Epidemiología descriptiva

La División mantiene un programa amplio y multifacético de estudios epidemiológicos descriptivos que utilizan una variedad de enfoques metodológicos para identificar nuevos factores de riesgo, evaluar la heterogeneidad de los tumores, describir las tendencias actuales y futuras de las neoplasias comunes y raras, y proyectar el riesgo de segundos cánceres primarios.

Rastreador de la mortalidad por COVID-19

Los investigadores desarrollaron el Rastreador de la mortalidad por COVID-19 para supervisar las tendencias semanales de los Estados Unidos en la mortalidad general y por causas específicas desde el inicio de la pandemia. El objetivo es supervisar el impacto más amplio de COVID-19 en la mortalidad en los EE.UU. utilizando técnicas de visualización de datos para revelar patrones y generar posibles preguntas de investigación.

Mapping Cancer Rates by Geography, Race, and Ethnicity

Para identificar nuevas exposiciones cancerígenas nuestros investigadores utilizan el Atlas del Cáncer del NCI, una herramienta de mapeo de visualización, para caracterizar la distribución geográfica del cáncer, así como las diferencias por raza y etnia.

Epidemiología molecular en las tendencias del cáncer

Con el fin de aprovechar los nuevos marcadores moleculares, genéticos, hormonales y víricos que influyen en el tratamiento y el pronóstico del cáncer, los investigadores del DCEG están integrando la información de los informes patológicos en los estudios descriptivos y los registros de cáncer. Este esfuerzo encaja con el programa más amplio de la División sobre perfiles tumorales en relación con la etiología del cáncer.

Estudios de vinculación de datos

Las grandes bases de datos vinculadas a los registros de cáncer permiten a los investigadores del DCEG evaluar la influencia de los factores de riesgo del cáncer en las tasas de incidencia a nivel de población. Entre los estudios vinculados se encuentran el HIV/AIDS Cancer Match Study, el Transplant Cancer Match Study y el SEER-Medicare.

Métodos y herramientas novedosas

Los investigadores del DCEG han desarrollado sofisticados modelos bioestadísticos y herramientas analíticas para ayudar a explicar los cambios en las tendencias de incidencia y mortalidad por cáncer a lo largo del tiempo. Un ejemplo es la herramienta Edad-Período-Cohorte (APC), diseñada para permitir a los investigadores desentrañar los efectos interactivos de la biología relacionada con la edad, los efectos del período de calendario (por ejemplo, el cribado) y las exposiciones de la cohorte de nacimiento de una generación a la siguiente.