Bioestadística

El recurso compartido de bioestadística del UNM Cancer Center (BSR) ofrece colaboración bioestadística y apoyo para el diseño de estudios, análisis estadístico, ensayos clínicos, preparación de subvenciones y desarrollo metodológico. Brindamos experiencia en el diseño y análisis de estudios genéticos, incluida la investigación de secuenciación, metilación y expresión genética de próxima generación.

Los recursos compartidos de bioestadística se encuentran en el Centro de investigación del cáncer (CRF), en la planta baja. Teléfono: al +505 925-1119 • Fax: 505-272-2570

Recurso compartido de bioestadística

Dr. V. Shane Pankratz

Director, Recursos Compartidos de Bioestadística

Correo electrónico Dr. Pankratz
Despacho: CRF G019
Teléfono de oficina: 505-272-3718

Para reconocer el uso de este recurso compartido, incluya lo siguiente en sus publicaciones:

Esta investigación fue parcialmente financiada por la Subvención de Apoyo al Centro Integral del Cáncer de la UNM NCI P30CA118100 y el recurso compartido de Bioestadística.

Los objetivos del recurso compartido de bioestadística de la UNMCC (BSR) son:

  1. Brindar a los miembros de la UNMCC apoyo bioestadístico para ensayos clínicos y los cuatro programas de investigación mediante consultas para desarrollar hipótesis de investigación apropiadas y diseños de estudio eficientes, junto con la determinación de tamaños de muestra apropiados para los estudios propuestos.
  2. Apoyar los componentes clínicos del Centro Oncológico, incluida la revisión del protocolo y el seguimiento de los ensayos clínicos realizados dentro de la UNMCC, y así garantizar una alta calidad de los datos, la integridad del estudio y la seguridad del paciente
  3. Realizar y resumir análisis estadísticos, incluida la preparación de informes resumidos, proporcionar análisis estadísticos actualizados y ayudar en la preparación de resúmenes y manuscritos que difundirán el conocimiento adquirido a través de las actividades de investigación del CCSG.
  4. Desarrollar una metodología estadística crítica cuando los enfoques actualmente disponibles resulten insuficientes para abordar el análisis de datos de proyectos de investigación.
  5. Brindar educación y difusión sobre tecnologías y servicios de recursos ofreciendo series de conferencias de cursos cortos y talleres sobre temas bioestadísticos fundamentales para investigadores del cáncer.

El recurso compartido de bioestadística de la UNMCC (BSR) colabora con los investigadores del Centro Oncológico para

  • Desarrollar y definir objetivos de investigación, hipótesis y puntos finales apropiados.
  • Seleccione diseños de estudio eficientes
  • Determinar tamaños de muestra apropiados
  • Proponer métodos estadísticos adecuados para los análisis, incluidos los análisis intermedios y finales.
  • Definir reglas de parada
  • Diseñar planes de cegamiento y aleatorización para estudios clínicos.
  • Planificar y redactar secciones estadísticas de subvenciones y protocolos.
  • Análisis estadístico de datos piloto y de estudio
  • Trabajar con el personal de gestión de datos para lograr un diseño y una calidad de bases de datos eficientes

Solicitar soporte de bioestadística

Solicite una consulta con el recurso compartido de bioestadística mediante el formulario a continuación.

Para solicitar apoyo del recurso compartido de bioestadística, complete este formulario. Su solicitud será revisada de inmediato y programaremos una reunión para discutir su proyecto, incluida la descripción de cómo y cuándo el recurso puede ayudarlo.

Soporte de bioestadística

Para solicitar asistencia del recurso compartido de bioestadística, complete nuestro formulario de solicitud. Su solicitud será revisada de inmediato y programaremos una reunión para discutir su proyecto, incluida la descripción de cómo y cuándo el recurso puede ayudarlo.

