tokenpocket官方app下载网站安卓|seer数据库
- 作者: tokenpocket官方app下载网站安卓
- 2024-03-17 11:41:43
临床常用SEER数据库使用指南【超详细版】 - 知乎
临床常用SEER数据库使用指南【超详细版】 - 知乎切换模式写文章登录/注册临床常用SEER数据库使用指南【超详细版】鸿创医学 临床科研赋能，让科研更便捷。（公众号同名）SEER（Surveillance, Epidemiology, and End Results）是美国国家癌症研究所（National Cancer Institute，NCI）创建的一个公共数据库和研究资源。SEER数据库收集和存储了全美范围内的癌症发病率、生存率和治疗数据，以支持癌症研究和流行病学调查。SEER数据库包含了来自各个州的注册癌症患者的信息，其中包括患者的人口学特征（如年龄、性别、种族）、癌症类型、诊断时间、治疗方法和生存状况等。这些数据对于研究癌症的流行病学、病因学、诊断和治疗方面的问题非常有价值。网址：https://seer.cancer.gov/Step 01点击即可查阅大图Step 02点击即可查阅大图Step 03点击即可查阅大图点击即可查阅大图点击即可查阅大图关于邮件内容的小tip：记得感激人家，然后告诉人家你已经把文件发给他们了，希望他们早点回复，最后再感谢一下就可以啦点击即可查阅大图点击即可查阅大图点击即可查阅大图点击即可查阅大图登录后，点击红框指示的表格按钮（case listing session），这里面有每个肿瘤患者的个人信息（如性别、年龄、TNM 分期等），常规发表 SEER 数据库相关的文章，都是用这部分的数据。点击即可查阅大图在点击上述所说的表格按钮后会出现如下图所示的界面，上方有四个选项：“Data”、“Selection”、“Table”、“Output”。“Data”界面中可以选择任意你想要查阅的数据集。数据集的名字上会介绍参与此个数据集的机构数量及起始时间。大家可根据自己的需要随意选择。点击即可查阅大图选好数据集后点击“Selection”，进入下一个界面。selection其实就是选择病例筛选的条件。再点击下图红色箭头1，然后会有很多选项，选择你需要的病例范围、肿瘤类型等等。在这一步以及下面选择临床信息的这两步里，你会发现SEER数据库有许多自己定义的简写和缩写，刚开始看的时候有些二丈和尚摸不着头脑但这一步我们可以理解为从大的数据库中进行广域的搜索将符合你刚才条件的全部数据进行提取，所以这一步尽可能的多搜集数据。小tip:大家可以到上面那个官网下载“CS coding instructions”的文件，里面详细罗列了该数据库使用的每个coding的解释。点击即可查阅大图第三栏table是选择你需要的临床信息。一定要记得（敲黑板！）右边sort 那一栏选择加入patient ID，这样你导出的所有病例都是按ID号排序的，就不会混乱。这一步就是将刚才筛选出来的数据进行整理，可以理解为纵标目。当然如果你需要按其他变量排序也是可以的。左侧column那栏可以选择你需要的变量，这时候你会发现SEER的信息确实登记得非常全面，常用的年龄、病理类型、AJCC分期、生存时间、死因、治疗等等都有。点击即可查阅大图最后点击工具栏的闪电按钮（execute）可以下载病例数啦。第四栏Output，指的是输出文件的文件名，可以随便命名。如「A」，点击下图的闪电按钮，即可输出想要的文件。字典功能可以提供部分变量的含义，会提供相关的链接。点击即可查阅大图最后会出现表格形式，可以将表格的数据直接复制粘贴到excel里。对啦SEER*stat软件自身也带有一些统计功能哦。点击即可查阅大图可以通过两种方式获得SEER数据：(1) 二进制格式，可使用SEER*Stat软件执行常见但有限的分析(2) 或作为文本数据，可直接导入外部统计软件，用于更复杂的项目。注意：缺少临床数据意味着仅应谨慎使用SEER数据进行有效性比较研究，因为其解释治疗组之间重要临床差异的能力相对有限优势：短时间内可以获取大量临床回顾性资料局限：回顾性研究的偏倚；缺乏许多重要信息（例乳腺癌：缺乏ki67，免疫组化从2010年开始录入，脉管瘤栓从2016年开始录入）；化疗信息只收录是否化疗，无方案和剂量；放疗信息只有部位、部分技术(如粒子植入或外照射等)；随访结局只包括死亡与否以及死亡原因，对研究复发、转移或进展有限制相关内容：有关SEER数据库与NCDB数据库对比内容，可点击这里进行查看。本周SEER数据库最新论文，点击这里进行查看本文仅供知识分享目的，部分内容来源于网络，版权归原作者所有，若存在侵权行为，请与本平台联系，我们将及时处理。编辑于 2023-07-21 09:42・IP 属地陕西数据库临床医学医学论文赞同 215 条评论分享喜欢收藏申请
SEER Data & Software
SEER Data & Software
Skip to Main Content
An official website of the United States government
Share on Facebook
Tweet
Search SEER:
Main Menu
Main Menu
Home
Cancer Statistics
Cancer Statistics
Reports on Cancer
Annual Report to the Nation on the Status of Cancer
Cancer Stat Facts
Cancer Statistics Review
SEER Publications
Interactive Tools, Maps, & Graphs
Cancer Statistics Explorer Network
Cancer Query System
Understanding Statistics
Did You Know? Video Series
Defining Cancer Statistics
Glossary of Statistical Terms
SEER Data & Software
SEER Data & Software
SEER Incidence Database
Comparison of Data Products
How to Request the Data
Documentation for Data
SEER*Stat Database Details
Variable and Recode Definitions
U.S. Datasets
U.S. Mortality
U.S. Populations
Standard Populations
SEER Linked Databases
Statistical Software
SEER*Stat
SEER*Prep
Methods & Tools for Population-based Cancer Statistics
Registry Operations
Registry Operations
Reporting Guidelines
SEER Program Coding Manual
Hematopoietic Project
Solid Tumor Rules
Tools & Software
Glossary for Registrars
SEER*Rx - Drug Database
SEER Abstracting Tool
SEER Data Management System (SEER*DMS)
Staging
Registrar Staging Assistant (SEER*RSA)
Summary Stage 2018
Staging Resources
Extent of Disease 2018
Pediatric Data Collection System and Staging Manual
Questions & Answers
SEER Inquiry System
Ask a SEER Registrar
Data Collection Answers
Cancer PathCHART
Training
News & Events
About SEER
About SEER
Program Overview
SEER 50th Anniversary
Goals of the SEER Program
Fact Sheets & Brochures
Collaborating Organizations
SEER Registries
What is a Cancer Registry?
List of Registries
Registry Groupings
Population Characteristics
Research Activities
Residual Tissue Repository Program
SEER Quality Improvement
Section Menu
SEER Data & Software
The SEER research data include SEER incidence and population data associated by age, sex, race, year of diagnosis, and
geographic areas (including SEER registry and county). SEER releases new research data every Spring based on the
previous November’s submission of data.
Use SEER data to address multiple topics; for example, you can:
Examine stage at diagnosis by race/ethnicity.
Calculate survival by stage at diagnosis, age at diagnosis, and tumor grade or size.
