STANDARDİZE MORTALİTE ORANI – 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... @@@ Süreli, online, quiz türü sınavlarda yardımcı olmuyoruz. Teklif etmeyin. - 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

STANDARDİZE MORTALİTE ORANI – Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

6 Ocak 2021 APACHE 2 Skoru hesapla APACHE skoru değerlendirme Beklenen ölüm oranı skoru Beklenen ölüm oranı skoru nedir Mortalite oranı hesaplama Mortalite oranı nedir Sofa skoru ne demek Yoğun bakım SKORLAMA sistemleri ppt 0
Matrix Transpoze – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

Her yaş grubundaki ölüm sayısı az olduğunda güvenilmez olabilir. Dobson vd. (1991), bu tür koşullara uygun varyansı tahmin etmek için bir yöntem verir. Doğrudan standardizasyon için, standart nüfus hakkında bilmemiz gereken tek şey yaş dağılımıdır.

Bu nedenle her yaş grubundaki bireylerin sayısını gerçekten belirtmek gerekli değildir. Aslında, standart popülasyonun gerçek bir popülasyon olarak var olması gerekmez ve basitçe belirli bir ağırlık seçimi olabilir. Ra (lar) ı, A popülasyonundaki yaş dağılımı standart popülasyondakiyle aynı olsaydı gözlemlenecek olan A popülasyonu için kaba ölüm oranı olarak kabul etmek olağandır. En az bir örnekte, doğrudan standartlaştırılmış ölüm oranının net bir yorumu vardır.

A popülasyonunu standart popülasyon olarak aldığımızı varsayalım. Sonra (12.2) ve (12.3), Ra (a) = Ra ve v􏰆ar (Ra (a)) = Da / Na2’ye sadeleştirir. Dolayısıyla bir popülasyonu doğrudan kendisine standardize etmek, o popülasyon için kaba tahminlerle sonuçlanır.

Popülasyon B ile karşılaştırıldığında popülasyon A için standartlaştırılmış hız oranı, standartlaştırılmış ölüm hızlarının oranı olarak tanımlanır.

SRR’yi, CRR’nin yaşa göre ayarlanmış bir karşılığı olarak düşünebiliriz. Çoğu uygulamada, yaşa özgü oran oranları önemli ölçüde heterojenlik sergilemektedir. Örnekleme amacıyla, tüm k için Rak / Rbk = ψ, bir sabit ψ için homojenlik olduğunu varsayalım. (12.4) ‘den hemen SRR = ψ olduğunu izler.

Bu sonucun standart popülasyon seçiminden bağımsız olduğuna dikkat edin. Örnek 12.1’de yaşa özgü oran oranlarının her ikisi de ψ = 2’ye eşittir ve dolayısıyla SRR = 2’dir. Bir var (log SRR) tahmini (Rothman ve Greenland, 1998, s. 263). SRR için bir güven aralığı tahmin etmenin başka yöntemleri de mevcuttur.

Doğrudan standardizasyon, genellikle bir popülasyonu zaman içinde kendisiyle karşılaştırmak veya belirli bir zaman noktasında birkaç farklı popülasyonu karşılaştırmak için kullanılır. Aşağıdaki örnek, büyük bir kohort çalışmasından elde edilen verileri analiz etmek için doğrudan standardizasyonun nasıl kullanılabileceğini göstermektedir. Uygulamada, bir kohort çalışmasının bir sonraki bölümün yöntemleri kullanılarak analiz edilmesi daha olasıdır. Bununla birlikte, açıklama amacıyla örnek verilmiştir.

Örnek 12.2 (Şizofreni) Tablo 12.2 (a), 1976-1985 yılları arasında Kanada’nın Alberta eyaletinde şizofreni tedavisi gören 2122 erkekte yapılan bir kohort ölüm oran çalışmasından veri vermektedir.

Denekler klinik kayıtlar aracılığıyla belirlendi ve ulusal bir hayati istatistik sicili olan Statistics Canada Mortality Database’e kayıt bağlantısı kullanılarak 1985’in sonuna kadar takip edildi. Mevcut analiz için son nokta, herhangi bir nedenden ötürü ölüm olarak kabul edildi. Bu çalışma, retrospektif kohort çalışması olarak adlandırılan şeyin bir örneğidir, çünkü özneler arşiv kayıtları kullanılarak tanımlanmıştır ve yakın bir zaman noktasına kadar bir kohort olarak takip edilmiştir.

Ayrıca Tablo 12.2 (a) ‘da 1981 yılında Alberta erkekleri için ölüm sayıları ve nüfus sayımları verilmiştir. 1981 nüfusu, takip döneminin orta noktası olan 1981’den bu yana standart nüfus olarak seçilmiştir. Tablo 12.2 (a) ve 12.2 (b) ‘de yaş grupları için geleneksel demografik gösterimi kullanıyoruz. Örneğin, 10-19 yaş grubu [10.0, 20.0) anlamına gelir.

