Statistical Methods for Drug Safety
Langue : anglais
Edité par Taylor & Francis Ltd (Sales) Jan 2023, 2023
- Livre broché
- Neuf

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- Titre
- Statistical Methods for Drug Safety
- Auteur
- Anup Amatya
- Éditeur
- Taylor & Francis Ltd (Sales) Jan 2023
- Année de publication
- 2023
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1032477296
- ISBN à 13 chiffres
- 9781032477299
- Poids de l'article
- 435 grammes
- Dimensions
- 234x156x17 mm
- Série
- Livre 55 sur 155: Chapman & Hall/CRC Biostatistics
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Statistical Methods for Drug Safety presents a wide variety of statistical approaches for analyzing pharmacoepidemiologic data. It covers both commonly used techniques, such as proportional reporting ratios for the analysis of spontaneous adverse event reports, and newer approaches, such as the use of marginal structural models for controlling dynamic selection bias in the analysis of large-scale longitudinal observational data.
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The book describes linear and non-linear mixed-effects models, discrete-time survival models, and new approaches to the meta-analysis of rare binary adverse events. It explores research involving the re-analysis of complete longitudinal patient records from randomized clinical trials. The book discusses causal inference models, including propensity score matching, marginal structural models, and differential effects, as well as mixed-effects Poisson regression models for analyzing ecological data, such as county-level adverse event rates. The authors also cover numerous other methods useful for the analysis of within-subject and between-subject variation in adverse events abstracted from large-scale medical claims databases, electronic health records, and additional observational data streams.
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À propos de l’auteur
Robert D. Gibbons, PhD, is a professor of biostatistics in the Departments of Medicine, Public Health Sciences, and Psychiatry and director of the Center for Health Statistics at the University of Chicago. He is a fellow of the American Statistical Association (ASA) and a member of the Institute of Medicine of the National Academy of Sciences. He has been a recipient of the ASA's Outstanding Statistical Application Award and two Youden Prizes.
Anup Amatya, PhD, is an assistant professor in the Department of Public Health Sciences at New Mexico State University. His current research focuses on meta-analysis of sparse binary data and sample size determination in hierarchical non-linear models.
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