Determine trends and incidence rates for various cancer sites over time.
Announcements
Released April 19, 2023
SEER Incidence Data, 1975-2020
Impact of COVID on 2020 Cancer Incidence Data
Latest Software
SEER*Stat Version 8.4.3
Training and Webinars
SEER*Stat Tools Webinars
SEER Incidence Database
Incidence and population data associated by age, sex, race, year of diagnosis, and geographic areas.
About the SEER Incidence Data
Comparison of Data Products
How to Request the Data
More about the Data
Documentation for SEER Data
Variable definitions and other documentation related to reporting and using SEER and related datasets.
SEER*Stat Database Details
Variable and Recode Definitions
More Documentation
U.S. Datasets
U.S. Mortality
The data include all causes of death, not just cancer deaths.
U.S. Populations
U.S. county and census tract level population estimates for download and used in the SEER*Stat software.
Standard Populations
The age distributions used as weights to create age-adjusted statistics.
SEER Linked Databases
Each of these databases reflects the linkage of SEER data with one or more other large data sources.
More Datasets
Specialized Databases
Apply for access to additional fields that SEER collects and makes available through databases that are not part of the standard research data files.
More about Specialized Datasets
Observational Research in Oncology Toolbox
This interactive database is intended to guide systematic, standardized, and reproducible extramural research for observational studies that require the use of specialized nomenclatures during study design.
Go to the Toolbox
Software & Methods
SEER*Stat
Provides a convenient, intuitive mechanism for analyzing of SEER and other cancer-related databases.
SEER*Prep
Converts ASCII text data files to the SEER*Stat database format, allowing you to analyze your cancer data using SEER*Stat.
Methods & Tools for Population-based Cancer Statistics
Methods, software, and tools for the analysis, reporting, and visualization of cancer statistics.
More about Methods & Tools
Return to Top
SEER is supported by the Surveillance Research Program (SRP) in NCI's Division of Cancer Control and Population Sciences (DCCPS). SRP provides national leadership in the science of cancer surveillance as well as analytical tools and methodological expertise in collecting, analyzing, interpreting, and disseminating reliable population-based statistics.
Follow SEER
Twitter/X icon
Contact Information
Contact SEER
NCI LiveHelp Online Chat
More Information
Careers
Sitemap
Using This Website
Policies
Accessibility
Disclaimer
FOIA
HHS Vulnerability Disclosure
Privacy & Security
Reuse of Graphics and Text
Website Linking
U.S. Department of Health and Human Services
National Institutes of Health
National Cancer Institute
USA.gov
NIH... Turning Discovery Into Health®
没数据，没文章？SEER 肿瘤数据库使用指南了解一下 - 知乎
没数据，没文章？SEER 肿瘤数据库使用指南了解一下 - 知乎切换模式写文章登录/注册没数据，没文章？SEER 肿瘤数据库使用指南了解一下叶社编协助中国医学工作科研者，为中国科研学术贡献力量！各位看官，小叶又和大家见面了。这个特殊的 2020 年，有些人脱单、有些人脱贫、还有些人悄无声息的脱发。某些人发财、某些人发文，还有某些人平平无奇的发福。相信有不少发福、脱发的小伙伴们，羡慕着发文、脱单的人生赢家吧。小叶作为发福、脱发协会的高级会员，看着万千小伙伴日渐稀薄的秀发，感慨万千，「脱单是帮不到各位了，只能帮忙发文了」。作为一名资深的老白嫖党，能不花钱、不出门就发表文章一直都是我的追求。现如今网络上公开数据库的资源越来越多，今天我介绍一个可以免费白嫖的数据库——SEER（The Surveillance, Epidemiology, and End Results）。SEER 数据库是由美国国立癌症研究所于 1973 年建立，是美国常用的癌症数据库，里面包括各式各样的肿瘤类型，如肺癌、乳腺癌、胃癌、结直肠癌、前列腺癌等等。主要提供了各式各样的临床资料，如性别、年龄、TNM 分期等，收集过临床数据的小伙伴都懂得收集数据是一件多么费时且痛苦的事。以下是官网地址：https://seer.cancer.gov/在详细介绍之前，放上一组数据让大家直观感受下 SEER 数据库的魅力：图片来源：网站截图图片来源：网站截图图片来源：网站截图在 Web of Science 中检索标题为「SEER」的近五年文章，总共检索出 1699 篇，图中可以看出，每年发表的数量都在增加，发表最多的前五名作者中有四个是中国人。发表的国家里，中国排名第二，甩了第三几条街。大家懂了吧，且白嫖且珍惜！既然 SEER 数据库这么香，我该怎么通过它发表文章呢？主要包括以下五步：一、获取数据库的使用权限直接上图教流程。进入官网，第一步点击「SEER Data&Software」：图片来源：网站截图第二步点击「Accessing the Data」：图片来源：网站截图第三步点击「Submit a Request」：图片来源：网站截图出现以下申请页面：图片来源：网站截图信息填写好后点击「Sumbit」，之后 SEER 会发一封邮件到你注册的邮箱，点击链接：图片来源：网站截图图片来源：网站截图点击完链接后会出现上面这份文件，最好还是打印出来，手写填上英文名，日期，SEER ID（SEER 会提供给你的）。然后扫描或者拍照发到 seerfax@imsweb.com。邮件的内容：第一句感激人家，第二句告诉对方你已经把文件发给他们了，第三句希望对方早点回复。然后再感谢一波。一般第二天，就会收到 SEER 的回信，里面就有账号和密码了。图片来源：网站截图二、下载专用软件——SEER*Stat图片来源：网站截图图片来源：网站截图图片来源：网站截图依次点击上图的 1-3，出现软件申请界面：图片来源：网站截图点击申请，SEER 会发送软件的下载地址到邮箱，如下：图片来源：网站截图点击下载地址，就可以下载了。三、软件常用功能介绍使用前，记得先登录，账号密码就是前面申请的。