Extracto
Contexto
Financieros y las presiones demográficas en los Estados Unidos requieren una comprensión de la distribución más eficiente de los médicos maximizar los beneficios para la salud a nivel de población. El trabajo previo ha asumido una relación negativa constante entre los resultados de la oferta y la mortalidad de médicos en los EE.UU. y no ha abordado la variación regional.
Métodos
En este análisis ecológico, se utilizó la regresión geográficamente ponderada para identificar espacialmente variando las relaciones entre la densidad urólogo local y la mortalidad por cáncer de próstata a nivel de condado. Se analizaron los datos de 1.492 condados en 30 estados del este y sur de 2006-2010.
Los resultados
Los mínimos cuadrados ordinarios (OLS) encontró que, en promedio, el aumento de la densidad urólogo por 1 urólogo por cada 100.000 personas resultaron en una disminución prevista de la mortalidad por cáncer de próstata de -0.499 muertes por cada 100.000 hombres (IC del 95%: -0,709 a -0,289, p-value & lt; 0,001), o una disminución de 1,5%. regresión ponderada geográfica demostró que la adición de un urólogo por cada 100.000 personas en los condados del sur de los Estados del río Mississippi de Arkansas, Mississippi y Louisiana, así como partes de Illinois, Indiana y Wisconsin se asocia con disminución de 0,411-0,916 en la próstata la mortalidad por cáncer por cada 100.000 hombres (01.06 a 03.06%). En contraste, la densidad urólogo no se asoció significativamente con la mortalidad estado de próstata en la nueva región de Inglaterra.
Conclusiones
La fuerza de la asociación entre la densidad urólogo y la mortalidad por cáncer de próstata varía regionalmente. Aquellas áreas con mayor potencial de efectos podrían ser objeto de aumentar la oferta de los urólogos, ya que asocia a la mayor mejora prevista en la mortalidad por cáncer de próstata
Visto:. Yao N, Foltz SM, Odisho AY, Wheeler DC (2015) Análisis geográfico del urólogo la densidad y la mortalidad por cáncer de próstata en los Estados Unidos. PLoS ONE 10 (6): e0131578. doi: 10.1371 /journal.pone.0131578
Editor: Tina Hernández-Boussard, Escuela de Medicina de la Universidad de Stanford, Estados Unidos |
Recibido: 13 Febrero, 2015; Aceptado: June 3, 2015; Publicado: 25 Junio 2015
Derechos de Autor © 2015 Yao et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Disponibilidad de datos: Los datos de la investigación están a disposición del público en los siguientes sitios web: http://seer.cancer.gov/mortality/http://ahrf.hrsa.gov/https://www.census.gov/geo/maps-data/data/tiger~~number=plural. html
Financiación:. Dr. Yao fue apoyada bajo una beca del Instituto Nacional del cáncer (2R25CA093423). Los donantes no tenía papel en el diseño del estudio, la recogida y análisis de datos, decisión a publicar, o la preparación del manuscrito
Conflicto de intereses:.. Los autores han declarado que no existen intereses en competencia
Introducción
la incertidumbre que rodea a la aplicación y los efectos de la protección del paciente y asequible Ley de atención ha alimentado aún más el debate en cuanto a la composición y distribución de la fuerza de trabajo médico. El envejecimiento de la población estadounidense, el aumento de la prevalencia de las enfermedades crónicas, y un mejor acceso a la atención ha sido motivo de preocupación en cuanto a la adecuación de la disponibilidad de médicos, tanto en la atención primaria y especializada. [1-4] financiera y las presiones demográficas requieren una comprensión de la distribución más eficiente de los médicos para maximizar los beneficios de salud a nivel de población.
