Биография
Панкрац получил степень бакалавра (1992 г.) и магистра (1994 г.) по статистике в Университете Бригама Янга. Он получил степень доктора философии по статистике (1999 г.) в Университете Райса. После получения докторской степени. Он начал свою постдокторскую карьеру в клинике Майо в Рочестере, где поступил на факультет биостатистики. Он перешел в Университет Нью-Мексико в 2014 году и присоединился к Комплексному онкологическому центру UNM в 2018 году.
О себе
Мотивирующей силой, стоящей за моими статистическими и совместными исследовательскими интересами, является желание лучше понять болезни человека. Я намерен работать над использованием статистических методов для разработки исследований, сбора и анализа данных, которые приведут к более глубокому пониманию развития и исхода заболевания. Моя предыдущая работа была сосредоточена на трех основных областях: рак молочной железы, исследования вакцин и деменция. После нескольких лет работы в роли, где я почти полностью сосредоточился на нефрологии, я вернулся к должности, где я сосредоточен в основном на сотрудничестве, связанном с раком. Именно изучение этих болезней дает толчок моим личным исследовательским усилиям, которые лежат в трех конкретных областях.
• Продольные данные: я заинтересован в понимании и разработке методологий, позволяющих делать правильные выводы из данных, когда наблюдения коррелируют. Это полезно, когда измерения проводятся повторно и/или на связанных лицах, а также в различных биостатистических приложениях, например, при анализе данных стратифицированных клинических испытаний.
• Статистическая генетика: мне интересно понять влияние мутаций болезней на популяции. Мои основные интересы лежат в области популяционных генетических исследований. В частности, меня интересует, как данные беспородных популяций могут быть применены в таких областях, как молекулярная эволюция, генетическое картирование, анализ последовательностей и статистическое/математическое моделирование биологических систем, а также картирование генов болезней с семейными данными. Я также заинтересован в лучшем понимании методов оценки вклада генетики в возникновение и бремя болезней в нынешнюю эпоху высокопроизводительного генотипирования.
• Модели риска. В настоящее время существует огромный интерес к использованию моделей прогнозирования риска как части оценки риска и консультирования в клинике. Я начал развивать свои способности в использовании клинических и других данных для целей разработки и оценки моделей оценки риска заболевания. Я был соруководителем по гранту, который был профинансирован для изучения моделей прогнозирования риска рака груди, и я разработал две модели прогнозирования риска, одну для оценки риска рака молочной железы и одну для оценки вероятности того, что у пожилого человека разовьется легкие когнитивные нарушения.
Области специализации
Биостатистика
Прогнозирование риска
Статистическая генетика
Продольный анализ данных
Статистическое сотрудничество
Достижения и награды
Признание лучших работ: Клинический журнал Американского общества нефрологов, 2019 г.
Лучший рецензент: Global Peer Review Awards, Powered by Publons, Web of Science Group, 2019 г.
Лучший рецензент: Американский журнал гастроэнтерологии, 2006 г.
Признание лучших работ: журнал вычислительной и графической статистики, 2003 г.
пол
M
Языки
- Испанский
Исследования и стипендии
Мои основные области вклада в науку можно выделить в четырех широких категориях:
1) Аналитические подходы к анализу выживаемости пропорциональных рисков Кокса со случайными эффектами: я работал над формализацией статистического обоснования внедрения терминов случайных эффектов в модели пропорциональных рисков Кокса и продемонстрировал, что эти подходы можно использовать в анализе связей для времени до -событийные фенотипы.
2) Риск развития когнитивных нарушений и деменции: я принимал активное участие в исследовании вопросов, связанных с деменцией у пожилых людей и продромальным состоянием деменции (легкое когнитивное нарушение или MCI). Я участвовал в разработке теоретических и генетических моделей развития деменции и разработал инструмент для оценки риска развития ЛКН у пожилых людей.
3) Оценка и прогнозирование риска рака молочной железы у женщин с доброкачественными заболеваниями молочной железы (ДМЖ): женщины, перенесшие биопсию молочной железы и получившие доброкачественные результаты, по-прежнему имеют повышенный риск развития рака молочной железы в будущем. Я помог лучше описать риск рака молочной железы у женщин с BBD и разработать модели, которые помогут медицинскому персоналу при оказании помощи и консультировании этих женщин.
4) Понимание риска рака молочной железы с помощью генетики и маммографической плотности: генетические маркеры вносят значительный вклад в риск рака молочной железы, как и маммографическая плотность груди. Я участвовал в важной работе по выявлению генетических маркеров риска рака молочной железы, а также помог подтвердить повышенный риск рака молочной железы среди женщин с более высокой маммографической плотностью и работал над разработкой и оценкой методов, используемых для измерения маммографической плотности.