| 主题 | 课程内容 |
| 一、高级生存分析方法介绍与R基础 | 1. 高级生存分析方法概览及高分文章举例
2. R语言及Rstudio下载，环境构建 3. 包的安装及帮助定位 4. 原子向量的用法介绍 5. 矩阵，数据框及列表介绍 6. 函数的一般用法介绍及出现报错的解决方案 7. Tidyverse体系初探及重要函数用法介绍 |
| 二、常规文章分析流程化操作
（全自动出图及出表） |
1. 组间基线表格快速制作及发表级文件生成
2. 单因素分析批量实现及发表级文件生成 3. 多因素分析批量实现及快速图表生成 4. 亚组分析及其森林图的快速绘制（包括交互作用及趋势性检验） 5. 常规生存分析方法介绍及批量实现（KM,COX,生存曲线及累计风险曲线绘制） |
| 三、高级生存分析方法 | 1. 竞争风险模型的原理及R语言实现
2. Landmark分析原理及R语言实现 3. RMST（限制平均生存时间）/RMSL分析原理及R语言实现 4. 加权生存分析/调整协变量生存分析的 R语言实现及结果解读 5. Win Ratio的概念,R语言实现与结果解读 6. 传统生存分析预测模型的构建及验证 7. 机器学习生存模型的构建 |
| 四、纵向数据分析及动态预测模型 | 1. 纵向数据分析总论及数据整理要点
2. 应用R语言进行重复测量方差分析 3. 一般线性混合模型原理及R语言实现，结果解读 4. 广义估计方程原理及R语言实现，结果解读 5. 动态预测模型方法学概览及实现介绍 6. 基于贝叶斯的联合模型总体方法学介绍及实现途径（lancet digital healthy 方法） 7. 动态预测结果的计算及可视化 8. 各种结果变量的纵向子模型的指定与实现 9. 纵向子模型与生存模型的链接方式选择与指定 10. 竞争风险模型的动态预测模型的构建 |
| 八、辅助课程 | 1. 长期微信群答疑，为学员扫清技术难点障碍
2. 技术咨询、合作，提供全方位服务 3. 专业技术团队深入探讨 4. 科研基金项目合作 |
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