دوره جامع برنامه‌نویسی SAS در تحلیل داده‌های بالینی و تحقیقات دارویی منطبق با استانداردهای وزارت بهداشت همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع برنامه‌نویسی SAS در تحلیل داده‌های بالینی و تحقیقات دارویی منطبق با استانداردهای وزارت بهداشت

موضوع کلی: علوم داده و آمار زیستی در صنایع دارویی

موضوع میانی: تحلیل آماری و مدیریت داده‌های کارآزمایی‌های بالینی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و اصول کارآزمایی‌های بالینی در صنعت داروسازی
• 2. نقش برنامه‌نویسی آماری در توسعه داروهای جدید
• 3. آشنایی با محیط نرم‌افزاری و ساختار داده‌ها در SAS
• 4. مدیریت داده‌های خام و استانداردهای سازمان جهانی بهداشت
• 5. اصول اخلاق در پژوهش‌های بالینی و صیانت از داده‌های بیماران
• 6. معرفی مدل داده‌ای CDISC و استانداردهای SDTM
• 7. تبدیل داده‌های خام به فرمت SDTM
• 8. اصول طراحی جداول، نمودارها و لیست‌های آماری در کارآزمایی‌ها
• 9. کاربرد دستورات Data Step در پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های بالینی
• 10. استفاده از Procedureهای پایه SAS در تحلیل‌های آماری
• 11. مدیریت متغیرهای دموگرافیک و سوابق پزشکی بیماران
• 12. تحلیل توزیع و فراوانی عوارض جانبی داروها
• 13. روش‌های آماری برای ارزیابی ایمنی دارو
• 14. مدیریت داده‌های مربوط به دوز مصرفی و پایبندی به درمان
• 15. مقدمه‌ای بر استانداردهای ADaM در تحلیل‌های آماری
• 16. ایجاد مجموعه داده‌های تحلیلی ADSL
• 17. بررسی شاخص‌های اثربخشی در کارآزمایی‌های بالینی
• 18. استفاده از PROC FREQ برای تحلیل داده‌های طبقه‌بندی شده
• 19. کاربرد PROC MEANS و PROC UNIVARIATE در تحلیل متغیرهای پیوسته
• 20. تحلیل بقا و بررسی زمان تا وقوع رخداد در مطالعات بالینی
• 21. کاربرد PROC LIFETEST در ارزیابی اثربخشی داروها
• 22. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک برای تحلیل پاسخ‌های دوگانه
• 23. مدل‌سازی رگرسیون خطی در ارزیابی تغییرات شاخص‌های زیستی
• 24. گزارش‌نویسی با استفاده از PROC REPORT
• 25. طراحی جداول خلاصه وضعیت بیمار برای گزارش‌های قانونی
• 26. ایجاد خروجی‌های گرافیکی مطابق با استانداردهای دارویی
• 27. بررسی انحرافات پروتکل در مطالعات بالینی
• 28. تکنیک‌های اعتبارسنجی برنامه‌ها و کدهای آماری
• 29. مستندسازی فرآیند تحلیل داده‌ها برای سازمان غذا و دارو
• 30. اصول کنترل کیفیت در برنامه‌نویسی آماری بالینی
• 31. مدیریت داده‌های گم‌شده و روش‌های انتساب در تحلیل‌های آماری
• 32. تحلیل زیرگروه‌ها و بررسی همگنی نتایج
• 33. یکپارچه‌سازی داده‌های مطالعات چندمرکزی
• 34. مدیریت داده‌های آزمایشگاهی و بیوشیمیایی
• 35. کاربرد Macroها در خودکارسازی گزارش‌های بالینی
• 36. بهینه‌سازی کدهای SAS برای پردازش داده‌های حجیم
• 37. اصول بایگانی و نگهداری سوابق الکترونیک تحقیقات
• 38. ملاحظات امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پایگاه‌های داده بالینی
• 39. آماده‌سازی بسته‌های ارسالی برای مراجع قانونی
• 40. اخلاق حرفه‌ای و مسئولیت‌های برنامه‌نویس آماری در صنعت دارو