2020/2021
Anàlisi de la Supervivència
Codi: 104867
Crèdits: 6
Titulació |
Tipus |
Curs |
Semestre |
2503852 Estadística Aplicada |
OB |
2 |
2 |
La metodologia docent i l'avaluació proposades a la guia poden experimentar alguna modificació en funció de les restriccions a la presencialitat que imposin les autoritats sanitàries.
Utilització d'idiomes a l'assignatura
- Llengua vehicular majoritària:
- català (cat)
- Grup íntegre en anglès:
- No
- Grup íntegre en català:
- Sí
- Grup íntegre en espanyol:
- No
Prerequisits
Cal tenir coneixements de:
- Estadística descriptiva
- Probabilitat
- Inferència estadística
A més, és recomenable estar fent o haver fet l'assignatura de Models Lineals 1 i tenir coneixements bàsics de SAS.
Objectius
En aquesta assignatura s'introduiran els conceptes bàsics per a l'anàlisi del temps fins a un esdeveniment: concepte de censura, estimador de Kaplan-Meier i una introducció als models paramètrics i semiparamètrics per a dades de supervivència. Les aplicacions seran en la branca de les ciències de la salut així com en altres camps com l'economia o la fiabilitat.
Competències
- Aplicar l’esperit crític i el rigor per validar o refutar arguments tant propis com d’altres persones.
- Avaluar de manera crítica i amb criteris de qualitat el treball realitzat.
- Que els estudiants hagin desenvolupat aquelles habilitats d'aprenentatge necessàries per emprendre estudis posteriors amb un alt grau d'autonomia.
- Que els estudiants puguin transmetre informació, idees, problemes i solucions a un públic tant especialitzat com no especialitzat.
- Que els estudiants sàpiguen aplicar els coneixements propis a la seva feina o vocació d'una manera professional i tinguin les competències que se solen demostrar per mitjà de l'elaboració i la defensa d'arguments i la resolució de problemes dins de la seva àrea d'estudi.
- Que els estudiants tinguin la capacitat de reunir i interpretar dades rellevants (normalment dins de la seva àrea d'estudi) per emetre judicis que incloguin una reflexió sobre temes destacats d'índole social, científica o ètica.
- Seleccionar i aplicar procediments més apropiats per a la modelització estadística i l’anàlisi de dades complexes.
- Treballar cooperativament en un context multidisciplinari assumint i respectant el rol dels diferents membres de l’equip.
- Utilitzar eficaçment la bibliografia i els recursos electrònics per obtenir informació.
Resultats d'aprenentatge
- Aplicar l'esperit crític i el rigor per validar o refutar arguments, tant propis com d'altres.
- Avaluar de manera crítica i amb criteris de qualitat la feina feta.
- Identificar les suposicions estadístiques associades a cada procediment avançat.
- Identificar, fer servir i interpretar els criteris per avaluar el grau de compliment dels requisits necessaris per aplicar cada procediment avançat.
- Que els estudiants hagin desenvolupat aquelles habilitats d'aprenentatge necessàries per emprendre estudis posteriors amb un alt grau d'autonomia.
- Que els estudiants puguin transmetre informació, idees, problemes i solucions a un públic tant especialitzat com no especialitzat.
- Que els estudiants sàpiguen aplicar els coneixements propis a la seva feina o vocació d'una manera professional i tinguin les competències que se solen demostrar per mitjà de l'elaboració i la defensa d'arguments i la resolució de problemes dins de la seva àrea d'estudi.
- Que els estudiants tinguin la capacitat de reunir i interpretar dades rellevants (normalment dins de la seva àrea d'estudi) per emetre judicis que incloguin una reflexió sobre temes destacats d'índole social, científica o ètica.
- Treballar cooperativament en un context multidisciplinari assumint i respectant el rol dels diferents membres de l'equip.
- Utilitzar eficaçment bibliografia i recursos electrònics per obtenir informació.
Continguts
I. Conceptes bàsics
- Funció de supervivència
- Funció de risc
- Vida residual mitjana
- Dades incompletes: concepte de censura
II. Inferència no paramètrica per a dades censurades per la dreta
- Estimadors de la funció de supervivència
- Estimadors de la mitjana i la mediana del temps de supervivència
- Comparació de corbes de supervivència
III. Introducció als models paramètrics per a temps de supervivència
- Distribucions per variables aleatòries no negatives
- Model de vida accelerada. Definició, propietats i mesures de bondat de l’ajust
IV. Introducció al model de Cox de riscos proporcionals
- Model bàsic de regressió de Cox
- Funció de versemblança parcial
- Interpretació i propietats dels estimadors
Metodologia
Per les activitats autònomes:
- AMPLIACIÓ DE CONCEPTES. Caldrà completar algunes parts de l'assignatura a partir del treball personal amb apunts o bibliografia recomanada
- REALITZACIÓ DE TREBALLS DE PRÀCTIQUES. Servirà per aplicar els conceptes apresos així com aprendre la implementació amb el software SAS. L'activitat principal serà una Hackathon al final del curs.
- SOLUCIÓ DE PROBLEMES. Cada llista de problemes es corregirà a classe a partir de les aportacions i propostes dels alumnes.
*La metodologia docent proposada pot experimentar alguna modificació en funció de les restriccions a la presencialitat que imposin les autoritats sanitàries.
Avaluació
Per a l'avaluació de pràctiques es podran fer lliuraments en alguna de les sessions. A més, caldrà fer la Hackathon final de pràctiques (de durada tota una tarda) on es realitzarà una anàlisi de les dades, s'elaborarà un codi per a la solució, un informe que inclogui les metodologies utilitzades, els detalls tècnics i els resultats ben interpretats i, finalment una presentació amb els resultats més destacats.
*L’avaluació proposada pot experimentar alguna modificació en funció de les restriccions a la presencialitat que imposin les autoritats sanitàries.
Activitats d'avaluació
Títol |
Pes |
Hores |
ECTS |
Resultats d'aprenentatge |
Examen final |
40% |
3
|
0,12 |
3, 4, 6, 7, 8
|
Examen parcial |
30% |
2
|
0,08 |
3, 5, 6, 7, 8
|
Pràctiques:Hackathon |
30% |
20
|
0,8 |
1, 2, 9, 10
|
Bibliografia
Allison, P. (2010). Survival Analysis Using the SAS System: A Practical Guide, 2nd Edition. Cary: SAS Institute Inc, cop.
Collett, D. (2015). Modelling Survival Data in Medical Research, 3rd Edition. Chapman & Hall.
Hosmer, D., Lemeshow, S. and May, S. (2008). Applied Survival Analysis: Regression Modeling of Time-to-Event Data, 2nd Edition. Wiley.
Klein, J. and Moeschberger, M. (2003). Survival Analysis: Techniques for Censored and Truncated Data, 2nd Editon. Springer.
Kleinbaum, D. (2012). Survival Analysis: A Self-Learning Text, 3rd Edition. Springer Science.