我们从pubmed.pro文献库中以“ ProBNP Investigation of Dyspnea in the Emergency Department”为关键词，检索到了20余篇相关论文（不排除有遗漏），感兴趣的小伙伴可以扫描下方二维码一键获取原文。▋一项研究如何产出这么多？相信大家也发现问题的关键了，为什么同样一个研究数据库，在这个团队可以产出这么多篇文章，在其他团队则不行呢？这个问题没有标准答案，我们只能管中窥豹，猜测一二。我们总结的原因有以下几点：1.完善的顶层设计一项研究能做出这么多的文章，没有完善的顶层设计是不可能的。本研究虽然例数不多，但是收集了血液和标本，这些标本才是后期发表多篇文章的关键，当我们想去验证A和B的关系的时候，就可以使用冻存的标本进行二次验证和分析。2.高质量的数据库建设研究团队在后续几年内能高效的产出SCI，和数据库质量也密不可分。数据是文章的原材料，如果没有高质量的数据收集和管理。课题组是不可能完成后续的“二次研究”的。3.以数据挖掘为导向的统计分析 我们不难发现，本研究后续的20篇文章基本上都是围绕NT-proBNP和各种指标/症状的关系，比如心衰、预后、BMI等等。这些关系没办法提前预判，只能是通过后期的数据挖掘慢慢发现，然后再次验证。因此，通过对数据库数据的二次挖掘，可以让我们发现“潜在阳性结果”，然后通过统计分析进行验证，就是一个很好的科研发现。这些因素共同作用，使得PRIDE研究在完成初步目标后，仍能持续产出有影响力的科研成果。对于未来的临床研究，PRIDE研究提供了一个值得借鉴的范例。▋我们如何学习PRIDE研究？通过了解PRIDE的前因后果，我们可以从中获得的经验是：在研究之初，要做好顶层设计，而建设一个高品质的数据库则是整个研究的基础。顶层设计需要PI的经验和阅历，这个只能逐步学习。而构建一个高品质的数据库，则是我们最容易学习和执行的。那么有没有上手简单、功能强大的工具可以帮我们建好一个高品质的数据库呢呢？今天也借这个机会向大家推荐一款工具：易侕EDC系统。易侕EDC临床科研数据库包含以下功能：