Cuando se evaluó a nivel nacional, el aumento de la densidad de médicos de atención primaria se ha asociado con la mejora de las tasas de mortalidad por cáncer. [5] Otros estudios han descrito una relación entre la oferta de médicos especialistas y mortalidad de cáncer. [6-10] la presencia de un urólogo en un condado se ha asociado con una menor mortalidad por cáncer urológico y la presencia de colorrectales y cirujanos generales se ha asociado con la mortalidad por cáncer colorrectal inferior. [7,8 ] los investigadores también han encontrado la mortalidad del melanoma menor en las áreas atendidas por los dermatólogos. [9,11] Sin embargo, algunos trabajos en otros campos de atención médica encontraron resultados contradictorios e inconsistentes con respecto a la asociación de la oferta de médicos y de los resultados del cáncer. [12,13] Estos estudios supongamos que la relación entre los resultados de la densidad y el cáncer del médico es constante a lo largo del área de estudio, y no han medido la variación regional de la relación entre la oferta de médicos y de mortalidad por cáncer en los resultados estadísticos. [7,8,14] los análisis de los residuos de la regresión a menudo revelan que esta suposición no es necesariamente cierto (S1 y S2 figuras). [15,16] es poco probable que una unidad de aumento en la densidad especialista en cáncer en una región de alta densidad de médico, como el área de Boston tendría el mismo efecto sobre la mortalidad de cáncer como en una región de baja densidad de médicos tales como Virginia Occidental
.
para hacer frente a estas limitaciones de la literatura existente y aprovechar el trabajo previo, [7] Se utilizó la regresión geográficamente ponderada (GWR) para estudiar la relación entre densidad y las tasas de mortalidad por cáncer médico. modelos GWR variación espacial de la relación entre la variable de resultado y las variables explicativas. [15] El trabajo a nivel de condado, hemos tratado de determinar si el aumento de la densidad urólogo se asoció con la mortalidad por cáncer de próstata más bajo y si esta relación varió entre los condados de los Estados Unidos.
los datos del estudio y métodos
datos
se obtuvieron medidas de datos a nivel de condado de los recursos de salud del archivo de recursos en la zona (ARF), administrado por los Servicios de recursos de salud de EE.UU. administración. [17] el ARF publica el número de médicos por especialidad por condado, basado en el archivo maestro de Médico American Medical Association. Médico (urólogo, oncólogo de radiación, y el médico de atención primaria) La densidad se define como el número de médicos en cada grupo por cada 100.000 residentes en cada provincia, ponderado con datos de 2006 y 2010. Además, la condición de áreas de escasez de profesionales de salud del condado y socioeconómico indicadores económicos (el porcentaje de población mayor de 65 años, que no son blancos, y más de 25 con un diploma de escuela secundaria, y el ingreso per cápita) se resumieron a partir del ARF. La latitud y la longitud del baricentro geográfico de cada condado se obtuvo del condado y del Mapa Equivalente (censo 2000) producido por la División de Geografía de la oficina de censo de Estados Unidos. [18]
Se obtuvieron las tasas de mortalidad por cáncer de próstata a nivel de condado del programa del Instituto Nacional del cáncer (NCI) de Vigilancia, Epidemiología y resultados finales (SEER). [19] las tasas de mortalidad agregados a cinco años, que se han encontrado para ser fiable en el tiempo y en el espacio, se utilizaron. [20- 23] las tasas fueron por el método directo, con grupos quinquenales de edad ajustada por edad, con el censo de los EEUU población estándar de 2000 como referencia. Los datos de los condados con menos de diez muertes son suprimidas por el Instituto Nacional del Cáncer (27% de los condados del este y sur). Se incluyeron los condados con cero muertes reportadas. Las tasas de incidencia de cáncer de próstata a nivel de condado se obtuvieron de la página web Perfiles de Cáncer del NCI Estado. [24] Las tasas representan la incidencia promedio 2006-2010 e incluyen los hombres de todas las edades y grupos étnicos. Las tasas de incidencia se informaron como el número de casos por cada 100.000 personas y fueron a los EE.UU. población estándar de 2000 ajustada por edad. Para proteger la identidad de los pacientes, los datos de los condados con menos de dieciséis casos son suprimidas por el Instituto Nacional del Cáncer (4% de los condados del este y sur). Los condados con cero casos reportados están incluidos. Dado que esto no era necesario un análisis secundario de datos a nivel de condado, el consentimiento informado o de revisión institucional junta de revisión. Se excluyeron
estados occidentales de los análisis espacial debido a la falta de datos. 56% de los condados occidentales habían desaparecido ya sea de mortalidad o de incidencia de datos, sin incluir Alaska, Washington, Kansas, o Minnesota, que eran los datos de mortalidad por completo que faltan. De los 30 estados del este y del sur incluidos para el análisis, se incluyeron datos de 1492 fuera de 2069 (72%) condados. Datos de los 577 condados restantes (muchos en el oeste de Texas) faltaban porque se registraron muy pocos casos de cáncer de próstata o muertes. Los datos de Ohio y Virginia no están disponibles al público debido a las regulaciones estatales. S3 figura visualiza la cuestión de los datos que faltan en los estados centrales.
