英国牛津大学博士项目

研究方向：Ox-POS - 使用经济方法优化 NHS 中的癌症护理：肉瘤案例研究

申请截止时间：2024 年 5 月 1 日 

机构介绍：

牛津大学（University of Oxford），简称“牛津”（Oxford），位于英国牛津，是一所公立研究型大学，采用传统学院制。是罗素大学集团成员，被誉为“金三角名校”、“G5超级精英大学”，全球大学校长论坛成员。2024QS世界大学排名发布，牛津大学位列第3名，从牛津大学走出了72位诺贝尔奖、4位菲尔兹奖、6位图灵奖得主。

背景：

癌症给全世界的个人、家庭和社会带来了沉重的负担。解决癌症负担需要优化癌症护理途径，包括简化流程，以确保癌症患者得到及时有效的诊断、治疗和后续护理。从卫生服务的角度来看，有多种策略可以优化癌症护理途径，包括多学科团队、患者导航计划以及早期检测和筛查。基因组测序和其他基因组技术（如成像和数字病理学）的使用越来越多，这提高了人们对这些策略的期望，以改善结果、增强患者体验并优化抗癌过程中的资源利用。朝着这个方向，牛津大学正在进行牛津肉瘤精准肿瘤学 (OxPOS) 研究，以探索提供个性化或精准医疗的新技术的整合是否可以显着改善对这种罕见癌症患者的护理。

目的和方法：

作为本研究的一部分，DPhil 项目获得资助，以评估 OxPOS 干预措施的成本效益，描述其潜在价值驱动因素，并制定如何使用它们的方案，以优化英国 NHS 的肉瘤护理途径。准实验方法（或因果推理）可用于评估 OxPOS 研究中实施的 NHS 精准肿瘤学的成本效益。医疗保健中的因果推理是指确定医疗保健干预或暴露与感兴趣的结果之间因果关系的过程，一些最常见的方法包括倾向评分匹配、工具变量分析和各种形式的回归分析。以肉瘤为案例研究，优化建模还可用于优化癌症精准肿瘤学（通过在正确的时间获得正确的诊断并给予正确的治疗）。在这种情况下，优化被定义为在考虑到系统输入、输出/结果和约束（预算限制、人员配备能力等）的复杂性的情况下，为给定问题寻找最佳可能的解决方案。优化护理路径需要使用优化方法来确定路径沿线干预措施的最佳资源分配，并受到各种类型的约束。此类方法可能包括一系列技术，例如线性规划、约束优化或动态仿真建模。

预期成果：

该博士课题的主要成果是评估 OxPOS 研究中实施的精准肿瘤学的成本效益，并应用一种可以优化癌症护理流程、改善患者护理并在平衡成本和资源限制的同时实现更好结果的方法。

潜在的候选人应在（健康）经济学、统计学、流行病学、数据科学、数学或运筹学方面具有强大的背景。

申请的联系方式：  

Assoc Prof Apostolos Tsiachristias       apostolos.tsiachristas@phc.ox.ac.uk