实验室的师兄师姐们又因为文章排名问题打起来了？公说公有理，婆说婆有理，谁都不肯放弃毕业的机会。作为小弟，我自然是…..先吃瓜再说喽。吃完再担忧自己毕业的问题，不行我得多备一篇文章毕业。不需要做实验的研究无非三种：meta，生信和临床研究，其中有一种“小众”的研究品种叫SEER数据分析，太适合医学生了。
SEER数据分析套路的四个特点：
1、新大陆：注意到SEER数据分析不需要做实验就能发文章的勤奋好学的中国群众不多；
2、小众：这种福利只适合肿瘤研究领域；
3、省钱：挖别人的数据不要钱，不挖白不挖；
4、影响因子：不要报太大的期待，1-3分。
已发表的相关文献：
1. Risk of Second Lung Cancer in Patients with Previously Treated Lung Cancer: Analysis of Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) Data. J Thorac Oncol，2018（10分）
2. Post-treatment surveillance testing of patients with colorectal cancer and the association with survival: protocol for a retrospective cohort study of the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER)-Medicare database. BMC open，2018 （3分）
3. Evaluation of Treatment Patterns and Survival Outcomes in Elderly Pancreatic Cancer Patients: A Surveillance, Epidemiology, and End Results-Medicare Analysis. Oncologist，2018 （5分）
4. Epidemiology of malignant cutaneous granular cell tumors: A US population-based cohort analysis using the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database. J Am Acad Dermatol. 2018 （6分）
温馨提示哦，不要看别人发了5-10分，就觉得自己也可以哦，没有花钱的数据，不要期待太高呀。
SEER数据库简介：
美国国立癌症研究所“监测、流行病学和结果数据库”SEER是北美最具代表性的大型肿瘤登记注册数据库之一,收集了大量循证医学的相关数据,为临床医师的循证实践及临床医学研究提供了系统的证据支持和宝贵的第一手资料。全球肿瘤研究者均通过申请获取部分数据，这为缺少临床科研数据的临床研究者提供了很好的数据来源。
基于SEER数据库的预后研究大致可分为3类：
1、相关因素研究：主要探讨各种影响预后的独立危险或保护因素。例如淋巴结切除数目与直肠癌预后的关系，或探讨年龄对肿瘤患者预后的影响。
2、干预研究：主要对各种干预因素的预后进行比较。例如比较转移性直肠癌患者行原发灶切除和原发灶不切除的预后差别。
3、预后预测模型构建：通过对影响预后的独立相关因素进行综合，在这基础上，构建一个可以预测患者预后的模型，目前比较热门的方法包括对现有的TNM分期进行改良、nomogram、神经网络等。
举个例子：
我们以这篇2017年发表在JAMA Oncology（16分）的文章为例子“Brain metastases in newly diagnosed breast cancer: a population based study”。
研究目的：了解乳腺癌脑转移的发病率和预后。
研究方法：纳入SEER数据库种诊断时患有乳腺癌并且发生了脑转移的患者。数据按照亚型、年龄、性别和种族分层。进行进行多变量logistic和Cox回归分析，确定乳腺癌脑转移诊断的预测因子，以及乳腺癌脑转移患者的死亡因素。对于发病率，我们纳入了2010年至2013年间确诊为浸润性乳腺癌的患者238726名，这些患者确诊时就已知是否脑转移，尸检时才发现的脑转移患者和无随访资料的患者排除在生存分析之外，最终该队列剩余231 684名患者。
研究结果：
1、按照分子分型统计了脑转移患者的发病率和中位生存期
2、脑转移瘤在乳腺癌诊断中的多变量Logistic回归分析
3、多变量Cox回归分析脑转移患者的总死亡率和乳腺癌特异性死亡率
4、生存分析
研究结论：HER2阳性或三阴性亚型和颅外转移患者建议进行大脑筛查成像以排除脑转移。
好了今天就抛砖引玉到这里，有想看SEER相关文献的小伙伴，在本站文献解读栏目即可找到大量SEER相关文献。
