SEER数据库临床预测模型Nomogram列线图绘制R语言如何自学？

什么是SEER：

Surveillance（监控）, Epidemiology（流行病学）, End Results（最终结果）即SEER。SEER激活划提供有关癌症统计信息，以减少美国人群的癌症负担。SEER得到NCI癌症控制和人口科学部（DCCPS）的监视研究计划（SRP）的支持。

SEER目前从覆盖约35％的美国人口的人群癌症登记处收集并发布癌症发病率和生存数据。有关更多信息，SEER覆盖率包括31.9％的白人，30.0％的非洲裔美国人，44.0％的西班牙裔美国人，49.3％的美洲印第安人和阿拉斯加土著人，57.5％的亚洲人以及68.5％的夏威夷/太平洋岛民。

关于教程：

http://www.steamcuba.com/413.html

SEER数据库 临床预测模型视频教程

Nomogram列线图绘制 R语言自学教程视频

基于SEER数据库的临床预测模型R语言教程，内含示例文章、原始数据和R语言分析代码。内容包括：SEER数据库数据提取与准备、K-M生存分析、Cox回归分析、临床预测模型构建、Nomogram（列线图）绘制、C-index计算、ROC曲线绘制、calibration curve（校准曲线）绘制等详细内容。所有分析均基于R语言。课程内容难易适中，适合R语言基础薄弱甚至小白自学使用。

SEER软件

临床预测模型快速视频教程：

视频教程截图

课程及数据代码

SEER临床预测木星视频教程

代码及数据

文章:

Other:

SEER计划注册中心会定期收集有关患者人口统计学，原发肿瘤部位，肿瘤形态和诊断时，第一疗程以及生命状态随访方面的数据。SEER计划是美国唯一全面的基于人群的信息来源，其中包括诊断时的癌症分期和患者生存数据。SEER报告的死亡率数据由国家卫生统计中心提供。从人口普查局定期获得用于计算癌症发生率的人口数据。SEER数据每年更新一次，并以印刷和电子格式作为公共服务提供，有成千上万的研究人员，临床医生，公共卫生官员，立法者，决策者，社区团体和公众使用SEER数据。

NCI的工作人员与北美中央癌症登记机构协会（NAACCR）合作，指导所有州的登记机构获得可接受的数据内容和兼容性，以汇集数据并改善国家估算。SEER团队正在开发计算机应用程序，以统一癌症注册系统并分析和传播基于人群的数据。通过基于Web的数据访问和分析工具以及与其他国家数据源的链接，正在改进将监视数据用于研究的用途。例如，面向公共卫生官员和决策者的基于Web的工具State Cancer Profiles提供了一个用户友好的界面，可用于查找特定州和县的癌症统计数据。该网站是NCI和CDC之间的一个联合项目，是该网站的一部分外部网站政策癌症控制PLANET网站提供了指向公共卫生专业人员的综合癌症控制资源的链接。SEER员工还与许多参与癌症监测及相关学科的合作组织合作。