Directrices para trabajar con el recurso compartido de bioestadística (BSR)

  • BSR brinda apoyo a los miembros del UNM Cancer Center a través de colaboraciones en las que los bioestadísticos se convierten en colaboradores a largo plazo dentro de los equipos de investigación mediante el apoyo de subvenciones.
  • Cualquier excepción a este modelo se puede discutir a través de una reunión introductoria con el Director de BSR.
  • Proporcione suficiente tiempo de espera para nuestro trabajo. Todas las solicitudes son únicas y se estimará un cronograma preciso durante la reunión inicial.

Ejemplos de pautas de tiempo son:

  • Carta de apoyo para la solicitud de subvención: 1 semana
  • Solicitud de subvención interna: 1 mes
  • Solicitud de subvención externa: 3 meses
  • Análisis estadístico para manuscrito / resumen / presentación: 1-3 meses

Qué esperar después del envío de la solicitud:

  • La solicitud se revisará con prontitud y se contactará a los investigadores para concertar una reunión a fin de discutir más a fondo la propuesta con el estadístico asignado.
  • La reunión inicial incluirá una discusión que describa cómo el BSR puede ayudarlo, determinar un cronograma, establecer un alcance de trabajo.
  • Todas las propuestas de subvención que incluyen un estadístico BSR requieren un Carta de intención de propuesta de subvención (LOI) para el apoyo bioestadístico firmado por el investigador y el estadístico principal antes de la presentación
  • A Carta de acuerdo de apoyo bioestadístico se completa antes de iniciar el trabajo del proyecto

Facultad y personal de bioestadística

Imagen de PankratzCatedrático de Medicina Interna
Director, Recursos Compartidos de Bioestadística de la CMNUCC
Centro de Investigación del Cáncer (CRF) G19
al +505 272-3718
Envíe un correo electrónico al Dr. Pankratz

Líneas de Investigación
Genética estadística y epidemiología genética, métodos estadísticos en epidemiología, métodos para el análisis de datos recopilados longitudinalmente, análisis de supervivencia, modelos de riesgo y predicción de riesgo

Educación y Entrenamiento
PhD, Estadística, Rice University
Maestría, Estadística, Universidad Brigham Young

Codirector, UNMCCC Biostatistics Shared Resource
Director de Bioestadística de Ensayos Clínicos
Centro de Investigación del Cáncer (CRF) G13
al +505 272-2963
Envíe un correo electrónico al Dr. Wu

Líneas de Investigación
Métodos estadísticos en el diseño de ensayos clínicos de cáncer, diseño de ensayo de supervivencia de fase II de un solo brazo, diseño de ensayo de plataforma y paraguas aleatorizado adaptativo bayesiano, diseño de ensayo secuencial grupal, diseño de selección cribado, diseño de ensayo de varios brazos y etapas múltiples, diseño de ensayo de inmunoterapia contra el cáncer, supervivencia análisis, inferencia de probabilidad, teorema asintótico.

 

Educación y Entrenamiento
Posdoctorado, Centro de Investigación del Cáncer Fred Hutchinson
PhD, Estadística, Universidad de Toronto
Maestría en Estadística, Universidad de York

Imagen de KangProfesor Asociado de Medicina Interna
Centro de Investigación del Cáncer (CRF) G-17
al +505 272-4195
Correo electrónico Dr. Kang

Líneas de Investigación
Modelado y análisis estadístico para datos genómicos de alta dimensión, métodos estadísticos para evaluación de biomarcadores y predicción clínica.

Educación y entrenamiento
Doctorado en Estadística, Universidad de Nuevo México
MS Estadística, Universidad de Nuevo México
Maestría en Matemáticas Aplicadas, Universidad de Correos y Telecomunicaciones de Beijing
Licenciatura en Matemáticas, Universidad de Correos y Telecomunicaciones de Beijing

Ver Publicaciones

Imagen de LuoProfesor
Centro de Investigación del Cáncer (CRF) G15
al +505 272-8704
Correo electrónico Dr. Luo

Líneas de Investigación
Genómica estadística y epidemiología genética, reducción de datos de alta dimensión, estudios de secuenciación de próxima generación, estudios de asociación de todo el genoma, análisis de rutas / conjuntos de genes, ensayos clínicos genómicos

