Nodo GALICIA

Con 58 miembros liderados por Carmen Cadarso, Javier Roca, José A. Vilar y Francisco Gude investigando en: Inferencia en Modelos Aditivos Generalizados (GAM). Extensiones del Modelo GAM. Modelos Aditivos Multi-estado (MSM) en Supervivencia.

National Project

Project Title: Generalized additive models for association, prediction and classification studies. Applications to medicine and biology.

Project Code: MTM2008-01603.

Main Researcher: Carmen María Cadarso Suárez.

Investigadores que participan en el nodo

Investigador responsable (IR)

Carmen María Cadarso Suárez

C. Cadarso es catedrática del Departamento de Estadística de la Universidad de Santiago (USC). Cuenta con una trayectoria de más de 30 años tanto como docente, así como coordinadora de proyectos y redes de investigación. Se especializó en inferencia no paramétrica de curvas y técnicas de inferencia bootstrap, con especial énfasis en el análisis de supervivencia con datos censurados y en modelos GAM, todo eso aplicado en diversas áreas de la Biomedicina.
Sus líneas de investigación actuales se centran en modelos de regresión de respuesta multivariante tipo “Joint Modelling”, asumiendo distintas distribuciones para la respuesta e incluyendo datos censurados. Estas líneas de investigación generaron más de un centenar de publicaciones internacionales en revistas de impacto; en Estadística (JASA, Stat Med, Biostatistics, Statistical methods in medical research, Test, Lifetime Data Anal, Biometrical J,…), Computación (Statistics and Computing, CSDA,…) y Biomedicina, entre otros.
Actualmente dirige el Grupo Interdisciplinar de Estadística, Computación, Medicina y Biología, de referencia competitiva, de la Universidad de Santiago de Compostela.  Por sus contribuciones metodológicas y de aplicación en la Biomedicina C. Cadarso está adscrita al Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago (IDIS), acreditado de excelencia científica por el Instituto de Salud Carlos III.
Es copromotora de la spin-off académica BIOSTATECH, Advice, Training and Innovation in Biostatistics.
Además es directora del Centro Interdisciplinar de Bioestadística de carácter mixto e internacional de la USC (ICBUSC), con la participación de miembros de las universidades de Hasselt y Leuven y la Universidad de Minho.

En los últimos años, ha coordinado 6 proyectos MTM de investigación en el marco del Plan Estatal de Fomento de Investigación Científica y Técnica y de Innovación. Además, ha participado en Acciones Europeas COST, así como en varios proyectos de la convocatoria Portuguesa FCT y la alemana DAAD.

Forman parte del nodo, 58 investigadores pertenecientes al ámbito universitario y hospitalario.

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Universidades e Instituciones presentes en el nodo

Universidades Nacionales

  • Universidade de Vigo
  • Universidade de Santiago de Compostela
  • Universidade da Coruña

Universidades Extranjeras

  • Universidade Nova de Lisboa
  • Universidade do Minho
  • Hasselt University
  • Georg-August Göttingen Universität

Instituciones Biomédicas

  • Dirección Xeral de Innovación e Xestión da Saúde Pública de la Xunta de Galicia
  • Complexo Hospitalario Universitario de Santiago (CHUS)
  • Complejo Hospitalario Universitario Ourense (CHUO)
  • Complejo Hospitalario Universitario A Coruña (CHUAC)

Main lines of investigation

Generalized Additive Models (GAM) represent a flexible tool in multivariate regression studies. In this kind of models the researcher does not need to assume parametric form  for the effects of the covariates in the response. Its versatility allows for several extensions:

a) GAM with interactions and unknown link function

b) Multistate survival models

c)  Multivariate Response Models (VGAM).

d) Conditioned ROC curves (on covariates). Amongst these models´ immediate application areas it is worth mention Medicine (Clinical, Epidemiology, Neuroscience and Forensic Medicine and also Biology. In particular, they are essential for Clinical diagnosis and are becoming more and more useful in Epidemiology.

Amongst this node´s main lines of research:

  • Inference in Generalized Additive Models (GAM).
  • Association studies through GAM models.
  • Prediction studies using GAM models.
  • Clasiffication studies through GAM: ROC conditioned on covariates. Optimal combinations of several diagnostic tests. Quantile regression.
  • GAM extensions: Vector GAM (VGAM). Multistate Additive Models (MSM) for Survival.
  • Software development.

Apart from the methodological objectives mentioned above and due to the fact that many of the statistical projects developed have appeared as methodological challenges  born from biomedical research projects, it is believed that there is a need to transfer this knowledge to society and those areas of application of biostatistics. This leads to the main objectives:

(a) Application of the proposed methodology to real data from Medicine and Biostatistics areas:

  1. Measures of association in Clinical Medicine and Epidemiology: non parametric estimation of continuous varuablese effect measurement  curves  like Odds-Ratio (OR), Relative Risk (RR) and Hazard Ratio (HR).
  2. Neuronal firing rate. Measurement of neuronal time sinchrony. Neuronal population
    analysis.
  3. Prediction of Post-Mortem interval in Forensic Medicine through GAM models, SVM (Support Vector Machines) and Neural Networks.
  4. ROC regression analysis in clinical diagnosis. Statistical evaluation of CAD systems (Computer-Aided Diagnosis) for breast cancer.
  5. Growth curves in Medicine and Marine Biology. Smooth quantile regression.
  6. Marine invertebrates reproductive cycle modelling (GAM) applied to marine resources management.
  7. Modelling of complex survival processes in HIV/AIDS and cancer through flexible MSMs.
  8. Diseasse mapping.
  9. Modelling of spatial patterns in biodiversity.

(b) Development of friendly software for those professionals in the medical and biological sciences interested in the practical application of the proposed statistical methodology.

Entidades y grupos con los que colabora

  • Xunta de Galicia´s Public Health Directorate (DXSP).
  • Galician Endocrinology and Nutrition Foundation.
  • Marine Research Institute (CSIC – Vigo).
  • Galician Netwok of Biotechnology and Aquaculture (ReGABA).
  • Marine Resources and Fisheries Group – Universidad de A Coruña (UDC).
  • Computational Neuroscience Laboratory (LANCON) – Universidad de Santiago de Compostela (USC).
  • Radiologic Image Laboratory – Universidad de Santiago de Compostela (USC).
  • Aquaculture Institute – Universidad de Santiago de Compostela (USC).
  • Grupo de Parasitología Humana y Animal del Instituto de Investigación y Análisis Alimentarias – Universidad de Santiago de Compostela (USC).
  • Research Group GI-1232 (Marine Invertebrates Laboratory)- Universidad de Santiago de Compostela (USC).

Actividades de Consulting de Bioestadística

Biostatistics consulting services are developed in several centres (Spanish Institutions involved in Galicia Node as shown in chart) :

The CHUS Support Unit for Research provides methodological support to the centre´s different hospitals.

The Coruña University Hospital Complex (CHUAC) Support Unit provides methodological support to the centre´s different hospitals.

USC Medical School Biostatistics Unit integrates research in biostatistics with education and knowledge transfer through cooperation in the execution of the resulting documents and collaboration in research projects in Biomedicine and Statistics (see I.P.´s  curriculum vitae).

The Centre for Research Molecular Medicine and Chronical Diseases (CIMUS) where the IP and her team will be moving soon in will be also carrying out transfer activities in order to execute biostatistical research tasks in the biomedical area. This action will further extend to collaborations with members from the Santiago´s Sanitary Research Institute (IDIS).