|
Vyučující
|
-
Dušek Ladislav, PhDr. CSc.
-
Hrach Karel, RNDr. Ph.D.
|
|
Obsah předmětu
|
Hlavní témata: 1. Pokročilé metody deskriptivní statistiky: Agregace dat a jejich vizualizace, specifické typy grafů (distribuční funkce, box-plot, ROC křivka). 2. Pravděpodobnostní principy statistických metod: Typy pravděpodobnostních rozdělení v klinických a manažersko-organizačních datech. Bayesovský přístup. 3. Metody statistické indukce ve zdravotnictví: Intervaly spolehlivosti, testování hypotéz (parametrický a neparametický přístup), post-hoc analýzy, statistická vs. klinická významnost. 4. Regresní modely: Mnohonásobná lineární regrese (metody krokového modelování), logistická regrese, interpretace koeficientů. 5. Analýza přežití: Cenzorovaná data, křivka přežití, Kaplan-Meierův odhad, Coxův regresní model proporcionálních rizik. Aplikace v hodnocení efektivity léčby a prognóz. 6. Explorační analýza dat: Shluková analýza, analýza hlavních komponent (PCA). Ukázky aplikace na populační a nemocniční data. 7. Pokročilé metody analýzy časových řad ve zdravotnictví: Trendy, sezónnost, ARIMA modely a jejich využití pro predikce kapacity péče nebo výskytu epidemiologických jevů. 8. Metody SPC (Statistic Process Control): Regulační diagramy / grafy a příklady jejich využití pro monitorování kvality a výstupních ukazatelů zdravotní péče. Princip strategie Six Sigma. 9. Další vybraná témata: Big data a data mining (rozhodovací stromy, neuronové sítě, možnosti AI), specifické stochastické metody (meta-analýzy, metody bootstrapping, Monte Carlo). 10. Databáze zdravotnických dat (ÚZIS, ČSÚ). Legislativní a etické aspekty statistického zpracování zdravotnických dat (informovaný souhlas, GDPR, kyberbezpečnost).
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
|
Přednášení
|
|
Výstupy z učení
|
Předmět Statistika ve zdravotnickém managementu je zaměřen na komplexní pochopení teoretických i praktických aspektů využití pokročilých statistických metod ve zdravotnictví, a to s ohledem na jejich aplikaci jak ve zdravotnickém výzkumu, tak i v řízení kvality péče nebo efektivitě zdravotnických zařízení. Vedle teoretických poznatků jsou studenti seznámeni s možnostmi využití adekvátního SW, zejména FW programu R.
Po absolvování předmětu student: 1. Zná pokročilé statistické metody a jejich využití v analýze dat ve zdravotnictví. Rozumí principům zpracování, interpretace a prezentace zdravotnických dat s ohledem na jejich strukturu a kontext. 2. Umí samostatně navrhnout a provést statistickou analýzu zdravotnických dat pomocí vhodných metod a softwarových nástrojů. Dokáže kriticky vyhodnotit výsledky statistických výpočtů, interpretovat je ve zdravotnickém kontextu a prezentovat závěry relevantním způsobem. Umí aplikovat statistiku při rozhodování, plánování a zvyšování kvality zdravotní péče. 3. Je schopen tvůrčím způsobem využívat statistické poznatky při řešení výzkumných i praktických problémů v oblasti zdravotnictví. 4. Dokáže efektivně komunikovat výsledky statistických analýz odbornému i laickému publiku a podpořit jimi rozhodovací procesy. 5. Je způsobilý pracovat samostatně i v multidisciplinárním týmu a eticky zacházet s daty.
|
|
Předpoklady
|
nespecifikováno
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
Ústní zkouška
Seminární práce: Student samostatně zpracuje zadaná data (ideálně ve vazbě na svou dizertační práci) a své výsledky bude prezentovat formou kolokvia.
|
|
Doporučená literatura
|
-
Datové zpravodajství [online]. https://www.nzip.cz/modul/datove-zpravodajstvi.
-
Vliv sledování indikátorů kvality na porodních odděleních na zdraví matek a kojenců (MATICUS) [online]. https://ichgcp.net/cs/clinical-trials-registry/NCT01459978.
-
[1] Fang, Ji-Qian (ed.), 2018. Handbook of Medical Statistics. New Jersey: World Scientific..
-
[1] Jones, Elinor, Simon Harden a Michael J. Crawley, 2022. The R-Book. Wiley..
-
[2] Eva, J., & Darja, N. (2015). Pokročilejší metody statistické regulace procesu. Grada Publishing as..
-
[2] Walters, S. J., Campbell, M. J., & Machin, D. (2021). Medical statistics: a textbook for the health sciences. John Wiley & Sons..
-
[3] Meloun, M., Militký, J., & Hill, M. (2017). Statistická analýza vícerozměrných dat v příkladech. Univerzita Karlova v Praze. Nakladatelství Karolinum..
-
[4] Nováková, K, Veselý P. (2021). Jazyk R a tvorba grafů. Praha: Grada Publishing.
|