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学校名称：爱丁堡大学
学校排名：QS27
所在国家：英国
所需专业：流行病、生物统计等
奖薪情况：奖学金
截止时间：25年1月13日
爱丁堡大学，坐落于美丽的苏格兰首都爱丁堡，成立于1583年，是一所历史悠久的公立研究型大学。作为英国最古老的大学之一，它在学术界享有盛誉，并且以其卓越的研究和教育质量而闻名。大学设有三个主要学院：艺术、人文与社会科学学院，医学、兽医学学院，以及科学与工程学院。这些学院下分为21个小学院，涵盖了广泛的学科领域。学校不仅培养了许多杰出的诺贝尔奖得主，还拥有如李斯特、达尔文等著名校友，体现了其在学术和科研上的深厚积累。急性呼吸道感染在幼儿和老年人中极为常见，包括COVID-19、流感、肺炎、呼吸道合胞病毒（RSV）和肺炎链球菌等。当前，NHS面临着COVID-19大流行、员工缺勤和职位空缺以及生活成本危机的多重压力。在美国和欧洲部分地区，RSV的发病率和严重程度有所增加，其他呼吸道疾病如A型链球菌在英国也受到影响。据估计，仅成人中RSV每个季节导致约487,000例GP发作、18,000例住院和近8,500例死亡。每年呼吸系统疾病给英国造成至少110亿英镑的损失。因此，了解谁在冬季可能最有可能出现健康状况不佳或住院治疗的风险，对于预测和管理对健康和护理服务的需求具有重大的政策意义。
本项目的主要目标是利用苏格兰全国监测数据集，为冬季呼吸系统疾病成人推导出和验证风险预测模型。从苏格兰不同严重程度的关联电子健康记录中识别患有冬季呼吸系统疾病的成年人。描述患有冬季呼吸系统疾病的成人的人口统计学、社会经济和临床特征，以及他们的需求和服务使用模式，重点关注可改变的风险因素和预测因素。调查这些风险和需求如何因社会经济地位、种族、共病或疫苗接种状况而异。申请人必须已经或即将获得适当的科学领域的一等或二等以上英国荣誉学位或同等的非英国资格。完成本博士学位将使学生深入理解人口健康方法，并具备与跨学科科学家（流行病学、生物统计学、数学和潜在的社会科学）进行交流和合作的能力。学生将学习核心技术领域，包括呼吸流行病学、预测模型、数学建模以及科学编程和数据库。学生将发展或扩展他们在R或Python等语言方面的编程专业知识，并重点通过GitHub等平台为更广泛的科学界开发和共享代码。学生将有机会参加风险预测和预后模型的统计方法培训课程，并在跨学科监督团队的支持下，参与不同的论坛和会议，以及通过提交期刊文章的机会来培养科学交流和合作的软技能。请通过以下链接进行在线申请：https://usher.ed.ac.uk/precision-medicine/app-process-eligibility-criteria
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