乳腺癌是一种复杂的疾病，它的进展很难预测，但也很重要。
虽然许多因素可能会影响乳腺癌的预后，但马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校的生物统计学家Chi Hyun Lee已经将注意力集中在一个已经出现的风险因素上，因为它有可能预测疾病的进展。
李博士将利用美国国立卫生研究院(NIH)提供的一项为期两年、价值154,791美元的资助，致力于开发统计工具，以更好地预测乳腺癌复发后的生存率和生存时间。
她指出，虽然该项目的重点是乳腺癌研究，但提出的统计方法将广泛应用于其他慢性疾病。
Lee的研究涉及雄激素受体(AR)，这是一种生物标志物，在细胞水平上调节激素，包括女性的性、躯体和行为功能。然而，过量饮酒会增加患乳腺癌的风险。
在这个项目中，Lee将使用护士健康研究(NHS)的数据，这是世界上最大的前瞻性队列研究之一，调查女性主要慢性疾病的风险因素，包括乳腺癌。这项研究的数据建立于1976年，包含了乳腺癌研究的宝贵信息，如生活方式、激素和遗传风险因素，包括AR，以及乳腺癌诊断、复发和死亡等临床结果。
“在许多关于乳腺癌存活的流行病学研究中，”Lee解释说，“研究人员依赖于风险比，或者与对照组相比，发生诸如死亡或疾病进展等有害事件的可能性。这个比率是用一种叫做比例风险模型的统计方法确定的。
“然而，我们在NHS数据中发现，关于AR表达与乳腺癌生存之间关联的模型假设是错误的。这意味着在评估AR的预后价值时，风险比的结果往往会产生误导。”
Lee指出，另一种基于限制平均生存时间(RMST)的统计方法具有更好的预后价值。RMST是一个概要度量，定义为到特定时间点的预期寿命，消除了可能被证明是错误的成比例危险的假设。RMST具有许多优点，例如其简单的解释和健壮性。
Lee说:“具体来说，我们可以根据绝对影响来评估预后因素的影响，这在临床上更容易解释。”
李的资助将使她能够开发基于RMST的新颖统计方法，以充分利用护士健康研究的丰富数据。
因此，她希望更好地了解AR对乳腺癌进展和生存的复杂影响。最终，这笔资金将支持两个目标:开发一种基于RMST的灵活回归方法，用于阐明AR对不同亚型乳腺癌生存的临床意义;并开发一种无模型方法来比较不同AR状态组乳腺癌复发后的生存率。
