1. SMR如何从SEER数据库中提出来
SEER是较为典型的医学数据库。是北美最具代表性的大型循证医学的相关数据，数据中记录了患者的注册编号、个人信息、原发病灶部位、肿瘤尺寸、肿瘤编码、治疗方案、死亡信息。向SMR管理人员索取数据，从SEER网站下载压缩文件，解压缩后可得到相应的二进制数据，从SEER提取数据都要签署有关SEER研究数据的协议。
2. seer数据库可以下保险信息吗
seer数据库可以下保险信息。
SEER 数据库是由美国国立癌症研究所于 1973 年建立,是美国常用的癌症数据库 ,里面包括各式各样的肿瘤类型,如肺癌、乳腺癌、胃癌、结直肠癌、前列腺癌等等.
3. 美国SEER数据库怎么获取 就是那个有很多癌症病人数据的数据库，可以做研究发文章的，不知道怎么获取
这个数据库是挺好的，美国人比我们做的更规范，癌症患者都登记在册，这个系统最早是用于保险数据分析，现在有很多SCI文章是基于这个数据库发表。也是国内学者寻求大数据支持的一个好地方。我也去找过，官方网站全英文太复杂了，你可以去Tao宝搜搜，有人愿意帮忙的。我花过点钱，还是比较方便的。节约一个月的时间。现在这方面的数据文章被引用的比较多，所以杂志社比较愿意收这个数据库的文章。
4. SEER数据库 常用发文方法：Nomogram，给你的文章增加“亮点”
一篇论文需要有自己的亮点。《拉丁美洲研究》编辑委员Fiona Macaulay曾经说过：“ 不要把你的亮点藏得像大海捞针一样 ”。
Nomogram就是这样一种可以清晰简洁地展示你的亮点方式。
近年来，Nomogram崭露头角，越来越多地在高质量临床论文中出现。
一张好的nomogram图能给你的论文添加一抹亮色。
Nomogram：中文称为诺莫图或者列线图，是由Henderson于1926年创制的一种预测模型，可以用多个指标诊断疾病、预测疾病预后、预测疾病复发等。
其核心在于对不同的指标分配不同的评分，联合所有评分计算总分，以此进行诊断或者预测。
接下来以一篇食管癌的nomogram为例给大家讲解下nomogram怎么解读。
Nomogram主要有三个部分：评分部分、指标部分和结局部分。
根据病人情况，选择对应指标的评分。
比如我的病人是一个65岁的女性食管鳞癌患者，其病理分级为高级别（G3）期，未进行放疗和化疗，TNM分期为T2 N0，检验淋巴颤灶携结＞13个。
我想要预测下该病人的3年生存率和五年生存率。
针对每个指标，比如年龄、性别、病理类型、放化疗情况等，对应评分部分，如下图。年龄65岁，对应的评分为12分；女性，对应的评分为0分；鳞癌，对应的评分为20分。
每个指标评分完毕后，将各个子分数相加，得到总分。
比如上述患者，相加后总分为150分。
在结局部分，根据150分的总分，分析对应的3年生辩销存率和5年生存率，分别为54%和42%
nomogram可用于预测个体患病的可能性；或者用于预测患者3年生存率、5年生存率等；或者用于预测患者复发或者转移的可能性等等。
在肿瘤领域应用最广泛，其茄伏他疾病的临床研究也可应用。
最常用的绘制工具是R语言。
最简便的绘制工具是“易侕软件”。
其他软件有SAS等。
在SEER研究中，Nomogram也是常规的一种套路。使用Nomogram发表SEER文章非常常见，也是一种比较快速的发文方法。
5. spss数据分析如何建立数据库医院
spss数据分析建立数据库医院方法如下所示：
需要在excel中添加加载项--数据分析库，然后就可以进行数据自动生成了，以专业的术语叫做“随机数发生器”。
6. seer数据库投什么中文杂志
一般的综合刊物都可以投。
SEER数据库是临床常用的公共数据库，它收录了大量的临床回顾性研究资料，数据获取方便并且公开免费，因而深受科研工作者的喜爱。