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Dan Yu Lin

Danyu Lin ( chino :林丹瑜) es un bioestadístico chino-estadounidense conocido por sus contribuciones al análisis de supervivencia , la genética estadística y las enfermedades infecciosas . Actualmente es profesor distinguido Dennis Gillings [1] de bioestadística en la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill .

Investigación

Los primeros trabajos de Lin en el análisis de supervivencia se centraron en modelos marginales para datos de tiempo de falla multivariados, inferencia robusta y verificación de modelos. [2] [3] [4] [5] [6] Los métodos estadísticos que desarrolló se han incorporado a los principales libros de texto [7] [8] y paquetes de software ( SAS , R , Stata , SUDDAN [9] ) y se han utilizado en miles de estudios científicos. [10] Lin también realizó una investigación innovadora en modelos de riesgos aditivos semiparamétricos y modelos de tiempo de falla acelerado. [11] [12] Durante las últimas dos décadas, Lin ha realizado importantes avances teóricos y computacionales en la estimación de máxima verosimilitud no paramétrica de modelos de transformación, modelos de efectos aleatorios y datos censurados por intervalos. [13] [14]

Lin ha hecho contribuciones fundamentales a la genética estadística . Su descubrimiento de que el metaanálisis de estadísticas resumidas es equivalente al análisis conjunto de datos de participantes individuales [15] [16] ha permitido a los genetistas de todo el mundo descubrir cientos de miles de variantes genéticas asociadas con miles de enfermedades y rasgos humanos complejos a través de metaanálisis de estudios de asociación de todo el genoma y estudios de secuenciación de próxima generación. También fue pionero en el uso de estadísticas de puntuación en estudios de asociación genética, [17] [18] lo que acelera sustancialmente el cálculo para pruebas de asociación de todo el genoma.

Lin hizo importantes contribuciones a la prevención y el tratamiento de la COVID-19 al caracterizar los efectos variables en el tiempo de las vacunas y las infecciones previas, así como los beneficios de los medicamentos antivirales y los agentes inmunomoduladores. Sus publicaciones de alto perfil (5 en New England Journal of Medicine , 3 en revistas JAMA y 2 en revistas The Lancet ) [19] [ 20] [ 21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] han sido vistas más de 1 millón de veces; citadas por la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. , [29] [30] los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades , [31] y la Organización Mundial de la Salud ; [32] y reportado por The New York Times , [33] [34] The Washington Post , [35] [36] [37] [38] The US News , [39] The Associated Press , [40] The Wall Street Journal , [41] NBC News , [42] Science , [43] [44] Scientific American , [45] y Australian Broadcasting Corporation . [46]

Carrera

Lin recibió su doctorado en Bioestadística en 1989 de la Universidad de Michigan , donde fue supervisado por Lee-Jen Wei . Después de un año de formación posdoctoral con Stephen Lagakos en la Universidad de Harvard , se unió a la facultad de Bioestadística de la Universidad de Washington , donde fue ascendido a Profesor Asociado en 1994 y a Profesor en 1998. También ocupó un nombramiento conjunto con el Centro de Investigación del Cáncer Fred Hutchinson . Lin se trasladó a la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill a finales de 2000 para convertirse en Profesor Distinguido Dennis Gillings de Bioestadística .

Lin se desempeñó como editor asociado de numerosas revistas estadísticas, entre ellas Biometrics (1997-2000), Biometrika (1999-2023) y Journal of the American Statistical Association (2012-2023). También se desempeñó como empleado gubernamental especial (consultor) de la Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos . Actualmente forma parte de los consejos editoriales de Genetic Epidemiology and Vaccines y es revisor estadístico de The Lancet Infectious Diseases .

