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学术报告:基于贝叶斯方法的生物标志阈值模型的及其在HPV疫苗试验中的应用

发布时间:2017年04月12日 浏览次数:发布者:mathky

报告人:陈炳树副教授,

加拿大 Queen’s University

报告题目:于贝叶斯方法的生物标志阈值模型的及其在HPV疫苗试验中的应用

报告时间:2017年04月18日10:30

报告地点:海韵行政楼B313

报告摘要:在生物医学研究中,我们通常感兴趣的是估计结果变量(例如治疗效果,药物的副作用风险等)如何与治疗变量以及其他相关的生物标志变量之间的相互关系。例如,在HPV疫苗的随机对照临床试验中,研究者希望了解胚胎流产率与HPV疫苗接种时间之间的关系。我们提出了一个分层贝叶斯生物标志物阈值模型,用来对生物标志物变量的切割点和生物标志物处理相互作用的量值进行同时推断。在马尔可夫链蒙特卡罗中提出和使用分级先验用于统计推断。我们进一步在生物标记阈值模型(bhm)的R软件包中实现所提出的方法。几个临床试验的例子将演示如何使用 bhm 软件包来分析线性模型,广义信息模型,和生存分析模型数据。

报告人简介:陈炳树,加拿大皇后大学公共医学系、数学与统计系双聘副教授,于2003年加拿大滑铁卢大学取得生物统计博士学位,于1997年中国科学院应用数学所取得硕士学位,于1994年北京师范大学取得学士学位。2003年至2008年在美国国立癌症研究所(NCI)从事博士后研究,2007年至2008年任加拿大Concordia大学助理教授,2008年至2014年任加拿大皇后大学助理教授。

联系人:周达助理教授

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