Análisis
La distribución espacial de las tasas de mortalidad por cáncer de próstata a través de la región de estudio fue asignada para determinar si las agrupaciones geográficas (por ejemplo, clusters) fueron evidentes . autocorrelación espacial en las tasas de mortalidad se evaluó a través de Moran en el paquete de software GeoDa con una matriz de ponderación en base a seis vecinos más cercanos. [25] Pruebas de permutación se utilizan para indicar la significación estadística de Moran I.
Análisis de regresión se realizado en
R gratis (versión 3.0.2) utilizando el
GWmodel
paquete. [26] un modelo de regresión de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) fue creado como un comparador de referencia para los modelos GWR. Se incluyeron covariables como se discute en nuestro trabajo previo [7], incluyendo los urólogos por cada 100.000 personas, MD atención primaria por cada 100.000 personas, la incidencia de cáncer de próstata por cada 100.000 hombres, camas de hospital por cada 100.000 personas, la clasificación del condado como Profesionales de la Salud La escasez en la zona (HPSA) , clasificación metropolitana en el esquema Código continuo rural-urbano de 2003, el porcentaje de población mayor de 65 años de edad, que no son blancos, con más de 25 años de edad sin un diploma de escuela secundaria, y el ingreso per cápita. Hemos añadido un indicador de un condado que tiene por lo menos un oncólogo de radiación y tratado médico de atención primaria y la densidad urólogo como variables continuas. [7]
El patrón espacial de los residuos en el modelo MCO ha sido examinado y reveló que el relación entre los resultados de densidad médico y el cáncer no se puede llevar a cabo en cualquier parte del área de estudio (S1 y S2 figuras). [15,16] Realizamos un GWR para obtener estimaciones de los coeficientes locales y p-valores aproximados ajustados basados en la falsa descubrimiento Benjamani-Yekutieli método de la tasa (FDR) (ver S1 archivo). [27,28] la gama de estimaciones de los coeficientes de GWR se tabularon y fueron asignadas estimaciones de los coeficientes de densidad urólogo.
Otro análisis de sensibilidad con el área de servicio de la salud como la unidad de análisis fue planeada pero no ejecutados, porque la mayoría de los nuestros datos sólo están disponibles a nivel de condado y no pudo ser combinado fácilmente en áreas de servicio de salud, debido a los datos que faltan en los condados con menor tamaño de la población. Sin embargo, esperamos que los resultados serían esencialmente similares en el análisis de las áreas de servicio de salud porque GWR general no sufre de un problema modificable por unidad de superficie. [15]
Diagnósticos de colinealidad
La colinealidad se ha encontrado ser especialmente problemático en los modelos GWR y diagnóstico detallado de colinealidad y procedimientos de selección de modelos se proporcionan en el archivo S1. [29] las herramientas de diagnóstico desde el paquete R
gwrr
se utilizaron para explorar problemas de colinealidad en los modelos GWR. [30] sobre la base de las pruebas diagnósticas, la variable de porcentaje de la población menor de 65 años sin seguro de salud se omitió para llegar al modelo final GWR (ver S1 archivo). Además, dado que más del 90% de las muertes por cáncer de próstata se encuentran entre los hombres mayores de 65 años y la edad media de la muerte de edades es de 80, la mayoría de los sobrevivientes de cáncer de próstata son los beneficiarios de Medicare. [31]
Resultados del estudio
estadística descriptiva
En la muestra del estudio, la tasa de incidencia del cáncer malo a nivel de condado ajustada por edad de próstata fue de 141.20 casos por cada 100.000 hombres y la tasa de mortalidad por cáncer de media a nivel de condado ajustada por edad de próstata fue de 25.55 por cada 100.000 hombres (S1 Tabla). Estas tasas no deben interpretarse como promedios nacionales o regionales debido a los condados con muy pocas muertes o casos fueron excluidos antes del cálculo. Las tasas de mortalidad mostraron autocorrelación positiva espacial (I de Moran = 0,30, valor p & lt; 0,001), lo que indica la agrupación significativa. Los condados con las tasas más altas de mortalidad por cáncer de próstata observadas fueron situados en el sur (figura 1). La distribución de la densidad era urólogo-sesgada a la derecha, con una mediana de 1,33 y la media de 2,10 urólogos por cada 100.000 personas. Las razones de este sesgo incluyen muchos condados que comparten el valor mínimo de cero y algunos condados que tienen valores anormalmente altos (S4) Fig. Alrededor del 43% de los condados con datos completos tenía una densidad urólogo de cero, con la mayoría de ellos ubicados fuera del Noreste. 40% de los condados tenían al menos un oncólogo de radiación. La densidad de médicos de atención primaria fue 56,67 por cada 100.000 personas. 46% de los condados fueron clasificados como zona metropolitana
Nota:. 1. Los condados con la etiqueta "perdido" tienen de mortalidad por cáncer de próstata o de incidencia de datos incompletos. 2. Quintiles se calcularon utilizando sólo condados con valores distintos de cero.
