乳房x线摄影筛查队列中的乳腺癌自然历史模型和风险预测

在一篇新论文中，医学流行病学和生物统计学系的博士生里卡德·斯特兰德伯格(Rickard Strandberg)为乳腺癌的新自然史模型奠定了基础。通过利用可用的详细筛选队列，里卡德的工作包括该模型的三个不同应用。

本文包括四项研究，首先是自然历史模型的统计框架的开发，然后是研究I-II中瑞典乳房x光筛查队列的应用。在研究III中，Rickard Strandberg着重于风险预测对自然史模型进行了修改风险因素分别在模型的四个组成部分中。在研究IV中，该模型用于研究乳房x线摄影中使用的某些采集参数对检测的影响乳腺癌肿瘤。

你的论文中最重要的成果是什么?

“我们希望，这些类型的建模方法对广泛的应用都是有用的。通过自然史模型，我们可以更多地了解疾病的发展，研究疾病的影响乳房癌症筛查，预测女性未来患乳腺癌的风险。在这篇论文中，我们开发了可以直接纳入筛查影响的风险预测，这是传统风险预测模型无法做到的。”

你为什么选择学习这个特殊的领域?

“我的背景是数理统计，对统计建模特别感兴趣。当我看到这个项目时，我立刻明白了他们(现在的我们)想要做什么。此外，乳腺癌研究的重要性再怎么强调也不为过。我从来没有成为一个医学博士但在这里，我找到了一种以我自己的方式做出贡献的方式。”

你认为在这个研究领域应该做些什么?

“与往常一样，乳腺癌建模在某些领域可以改进。对于这个模型来说，最重要的区域是转移和乳房癌症子类型。根据其他研究人群的数据验证模型也是重要的一步。”