Honores y premios

Referencias

  1. ^ "Danyu Lin, PhD". Facultad de Salud Pública Global Gillings de la UNC . Consultado el 7 de mayo de 2024 .
  2. ^ Wei LJ, Lin DY, Weissfeld L (1989). Análisis de regresión de datos multivariados de tiempos de falla incompletos mediante el modelado de distribuciones marginales. Journal of the American Statistical Association 84: 1065-1073.
  3. ^ Lin DY, Wei LJ (1989). La inferencia robusta para el modelo de riesgos proporcionales de Cox. Journal of the American Statistical Association 84: 1074-1078.
  4. ^ Lin DY, Wei LJ, Ying Z (1993). Comprobación del modelo de Cox con sumas acumulativas de residuos basados ​​en martingala. Biometrika 80: 557-572.
  5. ^ Lin DY (1994). Análisis de regresión de Cox de datos de tiempo de falla multivariados: el enfoque marginal. Estadísticas en Medicina 13: 2233-2247.
  6. ^ Lin DY, Wei LJ, Yang I, Ying Z (2000). Regresión semiparamétrica para las funciones de media y tasa de eventos recurrentes. Journal of the Royal Statistical Society - Serie B 62: 711-730.
  7. ^ Kalbfleisch JD, Prentice RL (2002). El análisis estadístico de los datos de tiempo de falla. John Wiley & Sons .
  8. ^ Klein JP, Moeschberger ML (2003). Análisis de supervivencia: técnicas para datos censurados y truncados. Nueva York: Springer .
  9. ^ "SUDDAN: software estadístico para ponderar, imputar y analizar datos" . Consultado el 7 de mayo de 2024 .
  10. ^ Google Académico[1]
  11. ^ Lin DY, Ying Z (1994). Análisis semiparamétrico del modelo de riesgo aditivo. Biometrika 81: 61-71.
  12. ^ Jin Z, Lin DY, Wei LJ, Ying Z (2023). Inferencia basada en rangos para el modelo de tiempo de falla acelerada. Biometrika 90: 341-353.
  13. ^ Zeng D, Lin DY (2007). Estimación de máxima verosimilitud en modelos de regresión semiparamétrica con datos censurados (con discusión). Journal of the Royal Statistical Society - Serie B 69: 507-564.
  14. ^ Zeng D, Mao L, Lin DY (2016). Estimación de máxima verosimilitud para modelos de transformación semiparamétricos con datos censurados por intervalos. Biometrika 103: 253-271.
  15. ^ Lin DY, Zeng D (2010). Metaanálisis de estudios de asociación de todo el genoma: no hay aumento de la eficiencia al utilizar datos de participantes individuales. Epidemiología genética 34: 60-66
  16. ^ Lin DY, Zeng D (2010). Sobre la eficiencia relativa del uso de estadísticas de resumen frente a datos a nivel individual en el metanálisis. Biometrika 97: 321-332.
  17. ^ Lin DY (2006). Evaluación de la significación estadística en estudios de asociación de todo el genoma en dos etapas. American Journal of Human Genetics 78: 505-509.
  18. ^ Lin, DY, Tang ZZ (2011). Un marco general para detectar asociaciones de enfermedades con variantes raras en estudios de secuenciación. American Journal of Human Genetics 89: 354-367.
  19. ^ Lin DY, Baden LR, El Sahly HM, Issink B, Neuzil KM, Corey L, Miller J para el grupo de estudio COVE (2022). Durabilidad de la protección contra la COVID-19 sintomática entre los participantes del ensayo de la vacuna mRNA-1273 SARS-CoV-2. JAMA Network Open 5: e2215984
  20. ^ Lin DY, Gu Y, Wheeler B, Young H, Holloway S, Sunny SK, Moore Z, Zeng D (2022). Eficacia de las vacunas contra la COVID-19 durante un período de 9 meses en Carolina del Norte. New England Journal of Medicine 386: 933-941.
  21. ^ Lin DY, Gu Y, Xu Y, Zeng D, Wheeler B, Young H, Sunny SK, Moore Z (2022). Efectos de la vacunación y la infección previa en las infecciones por ómicron en niños. New England Journal of Medicine 387: 1141-1143.
  22. ^ Lin DY, Gu Y, Xu Y, Wheeler B, Young H, Sunny SK, Moore Z, Zeng D (2022). Asociación entre la vacunación primaria y de refuerzo y la infección previa con la infección por SARS-CoV-2 y los resultados graves de la COVID-19. JAMA 338: 1415-1426.
  23. ^ Lin DY, Xu Y, Zeng D, Wheeler B, Young H, Moore Z, Sunny SK (2023). Efectos de la vacunación contra la COVID-19 y la infección previa por SARS-CoV-2 en la infección por ómicron y los resultados graves en niños menores de 12 años en los EE. UU.: un estudio de cohorte observacional. The Lancet Infectious Diseases 23: 1257-1265.
  24. ^ Lin DY, Xu Y, Gu Y, Zeng D, Wheeler B, Young H, Sunny SK, Moore Z (2023). Eficacia de los refuerzos bivalentes contra la infección grave por ómicron. New England Journal of Medicine 388: 764-766.