regresión lineal
En la regresión lineal multivariante, se encontró una asociación global negativa entre la mortalidad del cáncer de próstata y el aumento de la densidad urólogo (Tabla 1). El aumento de la densidad por el urólogo urólogo 1 por cada 100.000 personas, la celebración de otras variables constantes, dio lugar a una disminución prevista de la mortalidad por cáncer de próstata de -0.499 muertes por cada 100.000 hombres (95% CI -0,709--0,289, valor de p & lt; 0,001), o una disminución del 1,5%. La presencia de un oncólogo de radiación adicional no se asoció con un cambio en la mortalidad. Aumento de la incidencia se asoció con mayor mortalidad por cáncer de próstata, así como un mayor nivel de población del condado que no sea blanco y clasificación como HPSA. Aumento de los niveles de ingreso medio, los niveles más altos de educación en el condado y el estado metropolitana se asociaron con una disminución de la mortalidad por cáncer de próstata. Es de destacar que el número de camas de hospital, y el porcentaje de la población mayor de 65 años de edad no estaban asociados con un cambio en la mortalidad por cáncer de próstata.
regresión geográficamente ponderada
Cuadro 2 resume los coeficientes de regresión estimados de cada condado del modelo GWR. La bondad de ajuste estadísticas indican que el modelo GWR mejor representado los datos que el modelo MCO. La dirección de las asociaciones en GWR fueron en gran parte los mismos que en el modelo MCO sobre la base de una comparación de las estimaciones de la media y la mediana de los coeficientes en el modelo GWR y las estimaciones de los coeficientes en el modelo MCO.
La figura 2 mapas de los resultados del modelo GWR, que muestra el cambio predicho en la mortalidad por cáncer de próstata por un aumento de una unidad en la densidad del urólogo por cada 100.000 personas, manteniendo todos los demás covariables constante, sin tener en cuenta los valores p ajustados locales. Esto representa una variación espacial significativa en el cambio predicho en la mortalidad del cáncer de próstata. La región con el mayor descenso de la mortalidad predicha cáncer de próstata consiste en condados en los estados del sur del río Mississippi de Arkansas, Mississippi y Louisiana, así como partes de Illinois, Indiana y Wisconsin. Esto significa que en estos condados, todo lo demás igual, un aumento de una unidad en la densidad urólogo (un urólogo por cada 100.000 hombres) se asocia con una mortalidad del cáncer de próstata más baja que en los condados con coeficientes más cerca de cero. Sólo un condado de 1.492 tuvo un coeficiente estimado de la densidad urólogo que era mayor que cero. Algunos condados tenían dos o más coeficientes con elevada (superior a 0,5) proporciones de descomposición de varianza (VDPs, S5 FIG), lo que sugiere un problema con la colinealidad en el modelo GWR en esas regiones
Nota:. 1. condados parte del quintil [-0.373,0.034] con estimaciones de los coeficientes se muestran mayor que cero en rojo. Condados de ese mismo quintil con estimaciones de los coeficientes negativos se muestran en el azul más claro.
