CORE--BIOSTATISTICS

核心--生物统计学

基本信息

项目摘要

The primary goal of the Biostatistics core is to provide the San Francisco Treatment Research Center (TRC) with support for all of the quantitative and methodological aspects of TRC studies. A secondary goal is to conduct original research of specific statistical issues directly relevant to those same studies. This proposal describes the planned activities of this Core. The core is designed to accomplish the following specific aims: (1) to provide methodological consultation and biostatistical analyses for each component; (2) to provide structure, support, coordination and oversight for collection, computer entry, and management of research data; (3) to insure the security and integrity of all TRC data; and (4) to conduct a series of inter-related studies of existing methods for the analysis of discrete outcomes from longitudinal studies in the presence of missing data. This Core will support the biostatistical and data-related activities of the four proposed components that will study treatments for complex drug-abusing patients in new settings. From a data analysis perspective all component studies include a number of common features: a comparison group, recruiting and enrolling participants sequentially, multiple measures including both continuous and discrete outcomes, participants followed over a time course with repeated measurements, multiple hypotheses, and participant attrition. Each component will also present unique analytic challenges. This Core will perform data entry and data management, and this Core will also maintain the Center computer systems. An integral aspect of the planned Biostatistical Core activities is a program of research focused on an important methodological problem faced by the TRC component projects: choosing the best statistical test for the analysis of data from longitudinal studies using discrete outcomes. Building on current research, computer simulations and real data will be used to study the effects of sample sizes, attrition rates and patterns, and missing data on the behavior of statistical models. Parameter values and data from the individual TRC components will be used in this research so that findings will be directly applicable to the analysis of those projects.
生物统计学核心的主要目标是提供旧金山 治疗研究中心(TRC)支持所有定量和 TRC研究的方法论方面。次要目标是进行原创 对与同一问题直接相关的特定统计问题的研究 研究。该提案描述了该核心的计划活动。核心 旨在实现以下特定目标:(1)提供 每个组成部分的方法学咨询和生物统计分析; (2) 为收集提供结构,支持,协调和监督, 计算机输入和研究数据管理; (3)确保安全性和 所有TRC数据的完整性; (4)进行一系列相关研究 现有方法用于分析纵向的离散结果 在缺少数据的情况下进行研究。这个核心将支持 四个提出的组件的生物统计和数据相关活动 将在新环境中研究复杂滥用药物的患者的治疗方法。来自 数据分析观点所有组件研究包括许多常见 功能:比较小组,招募和招募参与者 依次,包括连续和离散在内的多种措施 结果,参与者遵循了一个时间课程,重复测量, 多个假设和参与者的流失。每个组件也将 提出独特的分析挑战。该核心将执行数据输入和数据 管理,该核心还将维护中心计算机系统。一个 计划的生物统计核心活动的整体方面是一个计划 研究重点是TRC面临的重要方法论问题 组件项目:选择数据分析的最佳统计测试 来自使用离散结果的纵向研究。基于电流 研究,计算机模拟和真实数据将用于研究效果 样本量,损耗率和模式以及行为的缺少数据 统计模型。参数值和来自单个TRC的数据 本研究将使用组件,以便发现直接 适用于对这些项目的分析。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Kevin L. Delucchi其他文献

Profiles of Longitudinal Treatment Response Hoarding Disorder
  • DOI:
    10.1016/j.biopsych.2020.02.836
  • 发表时间:
    2020-05-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
  • 作者:
    Jessica Zakrzewski;Scott Mackin;Kevin L. Delucchi;Carol A. Mathews
  • 通讯作者:
    Carol A. Mathews
896. Genetic and Phenotypic Overlap of Specific Obsessive-Compulsive Subtypes with Tourette Syndrome
  • DOI:
    10.1016/j.biopsych.2017.02.621
  • 发表时间:
    2017-05-15
  • 期刊:
  • 影响因子:
  • 作者:
    Matthew Hirschtritt;Sabrina M. Darrow;Cornelia Illmann;Lisa Osiecki;Marco Grados;Paul Sandor;Yves Dion;Robert A. King;David Pauls;Cathy L. Budman;Danielle C. Cath;Erica Greenberg;Gholson J. Lyon;Dongmei Yu;Lauren M. McGrath;William M. McMahon;Paul C. Lee;Kevin L. Delucchi;Jeremiah M. Scharf;Carol A. Mathews
  • 通讯作者:
    Carol A. Mathews

Kevin L. Delucchi的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Kevin L. Delucchi', 18)}}的其他基金

CORE C: STATISTICS AND INFORMATICS
核心 C:统计和信息学
  • 批准号:
    10259843
  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 17.92万
  • 项目类别:
CORE C: STATISTICS AND INFORMATICS
核心 C:统计和信息学
  • 批准号:
    10468889
  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 17.92万
  • 项目类别:
QUANTITATIVE CORE
定量核心
  • 批准号:
    7681748
  • 财政年份:
    2008
  • 资助金额:
    $ 17.92万
  • 项目类别:
LATENT CLASS GROWTH MODELING IN DRUG ABUSE RESEARCH
药物滥用研究中的潜在类别增长模型
  • 批准号:
    7681746
  • 财政年份:
    2008
  • 资助金额:
    $ 17.92万
  • 项目类别:
LATENT CLASS GROWTH MODELING IN DRUG ABUSE RESEARCH
药物滥用研究中的潜在类别增长模型
  • 批准号:
    6831480
  • 财政年份:
    2004
  • 资助金额:
    $ 17.92万
  • 项目类别:
QUANTITATIVE CORE
定量核心
  • 批准号:
    6831472
  • 财政年份:
    2004
  • 资助金额:
    $ 17.92万
  • 项目类别:
CORE--BIOSTATISTICS
核心--生物统计学
  • 批准号:
    6495099
  • 财政年份:
    2001
  • 资助金额:
    $ 17.92万
  • 项目类别:
STATISTICAL ANALYSIS OF DRUG ABUSE TREATMENT RESEARCH
药物滥用治疗研究的统计分析
  • 批准号:
    6104107
  • 财政年份:
    1998
  • 资助金额:
    $ 17.92万
  • 项目类别:
STATISTICAL ANALYSIS OF DRUG ABUSE TREATMENT RESEARCH
药物滥用治疗研究的统计分析
  • 批准号:
    6238003
  • 财政年份:
    1997
  • 资助金额:
    $ 17.92万
  • 项目类别:
Impact of Services on Problem Drinking Trajectories
服务对问题饮酒轨迹的影响
  • 批准号:
    6872733
  • 财政年份:
    1994
  • 资助金额:
    $ 17.92万
  • 项目类别:

相似海外基金

Research Capacity Core
研究能力核心
  • 批准号:
    10556828
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 17.92万
  • 项目类别:
Research Capacity Core
研究能力核心
  • 批准号:
    10707364
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 17.92万
  • 项目类别:
Whole-Organism, Real-time Decision-enabled 3D Tissue Imaging and Recovery for Molecular Analysis
用于分子分析的全生物体、实时决策 3D 组织成像和恢复
  • 批准号:
    10546698
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 17.92万
  • 项目类别:
Arkansas Integrative Metabolic Research Center
阿肯色州综合代谢研究中心
  • 批准号:
    10574555
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 17.92万
  • 项目类别:
A Synchrotron Radiation Structural Biology Resource
同步辐射结构生物学资源
  • 批准号:
    10796391
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 17.92万
  • 项目类别:
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了