YAŞ-DÖNEM-KHORT 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... @@@ 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

YAŞ-DÖNEM-KHORT ANALİZİ – Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

6 Ocak 2021 Kesitsel araştırma nedir? Kohort etkisi Nedir? Tanımlayıcı araştırma sorusu Vaka-kontrol Araştırmaları 0
İdari Ajansın Oluşturulması – Hukuk Alanı – Hukuk Ödev Yaptırma Fiyatları – Ücretli Hukuk Ödevi – Hukuk Alanında Ödev Yaptırma

Standartlaştırılmış ölüm oranı, “gözlenen” ölümlerin “beklenen” sayılarına oranı olarak tanımlanır.

(12.2) ‘de A ve S rollerinin tersine çevrilmesi Rs (a) = 􏰈K (Nak / Na) Rsk = k = 0 Ea / Na verir. Ra (a) = Da / Na olduğundan, SMRa = Ra (a) / Rs (a) olur. Bu, standartlaştırılmış ölüm oranının, standartlaştırılmış hız oranının özel bir durumu olduğunu göstermektedir (Miettinen, 1972b). Standartlaştırılmış ölüm oranı için ağırlıkların sözde standart popülasyondan değil, kohorttan geldiğini takdir etmek önemlidir.

Bu nedenle bazen SMRa yerine SMR (a) gösterimini kullanırız. Dolaylı olarak standardize edilmiş ölüm oranı, SMRa × Rs olarak tanımlanır, ancak pratikte birincil ilgi konusu olan genellikle standartlaştırılmış ölüm oranıdır.

Yukarıdaki yöntemleri kullanarak kohort verilerini analiz ederken, alt gruplar arasında standartlaştırılmış ölüm oranlarını karşılaştırmak caziptir. Örneğin, Örnek 12.2’de ana hatları çizilen çalışmada şizofreni hastalarının bir kohortu da izlendi. Erkek ve dişi kohortları sırasıyla A ve B ile belirtin ve bazı standart popülasyon seçenekleri için SMR’leri (a) ve SMR’leri (b) dikkate alın.

Gösterim, standartlaştırılmış ölüm oranlarını karşılaştırmanın uygun olmadığını, çünkü bunlar farklı ağırlıklandırma şemalarına dayandığını açıkça ortaya koymaktadır. Standardize edilmiş ölüm oranları uygunsuz bir şekilde karşılaştırıldığında ortaya çıkabilecek sorunları daha fazla açıklamak için, bir sabit ψ için tüm k için Rak / Rbk = ψ olduğunu varsayalım.

(12.5) kullanılarak, SMR’lerin (a) / SMR’lerin (b) ortak yaşa özel oran oranına ψ eşit olması gerekmediği kolayca kanıtlanmıştır. Bu, standartlaştırılmış oran oranı için karşılık gelen sonucun tersidir. Gruplar aynı kişi-yıl dağılımlarına sahipse, bu durum pratikte genellikle yaklaşık olarak tatmin edilir, bu durumda SMR’ler (a) / SMR’ler (b) = ψ.

Çoğu uygulamada, standart popülasyondaki yaşa özgü ölüm oranları ve kohorttaki kişi-yıl dağılımı, en azından kohorttaki ölümlerin sayısı ile karşılaştırıldığında, önemli bir kesinlikle bilinmektedir. Bu nedenle, kohortta beklenen ölüm sayısını sabit olarak ele almak uygundur.

Bu perspektiften, hem SMRa = Da / Ea hem de Ra = Da / Na, bir Poisson rasgele değişkeni ve bir sabitin bölümüne resmen eşittir. Sonuç olarak, Bölüm 10.1’deki yöntemler, standartlaştırılmış ölüm oranlarının analizine uyarlanabilir.

Aşağıda, kohort ve standart popülasyonun sırasıyla Bölüm 10.3’ün maruz kalan “ve” maruz kalmayan “kohortları olduğunu düşünüyoruz. Tabakalaşan değişken yaşla birlikte, standartlaştırılmış ölüm oranının (12.5) bir tür standartlaştırılmış tehlike oranı (10.38) olduğu görülmektedir.

Tehlike oranının Mantel – Haenszel tahmini HRmh = R • / S • şeklindedir. Nk = Nak + Nsk olsun ki, bu bölümün gösteriminde, R • = K (Dak Nsk) / Nk ve S • = K (Dsk Nak) / Nk olur.

Pratikte genellikle olduğu gibi Nak k = 0 k = 0’ın tüm k için N’ye kıyasla küçük olduğunu varsayalım. O halde N yaklaşık olarak Nsk’ye eşittir ve bu nedenle, bir yaklaşıma göre R • = K Dak = xs ve S • = k = 0 (Dsk / Nsk) Nak = Ea. Dolayısıyla HRmh = SMRa olur.