Educación y Entrenamiento
Doctorado en Salud Pública (Bioestadística), Escuela de Salud Pública de la Universidad de Texas
Maestría en Matemáticas, Universidad de Fudan, China
Licenciatura en Matemáticas Aplicadas, Universidad de Wuhan, China

Ver Publicaciones 

Profesor Investigador de Medicina Interna
Edificio de incubadoras de investigación, 1st Floor
al +505 272-4037
Envíe un correo electrónico al Dr. Davis

Intereses de investigación
Métodos estadísticos en investigación, Aplicaciones de la regresión inversa en la calibración de biosensores, Mejores prácticas estadísticas

Educación y entrenamiento
Estadística de doctorado, Universidad Johns Hopkins
Estadísticas de MS, Univ. de Florida

Ver Publicaciones

Imagen de BoyceInvestigador Científico
Centro de Investigación del Cáncer (CRF) G-22
al +505 272-9578
Correo electrónico Boyce

Líneas de Investigación
Disparidades de salud, investigación basada en la población, investigación de encuestas y epidemiología nutricional.

Educación y Entrenamiento
MPH Epidemiología / Bioestadística, Facultad de Medicina de la Universidad de Tufts
MS Nutrition, Escuela Friedman de Ciencias y Políticas de Nutrición de la Universidad de Tufts
Licenciatura en bioquímica, Knox College

Investigador Científico
Centro de Investigación del Cáncer (CRF) G-22
al +505 272-6038
Correo electrónico Kosich

Líneas de Investigación
Equidad en salud, epidemiología ambiental, métodos estadísticos en epidemiología

Educación y Entrenamiento
Epidemiología MPH, Universidad de Pittsburgh
Licenciatura en Química, Harvey Mudd College
Licenciatura en Sociología, Harvey Mudd College

Investigador Científico
Centro de Investigación del Cáncer (CRF) G-22
Correo electrónico: dkanda@salud.unm.edu

Líneas de Investigación

ensayos clínicos, investigación basada en la población, epidemiología ambiental, métodos estadísticos en la investigación 

Educación y Entrenamiento

DrPH Bioestadística, Universidad del Sur de Georgia
Bioestadística MPH, Universidad del Sur de Georgia
B. Farmacia, Universidad Ahmadu Bello, Nigeria  

Imagen de LiProfesor Asistente de Matemáticas y Estadística
Centro de aprendizaje de ciencias y matemáticas, 308
Envíe un correo electrónico al Dr. Li

Líneas de Investigación 
Métodos bayesianos, análisis de supervivencia espacial, modelado de eventos recurrentes, confiabilidad y antecedentes bayesianos no paramétricos

Educación y Entrenamiento
Doctorado en Estadística, Universidad de Carolina del Sur
Licenciatura en Estadística, Universidad de Wuhan, China

Investigador Asociado Científico
Departamento de ciencias farmacéuticas
colegio de Farmacia
1000 bulevar de Stanford.
al +505 272-7391
Correo: tozechowski@salud.unm.edu

Educación y Entrenamiento
Doctorado en Desarrollo Infantil y Estudios Familiares, Purdue University
Maestría en Desarrollo Humano y Estudios Familiares, Universidad Purdue

Líneas de Investigación
Análisis de procesos clínicos, mediadores y resultados en ensayos aleatorizados; modelado e inferencia causales; teoría de la respuesta al ítem; Estadísticas bayesianas; modelos de efectos mixtos y variables latentes para datos longitudinales; aplicaciones de imputación múltiple para problemas de datos faltantes.

Asistente de Investigación de Posgrado
Centro de Investigación del Cáncer (CRF) G-22
Correo electrónico: XiGao@salud.unm.edu

Líneas de Investigación
Análisis de supervivencia, aprendizaje automático, análisis de macrodatos, metodología estadística

Educación y Entrenamiento
MS Estadística, Universidad de Nuevo México
Licenciatura en Ingeniería Mecánica y Mención en Matemáticas, Universidad de Nuevo México
BE Ship Engineering, Universidad Marítima de Dalian

Asistente de Investigación de Posgrado
Centro de Investigación del Cáncer (CRF) G-22
Correo electrónico: wangld@unm.edu

Líneas de Investigación
Genómica estadística, aprendizaje automático, computación estadística.

