Descriptive Epidemiology: Historical Perspectives and Future Opportunities
Descriptive Epidemiology: Historical Perspectives and Future Opportunities
Dr. Joseph F Fraumeni, Jr. és Dr. Robert N. Hoover visszatekintést nyújt a leíró epidemiológia évtizedes úttörő kutatásaira.
A részleg a leíró epidemiológiai vizsgálatok széleskörű, sokoldalú programját tartja fenn, amely különböző módszertani megközelítéseket alkalmaz az új kockázati tényezők azonosítására, a tumorok heterogenitásának értékelésére, a gyakori és ritka rosszindulatú daganatok jelenlegi és jövőbeli tendenciáinak leírására, valamint a második primer rákok kockázatának előrejelzésére.
COVID-19 Mortality Tracker
A kutatók kifejlesztették a COVID-19 Mortality Tracker-t, hogy a világjárvány kezdete óta hetente nyomon kövessék az általános és ok-specifikus halálozás amerikai tendenciáit. A cél a COVID-19 szélesebb körű hatásának nyomon követése a halálozásra az Egyesült Államokban, adatvizualizációs technikák segítségével, hogy feltárják a mintázatokat és potenciális kutatási kérdéseket hozzanak létre.
Rákos megbetegedések arányának feltérképezése földrajzi, faji és etnikai hovatartozás szerint
Az új rákkeltő expozíciók azonosítása érdekében kutatóink az NCI Cancer Atlas-t, egy vizualizációs térképező eszközt használnak a rákos megbetegedések földrajzi eloszlásának, valamint a faji és etnikai hovatartozás szerinti különbségek jellemzésére.
Molekuláris epidemiológia a rák irányzataiban
A rák kezelését és prognózisát befolyásoló, újonnan megjelenő molekuláris, genetikai, hormonális és vírusmarkerek kihasználása érdekében a DCEG kutatói a patológiai jelentések adatait beépítik a leíró tanulmányokba és a rákregiszterekbe. Ez az erőfeszítés illeszkedik az osztály szélesebb körű, a rák etiológiájával kapcsolatos tumorprofilkészítésre irányuló programjához.
Adatok összekapcsolására irányuló vizsgálatok
A rákregiszterekkel összekapcsolt nagy adatbázisok lehetővé teszik a DCEG kutatói számára, hogy felmérjék a rák kockázati tényezőinek hatását a populációs szintű előfordulási arányokra. Az összekapcsolt tanulmányok közé tartozik a HIV/AIDS Cancer Match Study, a Transplant Cancer Match Study és a SEER-Medicare.
Új módszerek és eszközök
ADCEG kutatói kifinomult biostatisztikai modelleket és elemzőeszközöket fejlesztettek ki, hogy segítsenek megmagyarázni a rák előfordulási és halálozási trendek időbeli változásait. Ilyen például az Age-Period-Cohort (APC) eszköz, amelyet arra terveztek, hogy lehetővé tegye a kutatók számára az életkorral összefüggő biológia, a naptár-időszak hatások (pl. szűrés) és a születési kohorsz expozíció interaktív hatásainak szétválasztását egyik generációról a másikra.