图片来源：网站截图图片来源：网站截图箭头所示的像表格一样的图案叫做「Case Listing Session」，里面显示了每个肿瘤患者的个人信息（如性别、年龄、TNM 分期等），常规发表 SEER 数据库相关的文章，都是用这部分的数据。将其导出，就可以用其他软件进行进一步分析了，比如 K-M 分析、Cox 回归分析，再进一步开发临床预测模型等等。「Case Listing Session」前面的 6 个按钮，一般没什么特别大用处。这里就不展开介绍了。四、数据的提取与导出图片来源：网站截图「Data」指的是你选择的是哪个数据库。因为软件每年都会更新，所以会有好多个文件，一般选择最上面的那个，也就是数字 1 标识的。数字 2 标识的为具有放化疗信息的文件（PS：这个需要额外申请，由于篇幅限制，这里就不展开说明了。）接下来演示标识 1。图片来源：网站截图图片来源：网站截图「Selection」指的是你的纳入排除标准。如我们纳入 2010-2015 年的肺癌病人。操作如下：点击 1，进去具体选择界面，2 表示的是诊断年份，3 表示的是肿瘤部位，然后选择「lung and bronchus」。图片来源：网站截图「Table」指的是导出的数据要呈现哪些内容。可选择的内容有很多，根据文章需要的变量进行选择。以下依次展示的是显示性别、诊断年份、肿瘤部位、生存时间、生存状态。（PS：SEER 里的变量太多，这里无法详细展开说明）。图片来源：网站截图「Output」，指的是输出文件的文件名。可以随便命名，如「A」，点击下图的闪电按钮，即可输出想要的文件。字典功能可以提供部分变量的含义，会提供相关的链接。具体如何使用这里暂不展开。图片来源：网站截图输出表格如上，个人喜欢直接「Ctrl+A」全选，然后「Ctrl+C」，「Ctrl+V」直接黏贴到 Excel 里。至此，数据提取结束。五、数据的处理与分析这一部分就得根据各位看官的需求了。常规的分析一般包括 t 检验、卡方检验、单因素及多因素 Cox 回归分析，K-M 分析等等。如果是临床预测模型，还需要 Nomogram 图、C 指数等。总的来说，这是一篇关于 SEER 数据库的扫盲文，适用于小白选手，希望对大家有所帮助。关于 SEER 数据库，如果大家还想学点啥，也可以在留言区说出你的需求，说不定就能满足你哦～发布于 2020-12-08 14:21Web of Science软件流行病学赞同 11836 条评论分享喜欢收藏申请
如何从SEER数据库下载数据？——方法详解 - 知乎
如何从SEER数据库下载数据？——方法详解 - 知乎切换模式写文章登录/注册如何从SEER数据库下载数据？——方法详解善木科研985医学博士 写作分享 数据分析 sam_biotechSEER数据库介绍及数据下载方法详解SEER数据库（网址：https://seer.cancer.gov/）是美国国家癌症研究所和人口科学部门于1973年发起的监测流行病学和生存结果的项目。该数据库记录了各种9大类癌种信息：乳腺肿瘤、结肠与直肠肿瘤、其他消化系统肿瘤、女性生殖系统肿瘤、淋巴系统肿瘤与血液系统肿瘤、男性生殖肿瘤、呼吸系统肿瘤、泌尿系统肿瘤及其他尚未确定的类型。近年来，通过SEER数据库挖掘数据发表的文章数量急剧增加:（PubMed检索SEER数据库发文量）（知网检索情况SEER数据库发文量）我们通过PubMed和知网检索了SEER数据库相关的文章（见下图），发现用SEER数据库发表论文，也有一定的规律可循。（PubMed检索SEER数据库相关文章）（万方检索SEER数据库相关文章）使用SEER数据库发表论文的第一步，就是要学会如何下载数据。今天，我们就和大家一起学习从SEER数据库下载数据的全过程。NO.1 账号申请（以个人邮箱为例）（1）进入seer网站，页面如下，依次点击SEER Data& Software, How to request assess to SEER Data,Continue to Request Form。（2）在个人邮箱处填入自己的邮箱，进入如下界面，填好相应的信息然后点击submit提交。注意这里的initials 是自动生成的，需要把右边的滚动条拉到最下边才可以填写（备注把原来自动生成的名称重新输入一遍即可）。（3）提交之后，会收到如下邮件：打开邮件中的链接，继续填写信息：最后点击request download。之后会收到分别含有登录用户名，登录密码，SEER Stat 软件下载链接的三封邮件。软件图标如下图所示。NO.2 数据下载（1）软件下载好后，打开软件，点击菜单栏的Profile ，找到并单击Client-Server Login登录。进入登录页面，填入用户名和密码：（2）点击表格的图标，软件开始加载数据。加载完数据的窗口如下图所示：每一行都是一个数据集，选中想要的数据集（下图蓝色表示已选中）。考虑到数据的量，一般选用1975-2019年的数据，之后再筛选一下数据。（3）筛选数据时，第一步先点击Selection ，第二步点击Edit。来到如下界面。is=to 是等于的条件，is=not to是不等于的条件，例如：下图所示，是选中了年龄15-19岁且不为Male的患者。也可以点击Find，弹出查询窗口，在search text 栏里填入选择的字段，然后根据需要选择相应的条件。点击OK 之后，就把条件联合到之前已经选中的条件里了。选中条件之后可以copy出来所有的筛选条件（如图所示），点击clear可以清除选中的条件。（4）点击Table选项卡，进入Table窗口。然后在变量处（标记2），选中需要的变量，点击Column（标记3）之后，便加入到下载列表中（标记4）。另外，up和down是变量排序 ，Del是删除变量 ，Both是表格排序。（5）数据输出。点击闪电的符号，会生成表格，之后可以复制粘贴到Excel里再进行处理。提示：如果出现表格中没有数据的情况，可能是筛选条件太多，所以在selection栏里尽量不要纳入太多条件。或者通过点击Matrix导出文件。备注：常用变量包括年龄、性别、婚姻状态、肿瘤ICD-O-3编码、肿瘤大小、T/N/M stage、治疗信息（化疗，手术，放疗等等）、生存时间及状态等。以上小编带大家演示了如何从SEER数据库获取自己想要的数据。在后续的文章中，再向大家演示数据清洗、撰写文章等相关内容，记得点个关注哦使用数据库过程中，如果遇到任何困难，可以关注我们公众号“善木科研”或者联系我探讨交流~编辑于 2023-10-31 11:20・IP 属地浙江数据库赞同 91 条评论分享喜欢收藏申请
TCGA与SEER两大癌症数据库首次比较-生信自学网
TCGA与SEER两大癌症数据库首次比较-生信自学网
知识的价值不在于占有，而在于使用。
联系我们|高级搜索|网站地图[设为首页] [加入收藏]
主页
生信自学网课堂
TCGA
GEO
课程试学
肿瘤免疫
网络药理学
免费视频
生信答疑
生信数据库
软件下载
搜索
检索标题
智能模糊
搜索
热门标签:
TCGA
GEO数据库
生信视频教程
TCGA数据库
lncRNA
TCPA数据库
免疫细胞浸润
TCGA数据库挖掘
视频教程
TCPA
当前位置: 主页 > SEER >
TCGA与SEER两大癌症数据库首次比较
时间:2018-01-27 20:03来源:原创 作者:森莘 点击:
次
生物信息做癌症分析，始终绕不过两大数据库，TCGA数据库和SEER数据库，对于很多学员来说，两大数据库都很陌生，随着TCGA数据库研究进展，越来越多的学员对TCGA数据库有一定了解，但
做生物信息分析会经常看到两个数据库，一个时TCGA数据库，一个是SEER数据库，特别是癌症分析，这两大数据库是绕不开的。随着国内对TCGA数据研究不断深入，越来越多的人选择TCGA数据库作为癌症分析的入口。这也是不用实验，就能获得大量数据进行研究最佳选择。TCGA和SEER两大数据库都是美国国立，用于癌症研究的数据库，很多学员就产生疑问，这两大数据库究竟有什么不同，做分析时需要如何选择。其实两大数据的区别时非常大，如果只用过其中一个数据库，就会对另外一个数据库不了解，如果同时使用过这两大数据库，就很容易发现，其实他们都用于分析癌症，那是研究侧重点和方向时不同的。
1、首先认识一下TCGA和SEER
从网址开始，TCGA数据库：https://cancergenome.nih.gov/；SEER数据库：https://seer.cancer.gov/；打开两个数据库，我们发现这两个数据库的LOGO时一样的，说明TCGA和SEER都是美国NIH这个机构提供的数据库。
2、TCGA和SEER数据库官方定义
TCGA数据库：
美国政府发起的癌症和肿瘤基因图谱（Cancer Genome Atlas，TCGA）计划，试图通过应用基因组分析技术，特别是采用大规模的基因组测序，将人类全部癌症（近期目标为50种包括亚型在内的肿瘤）的基因组变异图谱绘制出来，并进行系统分析，旨在找到所有致癌和抑癌基因的微小变异，了解癌细胞发生、发展的机制，在此基础上取得新的诊断和治疗方法，最后可以勾画出整个新型“预防癌症的策略”。
SEER数据库：
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。
从定义基本可以知道TCGA数据库和SEER数据库的区别了
3、数据类型
TCGA数据库：
数据类型多，包括表达数据，甲基化数据，copy number，核苷酸序列以及临床信息
下面这副图可以很好的展示TCGA的数据类型
SEER数据库：
SEER数据库提供的临床数据，数据记录中包括患者的注册编号、个人信息、原发病灶部位、肿瘤尺寸、肿瘤编码、治疗方案、死亡原因等信息。www.biowolf.cn版权所有，未经授权，不得转载！
4、癌症类型
TCGA数据库包含了主要的33种癌症数据，具体请参照：TCGA数据库癌症类型
SEER数据库所涉及的肿瘤划分为9类：乳腺、结肠&直肠、其他消化系统、女性生殖、淋巴&白血病、男性生殖、呼吸系统、泌尿系统及其它尚未确指的类型。
5、数据下载与数据提取
SEER数据库可以直接下载数据包，进行数据提取，亦可以下载桌面工具SEERStat进行桌面话数据下载提取，下载方便，但是数据筛选有点复杂，对于初学者有挺高难度。操作步骤可参照：SEERStat下载使用
TCGA数据库以单个样本保存一个文件的形式保存在后台，分析一种癌症，需要下载相关癌症的对应文件，下载后需要把每个样本的信息整理到一个文件，用于后续分析，这个步骤对于初学者难度很大，整理好之后的矩阵就显得简单很多，后期分析简单。操作步骤可参照：TCGA数据库数据下载整理
责任编辑：伏泽
作者申明：本文版权属于生信自学网（微信号：18520221056）未经授权，一律禁止转载！
BioWolf二维码生成器
------分隔线----------------------------
上一篇：SEER数据库桌面分析软件SEERStat下载安装
下一篇：SEER数据库分析快速发文
收藏
挑错
推荐
打印
推荐内容
被忽视的SEER数据库可以挖宝
有很多学员问，GEO数据库发文确实简单，但是分值都很低；TCG...
竞争风险模型（Fine & Gray模型）
存在竞争风险的情况下，Kaplan-Meier的方法是不准确的，因为我们...
肿瘤临床利用Nomogram构建列线图文献
利用2001年至2006年在韩国国家癌症中心接受一线双联细胞毒化疗...
TCGA与SEER两大癌症数据库首次比较
生物信息做癌症分析，始终绕不过两大数据库，TCGA数据库和SE...
KM方法Cox比例风险模型和竞争风险模
在疾病的预后研究中，生存分析是比较常见的统计分析方法，包...
SEER数据整理常用字段SEERStat字段名
SEER数据库包含的临床数据非常丰富，有很多字段，在分析的时候...
热点内容
SEER数据整理常用字段SEE
被忽视的SEER数据库可以挖
SEER数据库桌面分析软件
SEER数据库如何注册
竞争风险模型（Fine &
TCGA与SEER两大癌症数据库首
肿瘤临床利用Nomogram构建列
SEER数据库KM生存分析
SEER数据库分析快速发文
KM方法Cox比例风险模型和竞
Copyright © 江西速科生物科技有限公司 版权所有
赣ICP备19001400号-1
赣公网安备 36090202000081号
SEER Incidence Data, 1975 - 2020
SEER Incidence Data, 1975 - 2020
Skip to Main Content
An official website of the United States government
Share on Facebook
Tweet
Search SEER:
Main Menu
Main Menu
Home
Cancer Statistics
Cancer Statistics
Reports on Cancer
Annual Report to the Nation on the Status of Cancer
Cancer Stat Facts
Cancer Statistics Review
SEER Publications
Interactive Tools, Maps, & Graphs
Cancer Statistics Explorer Network
Cancer Query System
Understanding Statistics
Did You Know? Video Series
Defining Cancer Statistics
Glossary of Statistical Terms
SEER Data & Software
SEER Data & Software
SEER Incidence Database
Comparison of Data Products
How to Request the Data
Documentation for Data
SEER*Stat Database Details
Variable and Recode Definitions
U.S. Datasets
U.S. Mortality
U.S. Populations
Standard Populations
SEER Linked Databases
Statistical Software
SEER*Stat
SEER*Prep
Methods & Tools for Population-based Cancer Statistics
Registry Operations
Registry Operations
Reporting Guidelines
SEER Program Coding Manual
Hematopoietic Project
Solid Tumor Rules
Tools & Software
Glossary for Registrars
SEER*Rx - Drug Database
SEER Abstracting Tool
SEER Data Management System (SEER*DMS)
Staging
Registrar Staging Assistant (SEER*RSA)
Summary Stage 2018
Staging Resources
Extent of Disease 2018
Pediatric Data Collection System and Staging Manual
Questions & Answers
SEER Inquiry System
Ask a SEER Registrar
Data Collection Answers
Cancer PathCHART
Training
News & Events
About SEER
About SEER
Program Overview
SEER 50th Anniversary
Goals of the SEER Program
Fact Sheets & Brochures
Collaborating Organizations
SEER Registries
What is a Cancer Registry?
List of Registries
Registry Groupings
Population Characteristics
Research Activities
Residual Tissue Repository Program
SEER Quality Improvement
Section Menu
Home SEER Data & Software SEER Incidence Database SEER Incidence Data, 1975 - 2020
SEER Incidence Database
Comparison of Data Products
How to Request Data Access
Frequently Asked Questions
Data Agreements & Limitations
SEER Data Change History
Specialized Databases
Suggested Citations
Contacts
Attention: SEER has changed the policy for accessing the Research Plus Data starting with the April 2023 data release. Details of the new policy and other significant changes included in the annual data release are detailed in the SEER Data Change History.
SEER collects cancer incidence data from population-based cancer registries covering approximately 47.9 percent of the U.S. population. The SEER registries collect data on patient demographics, primary tumor site, tumor morphology, stage at diagnosis, and first course of treatment, and they follow up with patients for vital status.
SEER Data Products
View Comparison of Data Products
There are two data products available:
SEER Research Data
SEER Research Plus and NCCR Data
This was motivated because of concerns about the increasing risk of re-identifiability of individuals. The Research Plus and NCCR Data require user authentication through eRA Commons or an HHS account. View the FAQ about access requirements for more information.
Research Data
Access to SEER 1975-2020 data with exclusions:
Excludes geography, month in addition to year of diagnosis, and other demographic fields
Who Can Access?
