دوره کاربرد رگرسیون لجستیک در پیش‌بینی و تحلیل داده‌های سلامت و بیماری‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد رگرسیون لجستیک در پیش‌بینی و تحلیل داده‌های سلامت و بیماری‌ها

موضوع کلی: علوم داده و آمار زیستی

موضوع میانی: تحلیل‌های آماری در نظام سلامت و پزشکی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه در آمار زیستی و اپیدمیولوژی
• 2. معرفی متغیرهای وابسته و مستقل در مطالعات پزشکی
• 3. بررسی ماهیت داده‌های سلامت و مقیاس‌های اندازه‌گیری
• 4. مبانی احتمال در تحلیل‌های تشخیصی و پیش‌آگهی
• 5. مفهوم رگرسیون در تحلیل داده‌های دوگانه
• 6. تفاوت مدل‌های خطی و مدل‌های لجستیک در پزشکی
• 7. درک مفهوم شانس و نسبت شانس در مطالعات مورد-شاهدی
• 8. ساختار ریاضی مدل رگرسیون لجستیک ساده
• 9. تفسیر ضرایب رگرسیون لجستیک و نسبت شانس تعدیل‌شده
• 10. بررسی فرض‌های مدل‌سازی آماری در داده‌های سلامت
• 11. روش‌های تخمین حداکثر درست‌نمایی در مدل‌های لجستیک
• 12. آماده‌سازی داده‌های بالینی و پاک‌سازی پایگاه‌های داده پزشکی
• 13. تحلیل تک‌متغیره در شناسایی عوامل خطر بیماری‌ها
• 14. روش‌های انتخاب متغیر در مدل‌های پیش‌بینی سلامت
• 15. ارزیابی برازش مدل با استفاده از آزمون نیکویی برازش
• 16. بررسی هم‌خطی چندگانه در مدل‌های رگرسیون لجستیک
• 17. مفهوم تعامل متغیرها و اثرات تعدیل‌گر در مطالعات اپیدمیولوژیک
• 18. ساخت مدل رگرسیون لجستیک چندگانه برای کنترل مخدوش‌کننده‌ها
• 19. ارزیابی دقت مدل با استفاده از جدول طبقه‌بندی
• 20. مفهوم حساسیت و ویژگی در مدل‌های پیش‌بینی بیماری
• 21. تحلیل منحنی مشخصه عملکرد سیستم یا همان منحنی ROC
• 22. محاسبه سطح زیر منحنی برای ارزیابی قدرت تفکیک مدل
• 23. کالیبراسیون مدل‌های پیش‌بینی در محیط‌های بالینی
• 24. استفاده از شاخص‌های اطلاعاتی برای مقایسه مدل‌ها
• 25. اعتبارسنجی داخلی مدل‌های پیش‌بینی در داده‌های پزشکی
• 26. روش‌های نمونه‌گیری مجدد برای ارزیابی پایداری مدل
• 27. مواجهه با داده‌های گمشده در مطالعات سلامت
• 28. تکنیک‌های جای‌گذاری داده‌های مفقود در تحلیل‌های آماری
• 29. بررسی موارد پرت و تأثیرگذار در مدل‌های لجستیک
• 30. کاربرد مدل‌های لجستیک در پیش‌بینی مرگ‌ومیر بیمارستانی
• 31. تحلیل عوامل مؤثر بر بستری مجدد بیماران
• 32. کاربرد مدل‌سازی در غربالگری بیماری‌های مزمن
• 33. تفسیر نتایج آماری برای تصمیم‌گیری‌های بالینی
• 34. گزارش‌نویسی نتایج مدل‌های رگرسیون لجستیک در مقالات علمی
• 35. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌های سلامت و حریم خصوصی بیماران
• 36. نرم‌افزارهای آماری رایج در تحلیل‌های پزشکی
• 37. پیاده‌سازی مدل‌های لجستیک در محیط نرم‌افزاری R
• 38. پیاده‌سازی مدل‌های لجستیک در نرم‌افزار SPSS
• 39. مدیریت و تحلیل داده‌های بزرگ در نظام سلامت
• 40. محدودیت‌های مدل‌های رگرسیون لجستیک در پیش‌بینی‌های بالینی
• 41. خلاصه و چشم‌انداز آینده تحلیل‌های پیش‌بینانه در پزشکی مدرن