【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...
目的在通过监测,流行病学和最终结果(SEER)数据库,回顾性分析骨肉瘤的临床特点,比较不同治疗策略是否存在差异.基于SEER数据库构建预测骨肉瘤生存概率的列线图.方法详细的患者信息来自SEER数据库.从2004年到2014年,共收集805例骨肉瘤患者.将受试者分为训练组和验证组.将单因素分析筛选出的重要变量纳入多因素分析,获得...
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...
甲状腺未分化癌:基于监测、流行病学和最终结果数据库的分析 热度: 流行病学(epidemiology) 热度: Appendices | Appendix B: Metadata Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) Program (Used for Indicators H4 and H5) Brief description of the ...
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31017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=0.001),年龄5mm(...
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: 本研究通过挖掘SEER数据库数据,分析手术对Ⅳ期三阳型乳腺癌患者5年生存的影响,以及两种不同的手术方式(全乳切除手术以及肿瘤切除手术)对预后影响的差异. 方法: 本研究从SEER数据库中纳入2010年至2015年诊断为Ⅳ期三阳型乳腺癌的患者.卡方检验用于比较患者的基线特征;采用Kaplan-Meier对两组患者的OS(总生存期...
方法选取监测,流行病学和最终结果(SEER)数据库中2004年1月至2015年12月诊断为ALK+ALCL的1602例合格患者,按照7:3比例简单随机分成训练组(1122例)和验证组(480例).采用Kaplan-Meier(K-M)方法对总体,各临床因素和治疗资料进行生存分析;在训练组中应用Cox比例风险回归模型对潜在影响OS的临床因素(性别,年龄,Ann ...
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,...
间变性淋巴瘤激酶预后列线图监测、流行病学和最终结果数据库目的探讨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 ...