Any user with a valid email address
Data Access Steps
Complete registration form
Initial required agreements
Get SEER*Stat account
Log into SEER*Stat
Research Plus and NCCR Data
Access to:
SEER 1975-2020 data including geography, month in addition to year of diagnosis, other demographic fields
National Childhood Cancer Registry (NCCR) data excluding geography
Who Can Access?
Users with eRA Commons or HHS accounts
Data Access Steps
Login with required account
Complete registration form
Initial required agreements
Provide signing official
Get SEER*Stat account
Log into SEER*Stat
Specialized Databases
These include additional fields that SEER collects and makes available through databases that are not part of the standard research data files. For more information, refer to the Specialized Databases website.
To access these databases, users must already have access to the latest Research Plus Data and submit an application that will be reviewed for each database requested.
Some specialized databases may have different requirements, (e.g., only available to researchers inside the U.S.).
View How to Request Access
Start a Request
Request access to the Research Plus and NCCR Data
Register for access to the Research Data
Continue to Request Form
Return to Top
SEER is supported by the Surveillance Research Program (SRP) in NCI's Division of Cancer Control and Population Sciences (DCCPS). SRP provides national leadership in the science of cancer surveillance as well as analytical tools and methodological expertise in collecting, analyzing, interpreting, and disseminating reliable population-based statistics.
Follow SEER
Twitter/X icon
Contact Information
Contact SEER
NCI LiveHelp Online Chat
More Information
Careers
Sitemap
Using This Website
Policies
Accessibility
Disclaimer
FOIA
HHS Vulnerability Disclosure
Privacy & Security
Reuse of Graphics and Text
Website Linking
U.S. Department of Health and Human Services
National Institutes of Health
National Cancer Institute
USA.gov
NIH... Turning Discovery Into Health®
SEER*Stat Software
SEER*Stat Software
Skip to Main Content
An official website of the United States government
Share on Facebook
Tweet
Search SEER:
Main Menu
Main Menu
Home
Cancer Statistics
Cancer Statistics
Reports on Cancer
Annual Report to the Nation on the Status of Cancer
Cancer Stat Facts
Cancer Statistics Review
SEER Publications
Interactive Tools, Maps, & Graphs
Cancer Statistics Explorer Network
Cancer Query System
Understanding Statistics
Did You Know? Video Series
Defining Cancer Statistics
Glossary of Statistical Terms
SEER Data & Software
SEER Data & Software
SEER Incidence Database
Comparison of Data Products
How to Request the Data
Documentation for Data
SEER*Stat Database Details
Variable and Recode Definitions
U.S. Datasets
U.S. Mortality
U.S. Populations
Standard Populations
SEER Linked Databases
Statistical Software
SEER*Stat
SEER*Prep
Methods & Tools for Population-based Cancer Statistics
Registry Operations
Registry Operations
Reporting Guidelines
SEER Program Coding Manual
Hematopoietic Project
Solid Tumor Rules
Tools & Software
Glossary for Registrars
SEER*Rx - Drug Database
SEER Abstracting Tool
SEER Data Management System (SEER*DMS)
Staging
Registrar Staging Assistant (SEER*RSA)
Summary Stage 2018
Staging Resources
Extent of Disease 2018
Pediatric Data Collection System and Staging Manual
Questions & Answers
SEER Inquiry System
Ask a SEER Registrar
Data Collection Answers
Cancer PathCHART
Training
News & Events
About SEER
About SEER
Program Overview
SEER 50th Anniversary
Goals of the SEER Program
Fact Sheets & Brochures
Collaborating Organizations
SEER Registries
What is a Cancer Registry?
List of Registries
Registry Groupings
Population Characteristics
Research Activities
Residual Tissue Repository Program
SEER Quality Improvement
Section Menu
Home SEER Data & Software Statistical Software SEER*Stat SEER*Stat Software
Latest Release: Version 8.4.3 - January 18, 2024
Statistical Software
SEER*Stat
Getting Started
Tutorials
Frequencies
Case Listings
Rates & Trends
Survival & Left-Truncated Statistics
Advanced Topics
Using County Attributes
FAQs
Analysis Data
Installation Files
SEER*Stat Beta
SEER*Prep
Input File Formats
Utility Programs
Getting Help
FAQs
How to use SEER*Prep
Example 1: NAACCR Format
Example 2: Global Format
HD*Calc
Download the Software
Tutorials and Support
Health Disparity Measures
Publications
Attention: Help us improve the next version of SEER*Stat. SEER*Stat Beta is now available for you to test and provide feedback on the future version of the software.
SEER*Stat Updates
What's new in SEER*Stat 8.4.3
Sign up for e-mail updates about upcoming SEER*Stat releases and training webinars.
How to Use SEER*Stat
SEER*Stat Tools Webinars
Did you know? SEER*Stat is a statistical software that calculates raw data of cancer statistics, rates, and trends.
Did You Know? Video Series
YouTube embedded video: //www.youtube-nocookie.com/embed/q6ywNxoJa7s?rel=0
The SEER*Stat statistical software provides a convenient, intuitive mechanism for the analysis of SEER and other cancer-related databases. It is a powerful PC tool to view individual cancer records and to produce statistics for studying the impact of cancer on a population.
To use SEER*Stat with the SEER Research Data, you must have access to the data before using the software.
Visit the following sections to learn more about SEER*Stat:
Getting Started - Learn how to access the software and data, get answers to frequently asked questions, and where to go for technical support.
Tutorials - Follow step-by-step tutorials designed to demonstrate how to use SEER*Stat and to calculate the many statistics available.
Analysis Data - Find out what databases can be analyzed in SEER*Stat.
SEER*Stat Installation - Obtain software updates, learn how to use the auto-update feature, and access a list of technical specifications and revision history.
Other Resources:
Using Your Own Data (SEER*Prep) - Software to convert your data to the file format required by SEER*Stat.
Analytic Software - Access several other software tools developed for the analysis of cancer statistics.
Statistics Calculated by SEER*Stat
Frequencies & Rates
Frequencies & distributions
Crude rates (non-adjusted)
Trends (percent change, annual percent change)
Age-adjusted rates
Delay-adjusted incidence rates
Incidence-based mortality rates
Rate ratios for significance testing
Survival Statistics (See Overview of Cancer Survival Statistics for definitions)
Observed survival
Relative survival
Net (Pohar-Perme) Survival
Cause-specific survival
Conditional survival
Actuarial and Kaplan-Meier methods
Period Method
Limited-duration Prevalence
Multiple Primary Standardized Incidence/Mortality Ratios
Case Listings
View data values for individual records
Specify variables and define the cohort of records
Export data for analysis in SAS or other tools
Return to Top
SEER is supported by the Surveillance Research Program (SRP) in NCI's Division of Cancer Control and Population Sciences (DCCPS). SRP provides national leadership in the science of cancer surveillance as well as analytical tools and methodological expertise in collecting, analyzing, interpreting, and disseminating reliable population-based statistics.
