IF12.5，50天接受？！SEER数据库真有这么神！华科协和团队用数据库玩出学术新高度，0实验思路，赶紧码住！

文摘 2024-10-19 18:02 陕西

哈喽呀，各位小伙伴们，聪明可爱的胡哥登场！

做实验成本高且耗时长，想要快速发高分文章的捷径唯有生信分析啦，这就不得不借助我们众多而丰富的公共数据库了。

今天胡哥分享的研究IF=12.5，题目为“A nomogram incorporating treatment data for predicting overall survival in gastroenteropancreatic neuroendocrine tumors: a population-based cohort study”，目的在于构建和验证包含治疗数据的列线图，以预测胃肠胰腺神经内分泌肿瘤（GEP-NETs）患者的总生存期（OS）。研究数据来源于SEER数据库，数据公开且文章仅用两月被接收，还拿下12.5分的好成绩，那就跟着胡哥来看看有何妙处吧！

1.SEER数据库。SEER数据库提供有关癌症发生、治疗和生存结果的数据，数据信息丰富全面且公开，对癌症相关研究感兴趣的小伙伴可以仔细探究哦。并且SEER数据库近些年的发文量也十分可观，每年保持在1000+，可见其中还是有很多值得我们挖掘的信息哦！在论文发表方面，基于SEER数据库的研究因数据的权威性和高质量，往往更易获得学术界的认可，提高了论文的学术价值和影响力，还更容易获得审稿人的青睐哦

2.多样化分析方法。多变量 Cox 回归模型用于评估与 OS 相关的特征。多变量 Cox 回归分析采用 Akaike 信息准则（AIC）最小值、逆向逐步过程停止规则，选择对患者生存有显著影响的独立预后因素构建列线图，以及 3 年和 5 年OS 列线图。通过一致性指数、DCA决策曲线等指标对列线图进行评价。

PS:SEER数据库同样是宝藏数据库，尤其是对于临床科研人来说，简直是福音，0实验也可以发顶刊。本文结合SEER数据库，数据公开、分析简单，生信小白也可轻松复现。如果你感兴趣但是缺少思路、方法，不妨来找胡哥，胡哥这有专业的科研团队，能帮你捕捉热点、设计思路，助你更快发文！

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期刊：International Journal of Surgery

影响因子：12.5

发表时间：2024年4月

研究背景

近几十年来，胃肠胰腺神经内分泌肿瘤(GEPNETs)的全球年发病率稳步上升。由于GEP-NETs的治疗复杂且不一致，患者的预后仍然难以评估。该研究旨在构建和验证包含治疗数据的列线图，以预测GEP-NETs患者的总生存期（OS）。

数据来源

本研究的数据来源于癌症监测、流行病学和最终结果数据库(SEER)，从SEER-13注册数据库(1992-2018)确定GEP-NETs患者，并从SEER-18注册数据库(1975-2016)获得额外的治疗数据。

研究思路

研究从SEER数据库获得患者信息，采用赤池信息准则(AIC)最小值进行多变量Cox回归分析，通过计算风险比(HR)和95% CI分析变量与OS的关系。此外，还全面比较了用于预测OS的列线图与目前第七届美国癌症联合委员会(AJCC)分期系统。

主要结果

1.病人的特点

从2004年到2015年，从SEER数据库中共确定了42 662例诊断的GEP-NETs患者。结果显示，GEP-NETs的发病率逐年增加，50-54岁的患者发病率最高。在剔除缺乏足够临床病理特征的病例后，剩余的符合条件的患者(n=7564)被随机分为训练组(3782例)和测试组(3782例)。

图1 SEER数据库中GEP-NETs的发病率结果

2. 包含治疗数据的预后列线图

结果表明性别、年龄、肿瘤位置、手术和化疗对患者预后有显著影响，男性、老年患者、结肠、没有手术或化疗与预后不良有关。并发现放疗与预后不良相关(可能是由于样本量有限)。通过单因素分析将与OS显著相关的变量筛选出来，并在后续纳入Cox回归模型。采用AIC的最小值进行变量选择，最终确定预测OS的关键因素，包括性别、年龄、种族、肿瘤位置、SEER历史分期等多个指标。

图2 GEPNETs的临床病理特征对患者总生存期的影响

3.列线图的内部和外部验证

对于内部验证，用于估计训练集中OS的列线图C-index为0.816。外部验证，用于预测OS的列线图C-index为0.822。C-index结果表明这项列线图适合于GEP-NETs患者。训练集中3年OS和5年OS的校准曲线表明这项列线图预测结果与实际生存率的一致性最好，并对测试集中3年OS图和5年OS图的校准曲线进行了探讨。

图3 列线图和校准曲线

4.列线图预测模型的决策曲线分析

在解决模型精度问题后，利用训练集进行DCA，使列线图具有临床实用性，并将其扩展到测试集。列线图在两组患者的3年或5年的OS中具有广泛而实用的阈值概率范围，表明其预测OS方面具有很高的临床潜力。此外，与AJCC分期相比，使用列线图在更宽的阈值概率范围内获得了更多的临床净收益，这意味着这项列线图可以帮助临床决策并改善患者的预后。

图4 GEPNETs列线图与AJCC分期系统总生存期的决策曲线分析

文章小结

研究根据GEP-NETs患者的人群数据，构建并验证了一个结合治疗数据的提名图，用于评估3年和5年总生存率，在预测总生存率方面显示出比AJCC分期系统更好的区分度。看完整篇研究，小伙伴们有没有觉得用公共数据库发文也没有很难呢？数据库挖掘+统计分析，简直一点实验不用做就可以拿下一篇SCI，小伙伴们有没有心动呢？心动不如行动，感兴趣的小伙伴快来找胡哥一起复现吧，专业的团队将为你提供一对一的指导和帮助。别让机会从指尖溜走，现在就行动吧！

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