Bölüm 10.3’te tartışılan diğer Poisson yöntemleri, mevcut ortama kolayca uyarlanır. Analizin bir parçası olarak homojenliğin değerlendirilmesi önemlidir. Standartlaştırılmış ölüm oranının kullanılmasının muhtemel olduğu çoğu uygulamada, Tablo 12.2 (b) ‘deki oran oranlarında gösterildiği gibi, önemli ölçüde heterojenlik olacaktır.

Örnek 12.3 (Şizofreni) Şizofreni kohortu için, Da = 190 ve Ea = 71.10 ve dolayısıyla SMRa = 2.67. V􏰆ar (SMRa) = 190 / (71.11) 2 = .038’den, standartlaştırılmış ölüm oranı için% 95 güven aralığı [2.29, 3.05] ‘dir. Bölüm 10, HRmh = 2.67 yöntemlerine göre, homojenlik testi Xh = 111.3 (p <.001) ve doğrusal eğilim testi Xt2 = 82.49 (p <.001) ‘dir.

Homojenliğin olmaması şaşırtıcı değildir, çünkü numune boyutları o kadar büyüktür ki, az miktarda heterojenlik bile tespit edilebilir. Yukarıdaki yöntemleri tek bir yaş grubuyla sınırlayarak, standartlaştırılmış ölüm oranı, yaşa özgü bir oran oranı haline gelir.

10-19 yaş grubu için, Da = 2 ve Ea = .376 ve bu nedenle asimptotik yaklaşım uygun değildir. Kesin yöntemlere göre, yaşa özgü oran oranı için% 95 güven aralığı [.644, 19.21] ‘dir ve ikiye katlama yöntemine göre, ölüm oranı farkı olmadığı hipotezinin kesin testi için p değeri p = 11 olur.

Kohort nedir
Kohort etkisi Nedir
Kohort çalışması nedir
Vaka-kontrol Araştırmaları
Kesitsel araştırma nedir
Tanımlayıcı araştırma sorusu
Kohort araştırma makale örneği
Kohort nedir Tıp

YAŞ-DÖNEM-KHORT ANALİZİ

Neredeyse tüm ölüm nedenleri yaşa göre değişir ve bu nedenle ölüm oranlarındaki zaman eğilimlerinin analizi genellikle yaşa özel oranların bir değerlendirmesiyle başlar. Tablo 12.3, seçilen yaş grupları ve seçilmiş yıllar için Kanada kadın nüfusunda tüm ölüm nedenleri için yaşa özel ölüm oranlarını vermektedir. Bu veriler, resmi Statistics Canada yayınlarından alınmıştır.

Şekil 12.1 (a) ‘da her yaş grubu için oranlar zamanın bir fonksiyonu olarak grafiklenmiştir. Her bir eğri, Tablo 12.3’ün bir sütununa karşılık gelir. Eğrilerin katmanlı görünümü, tüm nedenlere bağlı ölümlerin yaşla birlikte arttığı iyi bilinen gerçekle tutarlıdır. Şekil 12.1 (b) ‘de her yıl (dönem) için oranlar yaşın bir fonksiyonu olarak grafikle gösterilmiştir. Bu durumda, her eğri Tablo 12.3’ün bir satırına karşılık gelir. Eğrilerin yelpaze şeklindeki görünümü, ölüm oranının birbirini takip eden zaman dilimlerinde azaldığını göstermektedir.

Nüfusta içeri ve dışarı göç nedeniyle net demografik değişim olmadığı varsayımı altında, Tablo 12.3’teki köşegenlerin her birine bir kohort yorumu verilebilir. Örneğin, 1950’de 30 ila 34 yaş grubundaki on yıl hayatta kalan bireyler, 1960’ta 40 ila 44 yaş grubu oldu ve böyle devam etti. Şekil 12.1 (c) ‘de, oranlar yine yaşın bir fonksiyonu olarak grafiklenmiştir, ancak şimdi her bir eğri Tablo 12.3’ün köşegenine karşılık gelmektedir (bunların tümü grafikle gösterilmemiştir).

Her bir eğri, kohortun 30 ila 34 yaş grubunda olduğu yıla göre etiketlenir. Eğrilerin görünümü, ardışık kohortlarda ölüm oranının azaldığını göstermektedir.
Yukarıda açıklanan Şekil 12.1 (a) -12.1 (c) ‘deki bulgular, sırasıyla yaş, dönem ve kohort etkileri olarak anılır.

Bir yaş etkisinin varlığı sorgulanamaz, ancak konu dönem ve kohort etkileri açısından o kadar açık değildir. Tanım olarak, bir dönem etkisi, belirli bir zaman noktasında tüm popülasyon üzerinde etkiye sahiptir. Örneğin, yeni bir influenza suşunun salgınından bir dönem etkisi ortaya çıkabilir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir