Descriptive Epidemiology: Historical Perspectives and Future Opportunities
Descriptive Epidemiology: Historical Perspectives and Future Opportunities
Dr. Joseph F Fraumeni, Jr. en Dr. Robert N. Hoover presenteren een terugblik op decennia van baanbrekend onderzoek in de beschrijvende epidemiologie.
De Divisie onderhoudt een breed opgezet, veelzijdig programma van beschrijvende epidemiologische studies waarbij gebruik wordt gemaakt van een verscheidenheid aan methodologische benaderingen om nieuwe risicofactoren te identificeren, tumorheterogeniteit te evalueren, huidige en toekomstige trends van veel voorkomende en zeldzame maligniteiten te beschrijven, en het risico op tweede primaire kankers te voorspellen.
COVID-19 Mortality Tracker
Onderzoekers ontwikkelden de COVID-19 Mortality Tracker om wekelijkse Amerikaanse trends in de totale en oorzaak-specifieke mortaliteit sinds het begin van de pandemie te monitoren. Het doel is om de bredere impact van COVID-19 op de mortaliteit in de VS te monitoren met behulp van datavisualisatietechnieken om patronen te onthullen en potentiële onderzoeksvragen te genereren.
Het in kaart brengen van kankerpercentages per geografie, ras en etniciteit
Om nieuwe kankerverwekkende blootstellingen te identificeren, maken onze onderzoekers gebruik van de NCI Cancer Atlas, een visualisatie mapping tool, om de geografische distributie van kanker te karakteriseren, evenals verschillen per ras en etniciteit.
Moleculaire epidemiologie in kankertrends
Om te profiteren van nieuwe moleculaire, genetische, hormonale en virale markers die de behandeling en prognose van kanker beïnvloeden, integreren DCEG-onderzoekers informatie uit pathologieverslagen in beschrijvende studies en kankerregisters. Deze inspanning sluit aan bij het bredere programma van de divisie inzake tumorprofilering in relatie tot de etiologie van kanker.
Data Linkage Studies
Grote databases gekoppeld aan kankerregisters stellen DCEG-onderzoekers in staat om de invloed van kankerrisicofactoren op de incidentiecijfers op bevolkingsniveau te beoordelen. Tot de gekoppelde studies behoren de HIV/AIDS Cancer Match Study, de Transplant Cancer Match Study, en SEER-Medicare.
Nieuwe methoden en hulpmiddelen
De DCEG-onderzoekers hebben geavanceerde biostatistische modellen en analytische hulpmiddelen ontwikkeld om veranderingen in de incidentie van kanker en sterftetrends in de loop van de tijd te helpen verklaren. Een voorbeeld is het leeftijdsperiode-cohort (APC) instrument, ontworpen om onderzoekers in staat te stellen de interactieve effecten van leeftijdsgerelateerde biologie, kalenderperiode-effecten (b.v. screening), en geboortecohortblootstelling van de ene generatie op de volgende te ontwarren.