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R pour la recherche médicale
R pour la recherche médicale
Description
Introduction au livre
Meilleure gestion des données
Bons résultats de recherche


Les données médicales étant un domaine spécialisé, elles sont soumises à la nécessité de protéger la vie privée des patients et présentent des contraintes spécifiques entre le développement d'hypothèses et leur application clinique.
Par conséquent, seuls les chercheurs possédant une compréhension suffisante de ce phénomène peuvent traiter les données médicales.
Cependant, la programmation elle-même peut s'avérer délicate pour le personnel hospitalier menant de véritables recherches médicales, les entreprises médicales et biomédicales, et les chercheurs des institutions médicales publiques.
Par conséquent, nous avons soigneusement inclus uniquement le code R essentiel au traitement des données médicales afin d'aider les chercheurs médicaux.

Ce livre établit le lien entre la recherche médicale et le langage R à travers des exemples de recherche médicale utilisant R, puis explore comment configurer un environnement de travail sur un ordinateur personnel.
Après avoir appris les statistiques de base et la visualisation des données, essentielles pour le traitement des données de recherche, grâce à R, nous examinerons également les packages R utiles pour l'analyse et les statistiques.
De plus, nous allons procéder à la création d'un package optimisé pour une étude spécifique et le distribuer afin que d'autres chercheurs qui en ont besoin puissent l'utiliser.
Enfin, vous en apprendrez davantage sur Shiny et Quarto, qui vous permettent de partager des rapports convaincants avec d'autres chercheurs, clients ou patients qui ne sont pas directement impliqués dans la gestion des données et la programmation.
  • Vous pouvez consulter un aperçu du contenu du livre.
    Aperçu

indice
Chapitre 1 : Comprendre la recherche médicale

_1.1 Qu'est-ce que la recherche médicale ?
1.2 Recherche médicale et R
1.3 Exemples de recherche médicale utilisant R

Chapitre 2 Aménager son environnement de travail

2.1 Comment utiliser le nuage Fossett
2.2 Gestion des données R
2.3 Exercices pratiques

Chapitre 3 : Statistiques de base et visualisation

3.1 Statistiques de base avec R
3.2 Visualisation avec R
3.3 Exercices pratiques

Chapitre 4 : Études de cas d'analyse de données médicales

4.1 Analyse de régression
4.2 Régression linéaire multiple
4.3 Analyse de régression logistique
_4.4 tableone
_4.5 jsmodule
4.6 Exemples d'utilisation de Data.Table
4.7 Exercices pratiques

Chapitre 5 : Création et partage de packages R

5.1 Aperçu
5.2 Scénario de création de package
5.3 Création d'un package R
_5.4 Distribution du package R
_5.5 Installation du package R
5.6 Exercices pratiques

Chapitre 6 Brillant

6.1 Vue d'ensemble
6.2 Mise en place de l'environnement de travail
_6.3 Votre première application Shiny
_6.4 Composition du code
_6.5 Interprétation du code
6.6 Création d'applications Shiny
6.7 Déploiement d'applications Shiny
6.8 Exercices pratiques

Chapitre 7 Quarto

7.1 Vue d'ensemble
7.2 Aménager votre environnement de travail
_7.3 Markdown
_7.4 Document
_7.5 Post
_7.6 Article
Diapositive 7.7
7.8 Exercices pratiques

Chapitre 8 Annexe

_8.1 Base de données de cohorte d'échantillon
8.2 Traitement de différents types de données
_8.3 Version sémantique
_8.4 Formule
_8.5 GitHub
8.6 Méthodes de détection d'erreurs en R
Principales options de _8.7 DT
8.8 Principales options de Reactable
_8.9 Développement Shiny avancé
_8.10 Grammaire LaTeX clé
8.11 Visualisation avancée
_8.12 pkgdown
_8.13 R Apprentissage supplémentaire

Image détaillée
Image détaillée 1

Avis de l'éditeur
Gestion des données médicales et création de rapports de visualisation à l'aide de Shiny et Quarto

Avez-vous déjà eu des résultats de recherche difficiles à communiquer uniquement par des documents et des tableurs ? En maîtrisant Shiny et Quarto, vous pouvez créer des rapports qui exploitent des visualisations dynamiques.
Dans ce livre, nous explorerons les statistiques R utiles ainsi que les méthodes de gestion et d'analyse des données médicales, et nous apprendrons en détail comment empaqueter et partager votre code finalisé pour une utilisation dans d'autres recherches.
Enfin, utilisons Shiny et Quarto pour organiser des données médicales basées sur R en un rapport de recherche visuellement attrayant.

Caractéristiques de ce livre

- Explique en détail l'importance fondamentale de la recherche médicale et le cadre de travail.
- Apprenez la régression linéaire multiple, la régression logistique, etc. en étudiant des exemples.
- Apprenez les statistiques de base utilisables immédiatement, et comment créer et partager des packages R.
- Propose des exercices pratiques, chapitre par chapitre, pour permettre aux lecteurs de s'auto-diagnostiquer.

Les lecteurs qui ont besoin de ce livre

- Les professionnels de la santé qui ont besoin de gérer et d'analyser des données à l'aide de R
- Toute personne souhaitant savoir comment traiter des données de recherche spécifiques sur le terrain
- Toute personne souhaitant créer des rapports de visualisation dynamiques allant au-delà des documents et des feuilles de calcul
- Ceux qui souhaitent développer l'état d'esprit nécessaire à la gestion des données médicales
SPÉCIFICATIONS DES PRODUITS
- Date d'émission : 27 juin 2024
- Nombre de pages, poids, dimensions : 400 pages | 173 × 230 × 30 mm
- ISBN13 : 9791165922849
- ISBN10 : 1165922843

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