1. SMR如何從SEER資料庫中提出來
SEER是較為典型的醫學資料庫。是北美最具代表性的大型循證醫學的相關數據，數據中記錄了患者的注冊編號、個人信息、原發病灶部位、腫瘤尺寸、腫瘤編碼、治療方案、死亡信息。向SMR管理人員索取數據，從SEER網站下載壓縮文件，解壓縮後可得到相應的二進制數據，從SEER提取數據都要簽署有關SEER研究數據的協議。
2. seer資料庫可以下保險信息嗎
seer資料庫可以下保險信息。
SEER 資料庫是由美國國立癌症研究所於 1973 年建立,是美國常用的癌症資料庫 ,裡麵包括各式各樣的腫瘤類型,如肺癌、乳腺癌、胃癌、結直腸癌、前列腺癌等等.
3. 美國SEER資料庫怎麼獲取 就是那個有很多癌症病人數據的資料庫，可以做研究發文章的，不知道怎麼獲取
這個資料庫是挺好的，美國人比我們做的更規范，癌症患者都登記在冊，這個系統最早是用於保險數據分析，現在有很多SCI文章是基於這個資料庫發表。也是國內學者尋求大數據支持的一個好地方。我也去找過，官方網站全英文太復雜了，你可以去Tao寶搜搜，有人願意幫忙的。我花過點錢，還是比較方便的。節約一個月的時間。現在這方面的數據文章被引用的比較多，所以雜志社比較願意收這個資料庫的文章。
4. SEER資料庫 常用發文方法：Nomogram，給你的文章增加「亮點」
一篇論文需要有自己的亮點。《拉丁美洲研究》編輯委員Fiona Macaulay曾經說過：「 不要把你的亮點藏得像大海撈針一樣 」。
Nomogram就是這樣一種可以清晰簡潔地展示你的亮點方式。
近年來，Nomogram嶄露頭角，越來越多地在高質量臨床論文中出現。
一張好的nomogram圖能給你的論文添加一抹亮色。
Nomogram：中文稱為諾莫圖或者列線圖，是由Henderson於1926年創制的一種預測模型，可以用多個指標診斷疾病、預測疾病預後、預測疾病復發等。
其核心在於對不同的指標分配不同的評分，聯合所有評分計算總分，以此進行診斷或者預測。
接下來以一篇食管癌的nomogram為例給大家講解下nomogram怎麼解讀。
Nomogram主要有三個部分：評分部分、指標部分和結局部分。
根據病人情況，選擇對應指標的評分。
比如我的病人是一個65歲的女性食管鱗癌患者，其病理分級為高級別（G3）期，未進行放療和化療，TNM分期為T2 N0，檢驗淋巴顫灶攜結＞13個。
我想要預測下該病人的3年生存率和五年生存率。
針對每個指標，比如年齡、性別、病理類型、放化療情況等，對應評分部分，如下圖。年齡65歲，對應的評分為12分；女性，對應的評分為0分；鱗癌，對應的評分為20分。
每個指標評分完畢後，將各個子分數相加，得到總分。
比如上述患者，相加後總分為150分。
在結局部分，根據150分的總分，分析對應的3年生辯銷存率和5年生存率，分別為54%和42%
nomogram可用於預測個體患病的可能性；或者用於預測患者3年生存率、5年生存率等；或者用於預測患者復發或者轉移的可能性等等。
在腫瘤領域應用最廣泛，其茄伏他疾病的臨床研究也可應用。
最常用的繪制工具是R語言。
最簡便的繪制工具是「易侕軟體」。
其他軟體有SAS等。
在SEER研究中，Nomogram也是常規的一種套路。使用Nomogram發表SEER文章非常常見，也是一種比較快速的發文方法。
5. spss數據分析如何建立資料庫醫院
spss數據分析建立資料庫醫院方法如下所示：
需要在excel中添加載入項--數據分析庫，然後就可以進行數據自動生成了，以專業的術語叫做「隨機數發生器」。
6. seer資料庫投什麼中文雜志
一般的綜合刊物都可以投。
SEER資料庫是臨床常用的公共資料庫，它收錄了大量的臨床回顧性研究資料，數據獲取方便並且公開免費，因而深受科研工作者的喜愛。