leukemia_remission_analysis

Анализ влияния лечения на выживаемость пациентов с лейкозом

Статус проекта

Завершен.

Задачи

1. Выяснить является ли эффект лечения статистически значимым.
2. Выявить факторы, влияющие на выживаемость.
3. Оценить масштаб влияния факторов на выживаемость с помощью модели Кокса.

Выводы

1. Эффект лечения является статистически значимым.
2. На выживаемость также влияют факторы пола и концентрации белых кровяных телец.
3. Обучена стратифицированная полупараметрическая модель Кокса, позволяющая оценивать влияние факторов на функцию выживаемости.

Сферы деятельности

Медицина, промышленность.

Библиотеки

pandas, seaborn, numpy, sklearn, matplotlib, scipy, lifelines

Ключевые навыки

Предварительный анализ цензурированных данных средствами описательной статистики анализа выживаемости, формулировка гипотез, тестирование гипотез, выявление значимых влияющих на целевой параметр факторов, оценка масштаба их влияния с помощью непараметрической модели Кокса.

Описание

В данном проекте требуется провести исследовательский анализ выживаемости пациентов по широко известному датасету влияния лечения на пациентов с острым лейкозом (Freireich et al. Blood 21(1963): 699-716). При анализе будем применять инструменты описательной статистики, тестировать гипотезы, исследовать влияние факторов на выживаемость с помощью полупараметрической модели Кокса.

Цели

1. Выяснить является ли эффект лечения статистически значимым.
2. Выявить факторы, влияющие на выживаемость.
3. Оценить масштаб влияния факторов на выживаемость с помощью модели Кокса.

Описание данных

Данные представлены в виде таблиц для 2х групп "лечение" и "плацебо" со следующими столбцами:

1. time - продолжительность жизни, месяцев
2. logWBC - количество белых кровяных телец
3. sex - пол
4. status - статус лечения (0 - цензурирован, 1 - рецидив)