Tempo di controllo ottimale dell'ipertensione - Alfa, ISMAIL Abduljalil;Anas, IBRAHIM
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La maggior parte dei metodi di analisi statistica non include la durata del tempo come variabile e l'analisi viene effettuata solo sugli esiti dello studio al completamento del periodo di studio, come specificato nel protocollo dello studio (In e Lee, 2018). Tuttavia, nei casi in cui l'esito dà luogo a interpretazioni diverse in momenti diversi, anche nell'arco di poche ore o minuti, è vantaggioso utilizzare un metodo di analisi statistica che incorpori il tempo come variabile (Kleinbaum e Klein, 2005). I metodi di sopravvivenza si applicano quando l'obiettivo è il tempo che manca a un evento,…mehr

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Produktbeschreibung
La maggior parte dei metodi di analisi statistica non include la durata del tempo come variabile e l'analisi viene effettuata solo sugli esiti dello studio al completamento del periodo di studio, come specificato nel protocollo dello studio (In e Lee, 2018). Tuttavia, nei casi in cui l'esito dà luogo a interpretazioni diverse in momenti diversi, anche nell'arco di poche ore o minuti, è vantaggioso utilizzare un metodo di analisi statistica che incorpori il tempo come variabile (Kleinbaum e Klein, 2005). I metodi di sopravvivenza si applicano quando l'obiettivo è il tempo che manca a un evento, come la morte o l'insorgenza di una malattia (Sowmya e David, 2007). L'analisi di sopravvivenza è un tipo di analisi statistica che esamina il modo in cui i predittori influenzano il tempo che intercorre prima che si verifichi un evento, piuttosto che la probabilità dell'evento stesso. Viene utilizzata per analizzare i dati in cui il tempo che intercorre tra un evento e l'altro è di interesse. Come indica il nome, questo metodo ha origine nel campo della ricerca medica per valutare l'impatto di farmaci o trattamenti medici sul tempo che intercorre fino alla morte (Sheik, Selvakumar, Parkavi, Suganya e Venkatesh, 2019).
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Autorenporträt
Ismail Abduljalil Alfa ha conseguito un Master in Statistica presso la (UDUS) Usmanu Danfodiyo University, Sokoto, Nigeria. È un biostatistico e data scientist con una vasta esperienza nel mondo accademico e nella ricerca.Anas Ibrahim ha conseguito una laurea triennale e un Master in Statistica presso la (UDUS). La sua ricerca riguarda apprendimento automatico, analisi di sopravvivenza e previsioni di serie temporali.