Al limitar la visualización del cambio previsto en la mortalidad por cáncer de próstata a los condados con p-valores aproximados ajustados por debajo de 0,05 (Figura 3) , un menor número de condados tuvo disminución prevista estadísticamente significativas en la mortalidad con el aumento de la densidad urólogo. Por lo tanto, hay una mayor confianza en una verdadera relación negativa entre la densidad urólogo y mortalidad de cáncer de próstata en estas áreas. La adición de un urólogo por cada 100.000 personas en estas áreas se asocia con una disminución de 0,411 a 0,916 en la mortalidad por cáncer de próstata por cada 100.000 hombres (1.6 a 3.6%) guía
Nota:. Quintiles se refiere a estimaciones de los coeficientes de todos los condados independientemente de nivel de significación.
Limitaciones
a pesar de GWR permite modelar espacialmente diferentes efectos de regresión, lo que debe utilizarse con precaución. GWR es un método de exploración y no proporciona la inferencia estadística exacta en relaciones de regresión. estimaciones de los coeficientes de los condados tuvieron cero urólogos no se pueden utilizar fácilmente para explicar la mortalidad por cáncer. El modelo puede ser inestable y sensible al conjunto de covariables utilizadas como entrada, en particular cuando se correlacionan variables. Por lo tanto, la selección del modelo y el diagnóstico es una parte muy importante del análisis utilizando las GWR. Además, los patrones espaciales de los parámetros estimados pueden deberse a errores de modelo. [15] En este estudio, la variable de selección se basó en los procedimientos de diagnóstico y la investigación previa en la mortalidad por cáncer. Por otra parte, como un análisis ecológico, nuestro estudio no contiene valores de covarianza y de resultados para los individuos, y por lo tanto no podemos utilizar nuestros hallazgos para hacer inferencias sobre los pacientes individuales. Mientras que los datos utilizados en este estudio son mantenidos por las agencias federales y son de alta calidad, el error de muestreo en los diseños de recopilación de datos puede ser un problema.
Discusión
En general, el aumento de la densidad urólogo se asoció con una disminución de la mortalidad por cáncer de próstata en el modelo OLS, que es coherente con los resultados anteriores. Sin embargo, nuestro análisis exploratorio espacial reveló una compleja relación entre la mortalidad por cáncer de próstata y el suministro urólogo. El análisis GWR confirmó los resultados del modelo de MCO en términos de signo del coeficiente de gran parte de la región de estudio, pero también demostró que la fuerza y la confianza de la asociación entre la densidad urólogo y la mortalidad por cáncer de próstata varía en toda la región de estudio, con los efectos negativos más fuertes que se encuentra en el sur de la región del río Mississippi, así como partes de Illinois, Indiana y Wisconsin. Además de fuertes asociaciones negativas, estas áreas también tenían tasas de mortalidad por cáncer de próstata más altos y una densidad relativamente baja urólogo. Como resultado, estas áreas podrían ser objeto de aumentar la oferta de los urólogos, ya que asocia a la mayor mejora prevista en la mortalidad por cáncer de próstata.
Los mecanismos que subyacen a la asociación espacial no estacionario entre la densidad urólogo y el cáncer de próstata la mortalidad no puede ser abordado en este estudio, pero ofrecemos algunas posibles explicaciones para este fenómeno. urólogo de suministro podría tener un efecto marginal decreciente de la mortalidad del cáncer de próstata. No es racional esperar que un aumento de una unidad en el suministro urólogo en una región de alta densidad tendría el mismo efecto que en una región de baja densidad, tal como la región sur del río Mississippi. Resultados similares fueron reportados en el trabajo previo cuando la densidad urólogo se agrupan en 4 categorías, sólo se muestra un cambio estadísticamente significativo en la mortalidad por cáncer de próstata al aumentar la densidad urólogo por encima de cero, sin ningún impacto adicional después de eso. [7] factores del paciente individual, tales como la características de la enfermedad (por ejemplo, el estadio del tumor, el tamaño del tumor, el estado del receptor, y comorbilidad) y el estatus socioeconómico (por ejemplo, la cobertura del seguro, los ingresos del hogar, nivel de educación, y la raza /origen étnico), pueden también ser un factor en la relación no estacionario entre densidad urólogo y la mortalidad por cáncer de próstata. Esto puede dar lugar a futuras investigaciones usando un modelo multinivel para incorporar tanto para el paciente individual y variables contextuales en el análisis. Sin embargo, es difícil de adquirir datos a nivel individual para las regiones no SEER.