  25. ^ Lin DY, Xu Y, Gu Y, Zeng D, Sunny SK, Moore Z (2023). Durabilidad de los potenciadores bivalentes frente a las subvariantes ómicron. New England Journal of Medicine 388: 1818-1820
  26. ^ Lin DY, Abi Fadel F, Huang S, Milinovich AT, Sacha GL, Bartley P, Duggal A, Wang X (2023). Uso de nirmatrelvir o molnupiravir y resultados graves de infecciones por ómicron. JAMA Network Open 6: e2335077.
  27. ^ Lin DY, Huang S, Milinovich A, Duggal A, Wang X (2024). Eficacia de las vacunas XBB.1.5 y los fármacos antivirales contra los resultados graves de la infección por ómicron en los EE. UU. The Lancet Infectious Diseases 24: 278-280.
  28. ^ Lin DY, Du Y, Xu Y, Paritala S, Donahue, M y Maloney P (2024). Durabilidad de las vacunas XBB.1.5 contra subvariantes ómicron. New England Journal of Medicine .
  29. ^ Weir, Jerry (26 de enero de 2023). "Consideración de posibles cambios en la composición de la cepa de la vacuna contra la COVID-19". FDA .
  30. ^ Weir, Jerry (5 de junio de 2024). "Consideraciones y recomendaciones de la FDA para la composición de la fórmula de la vacuna contra la COVID-19 2024-2025". FDA .
  31. ^ Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (13 de enero de 2022). "Actualización semanal sobre la COVID-19: información genómica y sanitaria de precisión actualizada sobre la COVID-19".
  32. ^ Organización Mundial de la Salud (26 de octubre de 2022). «Actualización epidemiológica semanal sobre la COVID-19, edición 115, 26 de octubre de 2022».
  33. ^ Mueller, Benjamin; Lafraniere, Sharon (26 de enero de 2023). "Las vacunas contra la COVID dirigidas a ómicron deberían ser estándar, dice el panel". The New York Times .{{cite web}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
  34. ^ Smith, Dana G. (2 de febrero de 2023). "¿Quién debería recibir una dosis de refuerzo contra la COVID ahora? Nuevos datos ofrecen cierta claridad". The New York Times .
  35. ^ Krause, Phillip; Gruber, Marion; Offit, Paul (29 de noviembre de 2021). "No necesitamos vacunas de refuerzo universales. Necesitamos llegar a los no vacunados". The Washington Post .{{cite news}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
  36. ^ Wen, Leana (20 de octubre de 2022). "Opinión | El chequeo con el Dr. Wen: ¿Todos los niños deberían recibir la dosis de refuerzo actualizada?". The Washington Post .
  37. ^ Wen, Leana (7 de febrero de 2023). "Opinión | ¿Debería haber una dosis de refuerzo anual contra el coronavirus? Depende". The Washington Post .
  38. ^ Wen, Leana (5 de octubre de 2023). "Opinión | El chequeo con el Dr. Wen: Paxlovid podría ser incluso más importante que la nueva vacuna contra el covid". The Washington Post .
  39. ^ Foster, Robin (27 de enero de 2023). "Las vacunas de refuerzo actualizadas, no las vacunas COVID originales, deberían ser estándar: panel de la FDA". Noticias de EE. UU . .
  40. ^ Kelety, Josh (15 de septiembre de 2022). "Un estudio concluye que la vacuna Pfizer refuerza, no destruye, la inmunidad de una infección previa por COVID-19". Associated Press News .
  41. ^ Finley, Allysia (29 de enero de 2023). "Opinión | Cómo los funcionarios de Biden arruinaron una mejor vacuna". WSJ .
  42. ^ Ryan, Benjamin (24 de septiembre de 2023). "A medida que aumentan los casos de Covid, qué hay que saber sobre Paxlovid". NBC News .
  43. ^ Lowe, Derek (16 de febrero de 2023). "Hay vacunas y hay vacunas". Ciencia .
  44. ^ Couzin-Frankel, Jennifer (23 de mayo de 2023). "Las vacunas contra la COVID-19 podrían sufrir una importante revisión este otoño". Science .
  45. ^ Young, Lauren (5 de junio de 2024). "Las nuevas variantes de la COVID-19 'FLiRT' podrían estar provocando un aumento de casos. Aquí te contamos cómo evitarlas". Scientific American .
  46. ^ Taylor, Tegan y Swan, Norman. (31 de mayo de 2024). "¿Qué tan efectivas son las vacunas contra la COVID contra las variantes actuales?". Australian Broadcasting Corporation .{{cite web}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
  47. ^ "Premios" . Consultado el 7 de mayo de 2024 .
  48. ^ "Base de datos del legado científico". Instituto de Estudios Matemáticos . Consultado el 7 de mayo de 2024 .
  49. ^ "ASA Fellows". Asociación Estadounidense de Estadística . Consultado el 7 de mayo de 2024 .
  50. ^ "Ganador del premio GW Snedecor 2015". Comité de Presidentes de Sociedades de Estadística . Consultado el 7 de mayo de 2024 .