılması, toplam yaşam beklentisini 6,06 yıl artıracak ve bu nedenle ölenlerin yaşam beklentisini 15,12 yıl artıracak, bu da uzun ömürlülüğünde önemli bir kazanç sağlayacaktır.

Öte yandan, ölüm nedeni olarak yaralanmaların ortadan kaldırılması, bu nedene bağlı ölümlerin nispeten az olması nedeniyle genel yaşam beklentisini daha az etkileyici bir 1,69 yıl artıracaktır. Bununla birlikte, bir yaralanma nedeniyle ölenler için yaşam beklentisindeki kazanç, dolaşım hastalıklarının neredeyse iki katı olan 29.51 yıl gibi önemli bir artış olacaktır.

Hastalık çeşitleri
Hastalık
Sürekli hastalık düşünüyorum
Kronik hastalıklar
Hastalık hastalığı fiziksel belirtileri
Yaprak analizi
Hastalık İndeksi nedir
Gübre analizi

YAŞAM TABLOLARI KULLANILARAK MORBIDITY ANALİZİ

Yukarıda açıklanan yaşam tablosu yöntemleri ölümle ilgilidir. Bununla birlikte, pek çok hastalık vardır – örneğin, oldukça yaygın olan ve önemli ölçüde morbiditeye neden olan, ancak nadiren ölüme neden olan artrit ve astım. Bu gibi koşulların nüfus üzerindeki etkisi, odak yalnızca ölüm oranı üzerindeyse göz ardı edilecektir.

Morbiditenin halk sağlığı üzerindeki önemi, yaşam süresinin uzatılmasının zorunlu olarak yaşam kalitesinde buna karşılık gelen bir artış anlamına gelmediği anlaşıldığından, son yıllarda ortaya çıkmıştır. Bu bölümde, bir popülasyondaki morbiditeyi tanımlamak için yaşam tablosu yöntemlerinin nasıl kullanılabileceğini gösteriyoruz.

Yaşam Boyu Hastalık Geliştirme Olasılığı

(13.8) ve (13.13) ‘ten takip eder: dkj = RkjLj andlk (0) = 􏰈Jj = 0 RkjLj. Bu nedenle k nedeninin ömür boyu ölme olasılığıdır. Şimdi morbidite analizini genişletiyoruz (13.14) ve belirli bir hastalığı geliştirmenin yaşam boyu olasılığının bir tahminini türetiyoruz. Spesifik olarak, “ölüm” ün, hastalığı geliştirmekten veya başka bir nedenden dolayı ölmekten ibaret olduğu sıradan bir yaşam tablosu oluşturuyoruz ve “k nedeninden ölüm”, hastalığın gelişimi olarak tanımlandığı çoklu azalmalı yaşam tablosu oluşturuyoruz. Aşağıdaki argümanlar Zdeb’in (1977) argümanları ile ilgilidir.

İki canlı durumu (hastalıkla hayatta ve hastalıksız hayatta) ve iki ölü durumu (hastalıktan ölmüş ve başka bir hastalıktan ölmüş) gösteren Şekil 13.1’i düşünün. Oklar, durumlar arasındaki olası geçişleri gösterir.

J. Yaş grubu için, R12, R13, R23 ve R24, sabit nüfus varsayımı altındaki popülasyondaki insidans ve ölüm oranlarını j gösterir. Örneğin, R12, hastalığı geliştirme riski taşıyan popülasyondaki bir bireyin insidans oranıdır. Doğumda OLT kohortunun tüm üyelerinin hastalıksız olduğunu varsayıyoruz.

Bundan sonra, kişi ya 1. durumda kalır ya da 2. duruma ya da 3. duruma geçer. Durum 2’den 3. duruma veya 4. duruma geçmek mümkündür. Durum 2’den 1. duruma geri giden ok olmadığına dikkat edin ve bu nedenle hastalık bir kez geliştiğinde yaşam için mevcut olarak kabul edilir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir