Descriptive Epidemiology

当部門は、新しい危険因子の特定、腫瘍の不均一性の評価、一般的および稀な悪性腫瘍の現在および将来の傾向の記述、二次原発がんのリスク予測など、さまざまな方法論を駆使した広範で多面的な記述疫学研究プログラムを行っています。

COVID-19 Mortality Tracker

研究者たちは、パンデミックの発生以来、全体的および原因別死亡率における米国の傾向を毎週モニターするために、COVID-19 Mortality Trackerを開発しました。

Mapping Cancer Rates by Geography, Race, and Ethnicity

新しい発がん性曝露を特定するために、研究者たちはNCI Cancer Atlasという可視化マッピングツールを利用して、がんの地理的分布と人種や民族による違いを特徴付けることにしました。

がんの傾向における分子疫学

がんの治療や予後に影響を与える分子、遺伝子、ホルモン、ウイルスマーカーを利用するために、DCEG研究者は病理報告情報を記述研究およびがん登録に統合している。 この取り組みは、がんの病因論に関連した腫瘍プロファイリングに関する、より広範な部門のプログラムと連携している。

Data Linkage Studies

がん登録にリンクした大規模データベースにより、DCEG研究者はがんの危険因子が集団レベルの発生率に及ぼす影響を評価することができる。 リンクされた研究には、HIV/AIDS Cancer Match Study、Transplant Cancer Match Study、SEER-Medicareなどがある。

Novel Methods and Tools

DCEG 研究者は、がん発生率と死亡率の時系列の傾向の変化を説明できるように、高度な生物統計モデルや分析用具を開発してきた。 その一例が年齢-期間-コホート（APC）ツールであり、研究者が加齢に関連した生物学、暦期間効果（例：スクリーニング）、出生コホートによる曝露の相互効果を、ある世代から次の世代へと分離できるように設計されている

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