拜托你学学吧！可以一篇学懂列线图❗❗

[鼓掌R]有小伙伴说想了解一下nomogram列线图的文章。 今天小光就和大家分享一篇发表在Gastric cancer （IF=6）的文章，非常适合学习列线图。[偷笑R] [种草R]标题：使用Nomograms预测接受联合细胞毒性化疗作为一线治疗的不可切除或转移性胃癌患者的生存率。 研究的对象：949例化疗的胃癌患者，观察终点是1年后患者的生存情况。 研究方法：Cox生存分析，预测模型的展示方法是nomogram列线图。 [星R]文章思路： 作者通过对医院现有化疗患者数据进行挖掘，建立了2个模型：一个是在化疗开始前进行预后评估，另一个是在化疗初期，通过化疗反应进行预后评估。2个模型是文章的最大亮点，nomogram作为载体展示了预测模型的结果，较为新颖。 [看R]科室特色疾病数据的挖掘是一种非常常见的思路来源，也是大家最容易掌握的临床科研方法。如果你有条件收集数据，但苦于科研基础差，不想浪费了数据，那么不妨找统计之光的老师指导你收集数据，发挥更大的价值！ 但是，如果你没有条件、或者不想收集数据，那么挖掘公共数据库是一个性价比很高的发文方式。 [斜眼R]像SEER、NHANES、MIMIC、GBD这些数据库，有海量数据可供选择，利用别人的数据发自己的SCI真的很香。 对于小白来说，或许你连数据库长啥样都不知道[暗中观察R]，身边也没人带，想尝试但又怕自己学不会，浪费了时间。 你有以上顾虑的话，不妨了解一下统计之光的临床研究一对一指导[斜眼R]，专业老师手把手指导你挖掘公共数据库，1V1定制教学内容，全程大佬带，不用担心走弯路，效率拉满！[得意R] 医学科研 医学SCI 医学生笔记 医学读研 医学研究生 医生 医生科研 医生评职称 临床研究