Follow SEER
Twitter/X icon
Contact Information
Contact SEER
NCI LiveHelp Online Chat
More Information
Careers
Sitemap
Using This Website
Policies
Accessibility
Disclaimer
FOIA
HHS Vulnerability Disclosure
Privacy & Security
Reuse of Graphics and Text
Website Linking
U.S. Department of Health and Human Services
National Institutes of Health
National Cancer Institute
USA.gov
NIH... Turning Discovery Into Health®
临床数据库挖掘系列2-使用SEER.stat软件提取数据_seer stat-CSDN博客
>临床数据库挖掘系列2-使用SEER.stat软件提取数据_seer stat-CSDN博客
临床数据库挖掘系列2-使用SEER.stat软件提取数据
最新推荐文章于 2024-01-25 21:42:54 发布
天桥下的卖艺者
最新推荐文章于 2024-01-25 21:42:54 发布
阅读量7.3k
收藏
47
点赞数
5
分类专栏：
数据挖掘
文章标签：
大数据
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/dege857/article/details/112301862
版权
数据挖掘
专栏收录该内容
10 篇文章
39 订阅
订阅专栏
上一期我们已经介绍了如何使用注册SEER数据库的账号和密码，今天我们来介绍一下怎么把数据提出来。首先我们需要打开官网网页：https://seer.cancer.gov/ 选择seer data&software 选择SEER.stat 然后从左到右依次点击红色箭头处 这时会跳转到另外的页面，下载软件也要提交一个申请，点击同意后把列表上内容填好发送申请就可以了，seer官网就会把软件下载的地址发送到你的邮箱，直接下载就可以了 下载好后双击安装，一路点确定就可以了 安装好后使用前还需要同意软件的使用协议，点一下就可以了 安装好后需要在下面这个位置输入注册好的账号和密码就可以使用啦 下面我们实例演示下怎么下载Case listing session的下载，这是一个病例数据库，点击下图位置后， 打开后如下图所示，data选项：一般我们选第一或第二个，大家也可以根据自己喜欢选择 在selection选项中，我们可以通过字段对数据库中，性别、年龄、疾病、治疗方式、生存时间等等进行数据筛选，挑选出符合我们需要的数据 在Table选项中，你可以根据需要显示表中的内容部分 最后点击闪电符号就可以进行数据传输了，速度还是蛮快的，几万个数据一会就传好了，下图就是传输过来的数据 我们可以在下面位置进行保存成CSV格式 赶快来试一下吧，也许您的第一篇SCI就从这里开始了 下面章节将演示如何对提取出来的数据进行分析
优惠劵
天桥下的卖艺者
关注
关注
5
点赞
踩
47
收藏
觉得还不错?
一键收藏
打赏
知道了
0
评论
临床数据库挖掘系列2-使用SEER.stat软件提取数据
上一期我们已经介绍了如何使用注册SEER数据库的账号和密码，今天我们来介绍一下怎么把数据提出来。首先我们需要打开官网网页：https://seer.cancer.gov/选择seer data&software选择SEER.stat然后从左到右依次点击红色箭头处这时会跳转到另外的页面，下载软件也要提交一个申请，点击同意后把列表上内容填好发送申请就可以了，seer官网就会把软件下载的地址发送到你的邮箱，直接下载就可以了下载好后双击安装，一路点确定就可以了安装好后使用前还需要同
复制链接
扫一扫
专栏目录
seer文献_SEER数据库的申请及数据提取方法与流程
weixin_39687786的博客
12-20
3458
doi：10.3969/j.issn.1674-4055.2018.07.03【摘要】肿瘤一直是严重威胁人类生命和社会发展的重大疾病之一，受到医学界长期且广泛的重视。SEER数据库是美国国立癌症研究所于1973建立的北美最具代表性的大型肿瘤数据库之一，收集了美国部分州县肿瘤患者的发病率、患病率、死亡率及其它相关数据，为广大的利益相关者提供了宝贵的肿瘤疾病相关的资料。该数据库是一个开放的状态，感兴趣...
seer文献_文献解读 | 基于SEER数据库的回顾性分析
weixin_29496633的博客
01-02
1554
image.png文献解读：通过应用 SEER数据库的公共数据回顾性分析，文献题为Association between Primary Tumor Location andPrognostic Survival in Synchronous Colorectal Liver Metastases after Surgical Treatment: A Retrospective Ana...
参与评论
您还未登录，请先
登录
后发表或查看评论
SEER数据库的申请及数据提取方法与流程.pptx
10-08
SEER数据库的申请及数据提取方法与流程.pptx
Seer*Stat乳腺癌数据预测模型-Step3特征选择
m0_51876286的博客
01-13
990
Seer*Stat乳腺癌数据预测模型-Step3特征选择
Seer*Stat乳腺癌分类模型-下载最新数据
最新发布
m0_51876286的博客
01-25
614
Seer*Stat最新数据下载
SEER公共数据库，最近一周有哪些新的论文？（8.2）
weixin_47988917的博客
08-07
68
SEER（The Surveillance, Epidemiology, and End Results）数据库是由美国国立癌症研究所于 1973 年建立，是美国常用的癌症数据库，里面包括了各式各样的肿瘤类型，如肺癌、乳腺癌、胃癌等；还提供了各式各样的临床资料，如性别、年龄、TNM 分期等。一、本周SEER文献预览本周PubMed数据库“标题/摘要：SEER”搜索发现，本周发表34篇SEER论文部...
babylonjs-agv-seer-fork-oa.png
11-07
babylonjs_agv_seer_fork_oa.pngbabylonjs_agv_seer_fork_oa.pngbabylonjs_agv_seer_fork_oa.png
SEER数据库简介 Documentation of SEER*Stat Variables
05-09
SEER数据库简介 Documentation of SEER*Stat Variables SEER数据整理常用字段SEERStat字段名称
SEER数据库中肿瘤发病率计算并绘制发病率趋势图
dege857的博客
02-22
7865
我们上一张已经讲过如何把提取的数据随机分组，今天来讲讲怎么使用SEER数据库计算发病率趋势，在这之前，我们先来看一篇例文，
题目：Incidence, Prognostic Factors and Survival Outcome in Patients With Primary Hepatic Lymphoma
作者计算了1983-2015发病率年度百分比变化和发病率走势图，使得发病率走势一目了然，是个加分项。我们今天来讲讲怎么像文章一样从SEER数据库提取发病率数据，并做出发病率走势图。
首先打开.
python查询mysql数据库_用python操作mysql数据库（之简单查询操作）
weixin_39640203的博客
11-24
198
1、mysql安装此处省略一万字.......2、pip安装MySQLdb模块sudo pip install mysql-python3、简单代码#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import MySQLdb#建立连接conn = MySQLdb.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='1qa...
SEER数据库 |3. SEER plus放化疗数据申请流程 (2021版)
weixin_45822007的博客
08-23
7171
目 录1. 注册★★★2. 验证并填写剩余注册信息3. 获取账号密码下载软件4.Plus信息填写★★★5. 获取Plus权限 申请到审核通过用时约6小时邮件截图 SEER plus...
