23、癌症与人类健康风险评估中的定量方法洞察

癌症与人类健康风险评估中的定量方法洞察

1. 癌症筛查与肿瘤动力学参数的关系

在癌症筛查领域，当参数值相同时，会得到一个重要结论。尽管在筛查人群中，由于最优筛查导致检测时肿瘤大小的减小在肿瘤生长率变化的情况下相对稳定，但最优筛查年龄模式对肿瘤动力学这一关键参数的变异性更为敏感。这意味着在制定癌症筛查计划时，需要更加关注肿瘤动力学参数的变化对筛查年龄的影响。

2. 统计学方法在风险评估中的应用

在风险评估中，统计学方法起着至关重要的作用。这里忽略了“频率派”和“贝叶斯派”之间看似永无止境的争议，将来自两个阵营的方法都纳入考虑，这主要是出于实际应用的考虑。不同的风险评估者对概率的理解可能不同，有人将其视为对命题的信念度量（贝叶斯派），有人则认为是事件的长期频率（频率派）。这种“个人信念”会影响风险评估者从实验数据中提取信息以及从复杂统计分析中获取研究结果的方式。

统计分析方法在生存数据处理方面已经渗透到临床研究和流行病学的几乎所有领域。这得益于强大而灵活的非参数统计方法的出现，例如：
- 生存曲线的 Kaplan–Meier 估计
- 平行组测试的 log - rank 检验
- 用于识别预后因素的比例风险回归

当观察到事件发生时间数据时，生存时间（失效时间）分析已成为最先进的方法。“风险”在生存分析中有明确的定义，即瞬时失效率：
[
\lambda(t) = \lim_{\Delta t \to 0} P(t < T \leq t + \Delta t | T > t)
]
生存概率是风险的直接函数，即：
[
S(t) = \int_{0