Egészségügyi matematikai és statisztikai modellezés
(AOK-K9905)

ÁOK, II-V. évfolyam 2. félév

Kreditérték: 2 kreditpont
Előadás: heti 1 óra
   - Kurzus kódja: AOK-K10221
     Vizsgaforma: Beszámoló ötfokozatú
   - Kurzus kódja: AOK-K99051
     Vizsgaforma: Beszámoló ötfokozatú
Gyakorlat: heti 1 óra
   - Kurzus kódja: AOK-K10222
     Vizsgaforma: aláírás
   - Kurzus kódja: AOK-K99052
     Vizsgaforma:  aláírás
Kötelező irodalom: A kurzus egészét tematikailag átfogó és korszerű irodalom nem áll rendelkezésre (fejlesztés alatt), az egyes résztémák vonatkozásában ajánlható szakkönyvek pedig meghaladják a kurzus szintjét
Ajánlott irodalom:
1. Mark Woodward: Epidemiology - Study design and Data analysis, Chapman & Hall/CRC 1999
2. Interesting mathematical problems in  every-day life. Jegyzet. Teaching Mathematics and Statistics in Sciences HU-SRB/0901/221/088
Évfolyam/félév: II. évfolyam. 2. félév
Tárgyfelvétel előfeltétele: -

Tematika (előadások és a hozzá kapcsolódó gyakorlatok, szemináriumok)

Oktatási hét Előadás (1 óra) Gyakorlat/Szeminárium (1 óra)
1. hét Matematikai alapismeretek: exponeciális és logaritmikus függvények. A derivált és határozott integrál geometriai jelentése Matematikai alapismeretek: exponeciális és logaritmikus függvények. A derivált és határozott integrál geometriai jelentése
2. hét Diszkrét– (Poisson–) és folytonos (exponenciális, Weibull– , normális/standard normális és t–eloszlás) eloszlások Diszkrét– (Poisson–) és folytonos (exponenciális, Weibull– , normális/standard normális és t–eloszlás) eloszlások
3. hét Népegészségügyi mutatók, hányadosok (halálozási, születési mutatók) Népegészségügyi mutatók, hányadosok (halálozási, születési mutatók)
4. hét Feltételes valószínűség, arányok összehasonlítása, relatív különbség Feltételes valószínűség, arányok összehasonlítása, relatív különbség
5. hét Egy és Kétszempontos ANOVA és a páronkénti összehasonlítások Egy és Kétszempontos ANOVA és a páronkénti összehasonlítások
6. hét Ismételt méréses variancia anlízis Ismételt méréses variancia anlízis
7. hét Nemparaméteres ANOVA: Kruskall-Wallis, Jonckheere-Terpstra és Neményi teszt Nemparaméteres ANOVA: Kruskall-Wallis, Jonckheere-Terpstra és Neményi teszt
8. hét Linear-by-linear módszer; Kendall tau statisztika. Log-rank teszt Linear-by-linear módszer; Kendall tau statisztika. Log-rank teszt
9. hét Logisztikus regressziós modellek. Eset-kontroll és kohorsz vizsgálatok kiértékelése Logisztikus regressziós modellek. Eset-kontroll és kohorsz vizsgálatok kiértékelése
10. hét Harmonikus trendek és·szezonalitás (Edward és Walter-Elwood teszt, logisztikus regresszió, Cosinor módszer) Harmonikus trendek és·szezonalitás (Edward és Walter-Elwood teszt, logisztikus regresszió, Cosinor módszer)
11. hét Görbe alatti területek a diagnosztikában Görbe alatti területek a diagnosztikában
12. hét Nem-lineáris regressziós modellek: telítési–, leszorítási folyamatok (Michaelis–Menten kinetika, RIA, Scatchard plot, Displacement analízis) Nem-lineáris regressziós modellek: telítési–, leszorítási folyamatok (Michaelis–Menten kinetika, RIA, Scatchard plot, Displacement analízis)
13. hét Belső és külső minőségellenőrzési módszerek Belső és külső minőségellenőrzési módszerek
14. hét Költséghaszon-elemzések Beszámoló

(14 hétre bontva)

Tantárgyi követelmény: A klinikai és kutatóorvosi területen alkalmazható, emeltszintű ma-tematikai, statisztikai ismeretek elsajátítása
Számonkérés módja:
a./ Évközi demonstrációk:
Minden témakörhöz tartoznak a témához kapcsolódó gyakorlatban is előforduló feladatok és elméleti kérdéseket tartalmazó teszt sorozatok:
  - a tantárgy oktatása során feladatokat adunk a hallgatóknak

b./ A félév aláírásának feltétele:
Előadásokon, gyakorlatokon való részvétel a Tanulmányi és vizsgaszabályzat szerint.
 - a számonkérés beszámolóval történik, amely két részből áll. Az elméleti részt egy teszt kér-déssel értékeljük, a gyakorlatit pedig számítógépen megoldandó feladatsorral.

A vizsgára való jelentkezés, vizsgahalasztás: az ETR rendszeren keresztül történik