Bu örnekte, nüfus sayımlarını, sabit bir popülasyondaki kişi-yıl tahminleri olarak görüyoruz. Tablo 12.2 (a) ‘dan da görülebileceği gibi, Alberta popülasyonu ile karşılaştırıldığında kohortta kişi yıllarının dağılımı farklıdır.

Ancak en genç yaş grubu dışında farklılıklar çok büyük değil. Tablo 12.2 (b), iki çalışma grubu için yaşa özel ölüm oranlarını vermektedir. Yaşa özel oran oranlarının, 1,11 ile 8,23 arasında değişen değerlerle önemli ölçüde heterojenlik gösterdiğini gözlemliyoruz. Örneğin geri kalanı için kohortu A ile, Alberta popülasyonunu B ile gösteriyoruz ve Alberta popülasyonunun standart popülasyon S, yani S = B olmasına izin veriyoruz.

Kaba ölüm oranları Ra = 15.43 × 10−3 (yıllık) ve Rb = Rs = 7.61 × 10−3’tür ve bu nedenle ham oran oranı CRR = 15.43 / 7.61 = 2.03’tür. Karşılaştırıldığında, Ra (s) = 17.62 × 10−3 ve Rb (s) = Rb, dolayısıyla standartlaştırılmış oran oranı SRR = 17.62 / 7.61 = 2.32’dir. Yukarıda belirtilen kişi-yıl dağılımlarının benzerliğinden dolayı, ham ve standartlaştırılmış oran oranları değere yakındır.

Mortalite oranı hesaplama
Mortalite oranı nedir
Beklenen ölüm oranı skoru
Beklenen ölüm oranı skoru nedir
Sofa skoru ne demek
APACHE skoru değerlendirme
Yoğun bakım SKORLAMA sistemleri ppt
APACHE 2 Skoru hesapla

STANDARDİZE MORTALİTE ORANI

Doğrudan standardizasyon, ulusal popülasyonları karşılaştırmak ve daha az sıklıkla bir kohortu standart bir popülasyonla karşılaştırmak için kullanılır. İkinci ortamda doğrudan standardizasyonu uygulamak için, Örnek 12.2’de gösterildiği gibi, kohortta yaşa özgü ölüm oranlarının tahminlerinin olması gerekir.

Uygulamada, kohorttaki toplam ölüm sayısı makul derecede büyük olsa bile, bazı yaş gruplarında çok az ölüm olabilir veya hiç ölüm olmayabilir. İkinci durumda, doğrudan standardizasyon yöntemi, bu yaş gruplarını analizden etkili bir şekilde çıkarır ve böylece bilgileri boşa harcar. Şimdi, kohorttaki toplam ölüm sayısına dayanan bir yöntem olan dolaylı standardizasyonu tanımlıyoruz.

Önceki bölümün notasyonunu kullanarak kohort için yaş gruplarını tanımlayın, bunun dışında xK + 1’in izlemenin bittiği yaşı temsil etmesine izin verin. Da, kohorttaki toplam ölüm sayısını göstersin ve Nak, k. Kohortun k. Yaş grubunda tecrübe ettiği kişi-yıl sayısı olsun.

Daha önce olduğu gibi, S standart popülasyonu belirtir. Doğrudan standardizasyon için, standart nüfus hakkında bilmemiz gereken tek şey yaş dağılımıdır. Bunun tersine, dolaylı standardizasyon için yaşa özel ölüm oranlarına ihtiyacımız var. Kinci yaş grubu için, standart popülasyondaki yaşa özgü ölüm oranını Rsk = Dsk / Nsk ile belirtin.

Kohortta “beklenen” ölüm sayısı olarak tanımlanmıştır (Væth, 2000). Bazen, kohorttaki yaşa özgü ölüm hızlarının standart popülasyondaki yaşa özgü ölüm oranlarına eşit olsaydı, kohortta gözlemlenecek olan ölümlerin sayısı Ea olduğu söylenir. Ancak bu yorum yanlıştır (Berry, 1983). Tartışma uğruna, tüm k için Rak> Rsk olduğunu varsayın. Rak Rsk’ye eşit olsaydı, k. Yaş grubundaki gözlemlenen ölüm sayısı Rsk Nak’a eşit olmazdı.

Bunun nedeni, kohortta ölüm oranındaki bir azalmanın kişi-yıl sayısında bir artışa yol açmasıdır. Dolayısıyla Nak, kohortun k. Yaş grubunda yaşayacağı kişi-yıl sayısını eksik tahmin ediyor ve sonuç olarak Rsk Nak, gözlemlenebilecek ölümlerin sayısını olduğundan az tahmin ediyor.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.