Antes de trabajo de intentar asociar la mortalidad específica por cáncer con la densidad de médicos utiliza lineal o regresión logística, que no tienen en cuenta los efectos no estacionarios espaciales . [7,32,33] adoptamos un enfoque de regresión geográficamente ponderada para complementar un modelo de regresión mundial con el fin de examinar la no estacionariedad espacial en la relación entre la oferta de médicos y de mortalidad de cáncer. Hemos replicado los hallazgos de los estudios anteriores que utilizan diferentes datos que sugieren la asociación negativa entre la oferta y la mortalidad del cáncer de especialistas y, además, aportamos nuevas ideas sustantivas investigando el papel del lugar. El rendimiento mejorado de GWR, que proporciona un modelo local de las variables mediante el ajuste de una ecuación de regresión para cada observación en el conjunto de datos, sobre el modelo de regresión OLS fue demostrado por medidas de ajuste del modelo. GWR proporciona a los investigadores para el cuidado del cáncer una herramienta de exploración complementaria al modelo de regresión por mínimos cuadrados para investigar cómo las relaciones entre las variables varían en toda la región de estudio
.
Este estudio tiene varias implicaciones para la investigación el tratamiento del cáncer. En primer lugar, la asociación no estacionario entre la densidad urólogo y el cáncer de próstata sugiere la variación regional de una relación ecológica. Como el coeficiente mapa final GWR (figura 3) sugiere, el efecto del suministro de urología puede ser más importante en ciertas áreas que en otras en los Estados Unidos, que insta a-lugar específico o lugar sensible formas de análisis. [34,35] este estudio también arroja luz sobre dónde enfocar y modificar las políticas de atención del cáncer mediante la revelación de las asociaciones no estacionarias. Explícitamente, nuestros resultados ofrecen una base empírica para la formulación de políticas con enfoque local, lo que puede mejorar la eficiencia de la atención del cáncer.
Las futuras investigaciones que buscan examinar el impacto potencial de la oferta de médicos en la calidad de la atención del cáncer podría beneficiarse de la incorporación espacial la heterogeneidad con respecto a la dinámica de atención del cáncer. También se necesita más trabajo para comprender el efecto de la oferta de médicos en el tratamiento del cáncer a nivel del paciente individual. Por último, los datos longitudinales sobre todas las causas de mortalidad, recursos sanitarios, y los factores sociodemográficos a nivel del condado puede mejorar la capacidad predictiva. la mortalidad por cáncer de corriente /datos de incidencia es demasiado escasa a nivel del condado para llevar a cabo el análisis de datos de panel espacial.
Conclusiones
El aumento de la densidad urólogo se asoció con disminución las tasas de mortalidad de cáncer de próstata y la fuerza de esta asociación variada en toda la región de estudio, con efectos de mayor tamaño y mayor confianza en los estados del sur del río Mississippi de Arkansas, Mississippi y Louisiana, así como partes de Illinois, Indiana y Wisconsin.
Información de Apoyo
S1 Higo. Residuos del modelo OLS
doi: 10.1371. /Journal.pone.0131578.s001 gratis (PDF)
S2 Fig. Indicadores locales de asociación espacial de residuos del modelo OLS
doi: 10.1371. /Journal.pone.0131578.s002 gratis (PDF)
S3 Fig. Los condados con datos completos incidencia de cáncer de próstata /mortalidad
doi: 10.1371. /Journal.pone.0131578.s003 gratis (PDF)
S4 Fig. densidad urólogo por condado en la región de estudio:. 2006-2010
doi: 10.1371 /journal.pone.0131578.s004 gratis (PDF)
S5 Fig. GWR diagnóstico de colinealidad
doi: 10.1371. /Journal.pone.0131578.s005 gratis (PDF)
S1 Archivo. GWR y FDR métodos
doi: 10.1371. /Journal.pone.0131578.s006 gratis (PDF) sobre Table S1. Estadística descriptiva de resultados y variables explicativas (n = 1492 condados)
doi:. 10.1371 /journal.pone.0131578.s007 gratis (PDF)
Reconocimientos
Dr. Yao fue apoyada bajo una beca del Instituto Nacional del Cáncer (2R25CA093423).