Educación
MS Estadística, Universidad de Nuevo México
Maestría en Ciencias de la Computación, Universidad de Nuevo México
Maestría en Química, Universidad de Nuevo México
Maestría en Biología, Universidad Tecnológica de Beijing
BE Material Engineering, Universidad de Ciencia y Tecnología, Beijing

Candidato a Doctorado en Estadística
Asistente de Investigación de Posgrado
Centro de Investigación del Cáncer (CRF) G-35
Correo electrónico: jessieli@unm.edu

Líneas de Investigación
Genómica estadística, epidemiología estadística, metodología estadística

Educación y Entrenamiento
MS Estadística, Universidad de Nuevo México
Maestría en Química, Universidad de Nuevo México
MS Pesticida, Universidad Agrícola de China
BE Ingeniería Química, Universidad Tecnológica de Dalian

Curso 101 de bioestadística

Comprender la bioestadística es fundamental para la investigación del cáncer. BIOS 101: Principios de bioestadística y ciencia de datos para investigadores del cáncer en UNM Comprehensive Cancer Center (UNMCCC) es un programa diverso presentado en una serie de nueve conferencias. Las conferencias presentan los principios básicos de la bioestadística y la ciencia de datos cuantitativos.


Próximamente en la primavera de 2023

¿Preguntas? Email para tboyce@salud.unm.edu (Tawny Boyce).   

Este curso cubre métodos estadísticos básicos.

Las conferencias están destinadas a quienes están en proceso de aprendizaje de aplicaciones bioestadísticas o para quienes desean un curso de actualización. Este curso cubrirá:

  • tipos de datos
  • estadísticas descriptivas
  •  estimación
  • evaluación de la hipótesis
  • correlación / regresión
  • análisis de supervivencia
  • cálculo del tamaño de la muestra
  • directrices para el análisis estadístico de datos genómicos

Algunas clases introducirán la teoría básica y su aplicación utilizando herramientas informáticas o software libre.

Objetivo del curso

El objetivo de esta clase es presentar los conceptos y métodos estadísticos básicos para la investigación del cáncer.

Formato del curso

El curso consistirá en lecciones e instrucción práctica. Los materiales de la conferencia (diapositivas) se publicarán antes de cada clase.

Política de registro

No hay tarifa para esta serie de conferencias. Sin embargo, los estudiantes deben registrarse antes del 5 de enero de 2022, por correo electrónico a tboyce@salud.unm.edu (Tawny Boyce).

* Nota: Los estudiantes que deseen asistir solo a algunas de las conferencias deben inscribirse en el curso.

¿Quién debería tomar este curso?

Médicos, becarios, investigadores del cáncer y estudiantes de biología del cáncer.

Nota: Solo los empleados y el profesorado del Centro de Ciencias de la Salud de UNM son elegibles. Si no es miembro del personal docente o del personal de UNM HSC, comuníquese con el Coordinador antes de la fecha límite de inscripción.

Requisitos previos del curso

Ninguna

Politica de CREDITO

No hay crédito por este curso.

Tareas para la casa

Los estudiantes recibirán una tarea de 5 preguntas cada semana. La tarea asignada se contará como una prueba para evaluar la comprensión del material por parte del estudiante.

Grado

La calificación de aprobado o reprobado se calculará de la siguiente manera: 50% de tarea, 50% de asistencia. Los estudiantes deben asistir a un mínimo de ocho de las 10 conferencias para recibir una calificación de asistencia aprobatoria.

Certificación

Los estudiantes que completen y aprueben el curso recibirán un certificado.

Evaluación del curso

Al final de cada clase, los estudiantes deben completar y enviar un formulario de evaluación para la conferencia.