Rainer Muche Reihenfolge der Bücher (Chronologisch)

Medizin und Mathematik sind unterschiedliche Wissenschaften, und viele Kliniker empfinden Medizinstatistik als komplex. Doch medizinische Statistik ist vielfältig und eng mit der Praxis verbunden. Die Autoren, erfahren in der Zusammenarbeit mit Klinikern, vermitteln schwierige statistische Konzepte verständlich. Sie nutzen gesunden Menschenverstand und zeigen anhand von anschaulichen Beispielen, wie man Fallstricke vermeidet. Die Themen sind praxisrelevant und das Lehrbuch ist systematisch sowie leicht verständlich, ideal für Selbststudium. Es behandelt alles Wissenswerte zu Zufall und Wahrscheinlichkeiten, zugeschnitten auf klinische Anwendungen. Zahlreiche Beispiele und 174 Übungsaufgaben mit Lösungen machen das Lernen anschaulich und unterhaltsam. Ein ausführliches Sachwortverzeichnis mit deutschen und englischen Fachausdrücken macht das Buch zu einem nützlichen Nachschlagewerk. Es ist ein idealer Begleiter für Ärzte, Gesundheitswissenschaftler und alle im Medizinbereich Tätigen, die ihre Statistikkenntnisse auffrischen und sich mit der Medizinstatistik vertraut machen möchten.

Im medizinischen Kontext ist eine Prognose eine Vorhersage über den zukünftigen Verlauf einer Krankheit, die auf Informationen über den Patienten zum Zeitpunkt der Prognose basiert. Ärzte nutzen Prognosen als Entscheidungshilfe, um Patienten und Angehörige zu informieren und um diagnostische sowie therapeutische Entscheidungen zu unterstützen. Eine genaue Prognose ermöglicht eine bessere Ressourcenzuteilung im Gesundheitswesen und hilft bei der Definition von Risikogruppen. Typischerweise basieren Prognosen auf der Erfahrung der Ärzte und einer Zusammenfassung aller relevanten Informationen. Bei der Formalisierung durch mathematische Modelle ist ein multifaktorieller Ansatz erforderlich. Die vorliegende Schrift konzentriert sich auf die Entwicklung und Validierung von Prognosemodellen, insbesondere der logistischen Regression, zur Vorhersage dichotomer Ereignisse. Die Ziele umfassen die Identifikation praktischer Probleme in der Prognosemodellierung, die Ableitung eines Modellierungsansatzes, die Vermeidung wesentlicher Fehler und die Bereitstellung notwendiger Werkzeuge zur Verbesserung der biometrischen Praxis. Wichtige Probleme der Modellbildung wie nicht spezifizierte Variablen, Multikollinearität, Überanpassung und fehlende Validierung werden behandelt. Die Publikation schlägt einen spezifischen Weg für die Modellentwicklung und -validierung vor und bietet SAS-Makros zur Unterstützung dieser Prozesse an. Dadurch wird di