【SEER数据库简介】
热门推荐
weixin_46587777的博客
05-09
1万+
一、
SEER数据库简介
全称：Surveillance, Epidemiology, and End Results Program
网址：https://seer.cancer.gov/SEER
数据库所涉及的肿瘤被划分为9类：乳腺肿瘤、结肠与直肠肿瘤、其他消化系统肿瘤、女性生殖系统肿瘤、淋巴系统肿瘤与血液系统肿瘤、男性生殖肿瘤、呼吸系统肿瘤、泌尿系统肿瘤及其他尚未确定的类型。数据记录中包括患者的注册编号、个人信息、原发病灶部位、肿瘤尺寸、肿瘤编码、治疗方案、死亡原因等信息。
一、大写机构简写
ICD
电脑软件文件预览软件Seer-0.8.1.rar
10-23
电脑软件文件预览软件Seer-0.8.1
lfdfiles-2019.7.2-cp35-cp35m-win32
08-19
lfdfiles-2019.7.2-cp35-cp35m-win32
Cox构建预测模型（4）:如何用R语言绘制cox预测模型列线图？（附全套代码）
fengbaotongji的博客
08-25
526
临床预测模型（clinical prediction model），是指利用数学模型估计研究对象当前患有某病的概率或者将来发生某种结局的可能性。也就是说，临床预测模型是通过已知特征来预测未知，而模型就是一个数学公式，也就是把已知的特征通过这个模型计算出未知结局发生的概率。而列线图就是最为常见的一种预测模型，许多预测模型类文章中都有它的身影。前面已经为大家介绍了预测模型中训练集与验证集的均衡性比较、...
大数据应用丨大数据时代的医学公共数据库与数据挖掘技术简介
weixin_55633225的博客
03-22
1558
本文我们将介绍几种数据库和数据挖掘技术，帮助临床研究人员更好地理解和应用数据库技术。
数据挖掘技术可以从大量数据中寻找潜在有价值的信息，主要分为数据准备、数据挖掘、以及结果表达和分析。
数据库技术是研究、管理和应用数据库的一门软件科学。通过研究数据库的结构、存储、设计、管理和应用的基本理论和实现方法，对数据库中的数据进行处理和分析。
大数据时代的医学公共数据库与数据挖掘技术简介
数据派THU
10-15
1万+
来源：临床模型预测本文约9500字，建议阅读10+分钟本文我们将介绍几种数据库和数据挖掘技术，帮助临床研究人员更好地理解和应用数据库技术。数据挖掘技术可以从大量数据中寻找潜在有价值的信息...
seer文献_第一讲：SEER
weixin_36378951的博客
12-28
2410
一. 简介SEER数据库（Surveillance，Epidemiology，and End Results）是美国国立癌症研究所（National Cancer Institute）建立的大型肿瘤数据库，该数据库记录了美国部分州县上百万名恶性肿瘤患者的发病率、死亡率和患病情况等信息。官网：Surveillance, Epidemiology, and End Results Programse...
基于TCGA及SEER等癌症公共数据库的深度挖掘和科研设计会议
SZKXHJY的博客
04-22
2564
基于TCGA及SEER等癌症公共数据库的深度挖掘和科研设计
培训通知
各事业单位：
身处大数据时代，对于从事肿瘤研究的临床医生或基础科研人员，有没有一种可以既不做实验又不查病史，直接调用公共数据撰写发表SCI论文的方法呢？TCGA和SEER等癌症公共数据库即提供了这样一种可能。TCGA和SEER分别侧重于组学数据和临床数据，各有优势。TCGA（癌症基因组图谱）数据库是一个多组学的数据库，包括常见癌...
seer ruanjian
07-24
### 回答1：
“Seer软件”是由SenseTime（商汤）公司推出的一种人工智能计算机视觉软件。它是以深度学习技术为基础，旨在提供高效准确的图像识别、分析和处理能力。
Seer软件具有广泛的应用领域，包括安防监控、交通管理、智能零售等。在安防监控领域，Seer软件能够实时监测并识别人脸、车辆等对象，对异常行为进行自动报警，提升了安全防护水平。在交通管理方面，Seer软件可以对交通流量进行自动统计，优化交通信号灯的控制，减少交通拥堵。在智能零售领域，Seer软件可以对购物者的行为进行分析，提供个性化的推荐和优惠，提升购物体验。
Seer软件的核心技术是深度学习与人脸识别。通过大量的数据训练，Seer软件可以识别和区分不同的人脸，具备高准确度和稳定性。此外，Seer软件还能够快速处理大量的图像数据，实现实时的图像分析和处理。
Seer软件的推出，为人工智能在计算机视觉领域的发展带来了重要推动。借助于Seer软件，我们可以将人工智能技术应用于更多的领域，提高工作效率，改善生活质量。Seer软件的不断创新和升级，将为我们带来更多的可能性和机遇。
### 回答2：
Seer软件是一种用于数据分析和预测的工具。它提供了一套功能强大的算法和工具，用于处理和分析大规模数据集，以便识别出内在的模式和趋势。Seer软件可以应用于各种领域，包括金融、市场、医疗、供应链等，帮助用户进行数据驱动的决策。
Seer软件的核心功能包括数据清洗、数据挖掘、模型建立和预测。首先，用户可以使用Seer软件对原始数据进行清洗和处理，以确保数据的质量和准确性。然后，用户可以利用Seer提供的强大的数据挖掘算法，从数据中发现规律和趋势，发现隐藏的信息和知识。用户还可以使用Seer软件建立模型，可以是统计模型、机器学习模型等，以便对未来的情况进行预测和分析。
除了核心功能，Seer软件还提供了可视化工具和报告生成功能，帮助用户将复杂的数据分析结果以简洁清晰的方式呈现出来。这使得用户能够更好地理解和解释数据分析的结果，并将它们用于决策支持。
总而言之，Seer软件是一款功能强大的数据分析和预测工具，可以帮助用户从大规模的数据中提取有用的信息和模式，并用于决策和规划。通过Seer软件，用户可以更加智能地处理和利用数据，提高工作效率和决策质量，从而获得更好的业务结果。
“相关推荐”对你有帮助么？
非常没帮助
没帮助
一般
有帮助
非常有帮助
提交
天桥下的卖艺者
CSDN认证博客专家
CSDN认证企业博客
码龄4年
企业员工
261
原创
3691
周排名
2121
总排名
187万+
访问
等级
9178
积分
3478
粉丝
1888
获赞
1785
评论
1万+
收藏
私信
关注
热门文章
手把手教你使用R语言做LASSO 回归
80319
手把手教你SPSS进行ROC曲线分析
77073
手把手教你用SPSS做出二元logistic回归分析
63049
利用SPSS进行person相关分析及散点图绘制
49133
手把手教你使用SPSS做出亚组分析的交互作用效应(p for Interaction)
47689
分类专栏
代码+视频系列
8篇
R语言
236篇
我写的R包
26篇
Nhanes临床数据库
22篇
统计知识和杂谈
2篇
孟德尔随机化
9篇
机器学习
10篇
科研绘图
22篇
mlr3系列机器学习教程
2篇
一起来学shiny吧
5篇
一起来学R编程吧
6篇
SPSS
22篇
Stata
21篇
数据挖掘
10篇
R爬虫
1篇
最新评论
ggrcs包3.8版本发布—增加了密度曲线，X轴截断和字体设定
天桥下的卖艺者:
对的，在模型上校正
R语言基于mediation包行中介效应分析
wcxclm:
我也是这样的，有啥解决办法没有
ggrcs包3.8版本发布—增加了密度曲线，X轴截断和字体设定
赖赖:
fit<- cph(Surv(time,status==1) ~ rcs(age,4)+gender, x=TRUE, y=TRUE,data=dt)
gender 这里吗？
ggrcs包3.8版本发布—增加了密度曲线，X轴截断和字体设定
赖赖:
老师打扰啦，想问问如果想矫正其他因素应该怎么做呢？
R语言样条回归并绘制限制立方条图
xlxldream:
请问非线性P>0.05，总体P<0.05代表什么意思，不存在非线性关系的意思吗？那是否可以得出存在线性关系？
您愿意向朋友推荐“博客详情页”吗？
强烈不推荐
不推荐
一般般
推荐
强烈推荐
提交
最新文章
