目的通过分析监测,流行病学和最终结果 (SEER)数据库资料,探索甲状腺乳头状微癌(PTMC)淋巴结转移的危险因素.方法回顾性分析2002至2012年SEER数据库中共计31 017例PTMC患者资料,采用Logistic及Cox回归分析探索各因素与PTMC淋巴结转移风险的关联性.结果多因素分析显示,男性(OR=0. 673,95%CI=0. 605~0. 748,P=0. ...
这项研究在2004年至2016年间的监测,流行病学和最终结果(SEER)数据库中确定了5097例胰腺导管腺癌(PDAC)患者,并使用R软件将其分为训练(n = 3567)和验证(n = 1530年)。在进行多元Cox回归分析后,将有关诊断年龄,婚姻状况,原发部位,病理学等级,区域淋巴结检查数量,AJCC分期,手术状况,辅助放疗状态和辅助化疗状态的...
从监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库中选择经ICTSG诊断的患者。提取ICTSGs的人口学信息和管理模式,按不同肿瘤部位分层进行数据分析。Kaplan-Meier曲线根据治疗、肿瘤部位和肿瘤大小分层评估生存结局。 讨论: 目前的研究旨在解决国际人口普查和管理数据不足的问题。目前,由于ICTSG发病率低,很少有广泛的队列研究为诊断...
【98th】基于⚡SEER数据库⚡应用新型机器学习框架预测⚡男性非转移性前列腺癌⚡特异性死亡率⚡,使用监测流行病学和最终结果 53:21 【97th】⚡数字创业⚡中的⚡开源⚡合作 13:30 【70th】利用⚡️机器学习⚡️和⚡️facebook评论⚡️评估马来西亚公立医院患者的⚡️服务质量感知...
从监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库中选择经ICTSG诊断的患者。提取ICTSGs的人口学信息和管理模式,按不同肿瘤部位分层进行数据分析。Kaplan-Meier曲线根据治疗、肿瘤部位和肿瘤大小分层评估生存结局。 讨论: 目前的研究旨在解决国际人...
从监测、流行病学和最终结果(SEER)数据库中选择经ICTSG诊断的患者。提取ICTSGs的人口学信息和管理模式,按不同肿瘤部位分层进行数据分析。Kaplan-Meier曲线根据治疗、肿瘤部位和肿瘤大小分层评估生存结局。 讨论: 目前的研究旨在解决国际人口...
目的探讨ALK+间变性大细胞淋巴瘤(ALCL)预后相关因素,建立一种治疗前预测其总生存(OS)的临床预后模型.方法选取监测,流行病学和最终结果(SEER)数据库(涵盖18个登记处)中2004年1月至2015年12月诊断为ALK+ ALCL的1 602例患者,按简单随机法分成训练组(1 122例,用于模型的构建和内部验证)和验证组(480例,用于外部...
方法:基于监测,流行病学和最终结果(The Surveillance,Epidemiology,and End Results,SEER)数据库进行了回顾性队列研究.采用单因素和多因素Cox比例风险模型对影响总生存期(Overall survival,OS)的因素进行调查,利用Fine-Gray检验构建竞争风险模型对影响特异性死亡率因素进行调查,结果显示为95%可信区间(Confidence Interval,...
目的探讨监测,流行病学和最终结果(SEER)数据库中接受放疗的不可手术Ⅲ期非小细胞肺癌(NSCLC)患者数据,评估年龄对预后的意义.方法收集SEER数据库中2010年至2016年经过美国癌症联合会(AJCC)第7版分期标准诊断为ⅢA和ⅢB期未接受手术治疗,接受放疗的NSCLC患者资料,共17 117例纳入分析.根据最大选择检验确定年龄的最佳...