REBORA PAOLA

Ruolo:
Professoressa associata
Settore scientifico disciplinare:
Statistica medica (MEDS-24/A)
Gruppo scientifico disciplinare:
STATISTICA MEDICA, IGIENE GENERALE E APPLICATA E SCIENZE INFERMIERISTICHE GENERALI, CLINICHE, PEDIATRICHE E OSTETRICO-GINECOLOGICHE E NEONATALI (06/MEDS-24)
E-mail:
[email protected]
Telefono:
0264488165
Stanza:
  • U28, Piano: 0, Stanza: T002

Ricerca

Sviluppo nella metodologia biostatistica con particolare interesse ai metodi statistici per lo sviluppo di nuovi biomarcatori. Dal 2015 investigatore principale nel progetto di ricerca “IDEA: Innovative DEsigns and statistical Approaches for biomarker development” (RBSI14LOVD, programma SIR-Scientific Independence Research- del Ministero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca).

Pubblicazioni

  • Rebora, P., Antolini, L., Glidden, D., & Valsecchi, M. (2016). Crude incidence in two-phase designs in the presence of competing risks Data analysis, statistics and modelling. BMC MEDICAL RESEARCH METHODOLOGY, 16(1), 5 [10.1186/s12874-015-0103-1]. Dettaglio
  • Rebora, P., Galimberti, S., & Valsecchi, M. (2015). Using multiple timescale models for the evaluation of a time-dependent treatment. STATISTICS IN MEDICINE, 34(28), 3648-3660 [10.1002/sim.6597]. Dettaglio
  • Rebora, P., Salim, A., & Reilly, M. (2014). Bshazard: A flexible tool for nonparametric smoothing of the hazard function. THE R JOURNAL, 6(2), 114-122 [10.32614/rj-2014-028]. Dettaglio
  • Rebora, P., Czene, K., & Reilly, M. (2008). Timing of familial breast cancer in sisters. JOURNAL OF THE NATIONAL CANCER INSTITUTE, 100(10), 721-727 [10.1093/jnci/djn146]. Dettaglio
  • Rebora, P., Galimberti, S., & Valsecchi, M. (2010). Robust non parametric one-sample tests for the analysis of recurrent events. STATISTICS IN MEDICINE, 29(30), 3137-3146 [10.1002/sim.3879]. Dettaglio

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Progetti di ricerca

PNRR - Missione M6 - Componente C2 - Investimento 2.1 - Models for high impact chronic disease prevention and risk of progression management in outpatient community services and community hospitals: towards eHealth integrating stratification on individual history with predictive models of disease progression, using machine learning and artificial intelligence on administrative and clinical databases
Anno: 2022
Bando: Bando della Ricerca Finalizzata 2019
Enti finanziatori: MINISTERO DELLA SALUTE
Innovative DEsigns and statistical Approaches for biomarker development
Anno: 2014
Bando: 2014-012 - SIR (Scientific Independence of young Researchers, SIR (Scientific Independence of young Researchers)
Enti finanziatori: M.I.U.R. - MINISTERO DELL'ISTRUZIONE, DELL'UNIVERSITA' E DELLA RICERCA

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