代码+视频，R语言使用BOOT重抽样获取cox回归方程C-index（C指数）可信区间
R语言tidycmprsk包分析竞争风险模型
NHANES数据(复杂调查数据)亚组交互函数1.7（P for interaction）发布-纠正了目前的一个问题
2024年25篇
2023年79篇
2022年83篇
2021年69篇
2020年27篇
目录
目录
分类专栏
代码+视频系列
8篇
R语言
236篇
我写的R包
26篇
Nhanes临床数据库
22篇
统计知识和杂谈
2篇
孟德尔随机化
9篇
机器学习
10篇
科研绘图
22篇
mlr3系列机器学习教程
2篇
一起来学shiny吧
5篇
一起来学R编程吧
6篇
SPSS
22篇
Stata
21篇
数据挖掘
10篇
R爬虫
1篇
目录
评论
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
查看更多评论
添加红包
祝福语
请填写红包祝福语或标题
红包数量
个
红包个数最小为10个
红包总金额
元
红包金额最低5元
余额支付
当前余额3.43元
前往充值 >
需支付：10.00元
取消
确定
下一步
知道了
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
规则
hope_wisdom 发出的红包
打赏作者
天桥下的卖艺者
你的鼓励将是我创作的最大动力
¥1
¥2
¥4
¥6
¥10
¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付
您的余额不足，请更换扫码支付或充值
打赏作者
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额
0
抵扣说明：
1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。 2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。
余额充值
新版SEER数据库治疗信息如何获取? - 知乎
新版SEER数据库治疗信息如何获取? - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册数据库数据库管理系统数据库与信息检索新版SEER数据库治疗信息如何获取?万能的知乎大佬，SEER数据库即将于4月份改版，新增加了PLUS版可以查询到放化疗信息，但申请账号要求使用学校，医院的教育账号，之前手动申请很多次都被…显示全部 关注者10被浏览15,632关注问题写回答邀请回答好问题 4添加评论分享5 个回答默认排序剑鱼师兄临床小医生，自学生信，seer数据库挖掘 关注一、发文介绍按照seer database检索获取的文章数量很多人都在说现在学习seer晚了，现在seer文章很难发了，诸如此类的话。但是事实上seer数据库挖掘的文章正在逐年上升，并且发了不少高质量的文章。对此我觉得有以下原因：数据库是客观存在于此，但是临床问题是不断变化更新的。在我们临床实践工作总是会碰到新的问题，我们的指南每年也会更新，我们对疾病的认识也在不断加深，治疗方法也在不断完善成熟。任何新的东西提出来，我们需要在大型数据中去求证。分析手段的更新。随着AI人工智能发展，产生了很多的新的机器学习算法，当这些算法应用于临床数据中时，展现出很强的预测能力，目前的缺陷是可解释性较差，算法科学家们也在努力攻克这一难题，但是这将是一个新的趋势。按照seer database & machine learning检索出2022年发文54篇，今年已经发表10篇文章，可以说还是一个比较新颖的方向。很多人都还在担心，花了那么多时间去学习，最后还得抠脑壳写文章，而且据说还很难发表。我只能说与其畏缩不前，不如干了再说。小编也是刚开始学习和尝试seer数据库挖掘的课题，我们有自己的临床数据，所以大概思路便是seer数据库建模，自己数据验证，但具体临床问题还没想好，还得多看文献多看指南，结合临床，提出问题。我我会向写日记般记录自己学习seer数据库挖掘的过程，一是为了和大家分享，二是可以记录历程和经验，好记性不如烂笔头，之前做生信的好多分析流程，一旦不用了很快就忘了，回头去看自己的代码，一脸懵B。今天先完成注册和plus权限申请。二、注册SEER数据库网址：SEER Incidence Data Request - ODS SEER Data Access Request (cancer.gov)1.进入网址后，在非机构账户那里输入自己的邮箱，点击注册。2.填写信息，注意机构那里一定要选择NONE！！！ps：国家那里输入错了，应该是China，但是已经截图了，哈哈，就这样吧。提交之后是这样的，让你去邮箱确认激活。3.返回邮箱确认激活点击邮箱的网址后是这样的提交之后是这样的：4.进入邮箱获得用户名和临时密码5.下载SEER*Stat Software进入邮箱给的网址，进入stat下载界面，申请下载。提交申请后，会收到下载软件的邮件，是这样的：然后复制那个链接就可以下载软件了。三、plus权限申请网址还是最开始那个网址，选择非机构用户，输入刚刚注册的邮箱。随后会收到邮件，点击进去进入申请界面。根据之前的经验，个人感觉研究目的多写点好像申请可以更快通过。随后收到邮件提示申请已经收到申请通过后会收到邮件通知：至此SEER数据库注册及plus权限申请已完成。后面就开始安装软件，收集数据啦。最后附上第一个条形图代码：if(!require(ggplot2))install.packages("ggplot2")
df <- read.table(file="PubMed_Timeline_Results_by_Year.csv",
header=TRUE,
sep=",",
check.names=F,
quote="")
ggplot(df,aes(x = Year, y =Count,fill = Year)) +
theme_classic() + ###去除背景颜色
theme(panel.grid=element_blank()) +
theme(legend.position = 'none') +
geom_bar(stat="identity",width = .9) +
scale_fill_viridis_b() +
theme(axis.line.x=element_line(linetype=1,color="black",size=0.7),
axis.line.y=element_line(linetype=1,color="black",size=0.7),
axis.ticks.x=element_line(color="black",size=0.7,lineend = 3),
axis.ticks.y=element_line(color="black",size=0.7,lineend = 3)) +
scale_y_continuous(limits=c(0,1500),breaks=seq(0, 1500, 100),expand = c(0,0)) +
scale_x_continuous(limits=c(1990,2024),breaks=seq(1990, 2024, 2),expand = c(0,0)) +
labs(x = '年份',y = '发文数')+
theme(axis.text.x = element_text(size = 8,colour = 'black',hjust = 0.5),
axis.text.y = element_text(face = "italic",size = 8,colour = 'black'),
axis.title.y = element_text(size = 10,face = "bold"),
axis.title.x = element_text(size = 10,face = "bold"))发布于 2023-03-07 17:30赞同 33 条评论分享收藏喜欢收起知乎用户Kn0PBS 关注我有教育邮箱 但是想请问题主怎么找到申请升级放化疗信息的页面和操作发布于 2021-05-30 09:02赞同 1添加评论分享收藏喜欢