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SEER文献精读|SEER数据库3分文章

  

欢迎来到医科研,这里是白介素2的读书笔记,跟我一起聊临床与科研的故事, 生物医学数据挖掘,R语言,TCGA、GEO, SEER数据挖掘。



本文由上海乳腺癌重点实验室;复旦大学上海癌症中心,癌症医学合作创新中心的金伟教授作为通讯作者发表的。

文章标题为:Clinicopathological characteristics and survival outcomes in Paget disease: a SEER population-based study

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摘要

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文章摘要内容简单明了,目的是研究 PDPD-IDCPD-DCIS三个集合的临床病理特征与预后,PD

指的是 Paget病,IDC指的是同时伴随诊断的一种浸润性导管癌(这个是医学基础知识,研究本专业的就清楚啦);

方法

方法学比较简单,获取SEER数据库的下载权限,下载整理数据;分析方法用到了卡方检验;单因素生存分析, Kaplan-Meier法,log-rank 检验比较,常规的分析套路。多因素分析用 Cox回归分析

结果

基线数据

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Table1 分组的基线数据展示

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Table2 婚姻状态与各种临床特征的相关性研究;作者为何单单选择了婚姻状态这个变量挑出来呢?

预后分析

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两张图展示预后分析结果;这个比较简单,就是分别比较这几种分组的生存曲线分析。

  • Overall survival: OS总体生存率,它的结局指标是死亡

  • Disease-specific survival : DSS,疾病特异性的生存率,只统计由特定疾病导致的死亡,治疗过程中由其他原因导致的死亡不计再内。

    "the percent of people who died from a specific disease in a defined period of time. Patients who died from causes other than the disease being studied are not counted. "

    结局指标是由疾病导致的死亡。

单因素-多因素分析

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分析婚姻状态的各种预后关系

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到这里基本上全文就结束了,后面就是讨论分析的内容了;这部分内容就要看作者自己对专业的理解程度了。

总结

总的来讲,文章的分析思路还是非常简洁明了的;结合自己的专业研究方向,自己下载分析 SEER的数据,做了

  • 基线数据整理

  • 单因素生存分析

  • 多因素生存分析

  • 进一步研究疾病在某个变量不同分组中的关系

今天的内容就到这里,我是白介素2,下期再见,跟我一起 日拱一卒吧!

怕什么真理无穷,进一步有进一步的欢喜


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