yu shen

Yu Shen es una bioestadística chino-estadounidense cuyos intereses de investigación incluyen la integración de datos clínicos con ensayos controlados aleatorios , análisis de supervivencia , economía de la salud y detección precoz del cáncer . Es titular de la Cátedra de Investigación Oncológica de la Fundación Familia Oestmann en el Departamento de Bioestadística del Centro Oncológico MD Anderson de la Universidad de Texas . ^{[ 1 ]}

Shen se especializó en matemáticas en la Universidad Normal del Este de China , graduándose en 1984. Tras obtener una maestría en matemáticas en la Universidad de Notre Dame en 1990 , completó su doctorado en bioestadística en 1994 en la Universidad de Washington . ^{[ 2 ]} Su tesis doctoral, Estimación de la distribución de supervivencia en muestras heterogéneas y evaluación de los efectos del tratamiento , fue dirigida por Thomas R. Fleming. ^{[ 3 ]}

Después de realizar una investigación postdoctoral en la Universidad de Washington y el Centro Oncológico Fred Hutchinson , ^{[ 1 ]} ha estado afiliada al Centro Oncológico MD Anderson de la Universidad de Texas desde 1995. ^{[ 4 ]} Anteriormente ostentó el título de Profesora del programa «Conversación con una Leyenda Viva», a partir de 2014, ^{[ 2 ]} antes de asumir su cargo actual como Cátedra de Investigación Oncológica de la Fundación Familia Oestmann. Además de su puesto en el Centro Anderson, también es profesora adjunta en la Universidad Texas A&M , la Universidad Rice y el Centro de Ciencias de la Salud de la Universidad de Texas en Houston . ^{[ 1 ]}

Shen fue elegida miembro de la Asociación Estadounidense de Estadística en 2007. ^{[ 5 ]} En 2024, fue nombrada miembro del Instituto de Estadística Matemática , "por sus novedosas contribuciones a la metodología del análisis de datos de supervivencia complejos, los diseños de ensayos clínicos adaptativos y el modelado de datos de detección de cáncer; por su importante colaboración que repercute en la práctica de la medicina y las recomendaciones de salud pública". ^{[ 6 ]}

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