文献综述的这些坑（文献精读基于SEER数据库的回顾性分析）

文献综述的这些坑（文献精读基于SEER数据库的回顾性分析）关于本文的分享就到这里，希望对大家有帮助。可以看到其实文章的工作量并不大，而且完全是应用公共数据进行数据挖掘，做了一些统计工作就完成了一篇3分的文章。值得我们去思考的应该是本文有什么值得学习的地方，笔者认为可能文章的亮点应该是在临床问题的提出上，其数据分析手段其实都是常规分析，工作量也不大。临床问题就决定了我们的数据筛选方式，选择哪些数据进入到后续分析，选用什么方法。另本文的一个疑点是，把大量临床参数全部去纳入进入多因素分析了，为何不限进行单因素做筛选？首先展示的是最终纳入的病人临床病理资料，这个表格非常常见，基本上是报告中必须的。接下来就到了文章的核心内容：预后分析，作者比较了PTL左侧与右侧的生存曲线，说明预后相关，图中展示的是CSS，应用的统计学方法是Kaplan Meier法 log-rank test检验差异，这个也是很常规的方法了。接下来，进一步就是对临床病理参数进行一个多因素

文献标题

文献解读：通过应用 SEER数据库的公共数据回顾性分析，文献题为Association between Primary Tumor Location andPrognostic Survival in Synchronous Colorectal Liver Metastases after Surgical Treatment: A Retrospective Analysis of SEER Data

文章在2019年2月发表于 Journal of Cancer杂志 影响因子3分

摘要

从摘要可以了解到文章研究对象是结直肠癌，关键词有PTL（原发肿瘤位置），sCRLM（同时发生结直肠癌肝转移）应用到的数据全部来源于SEER数据库，经过了作者的统计分析，得出了结论即PTL是影响sCTLM的重要预后因素。

研究方法介绍

研究数据全部来源于 SEER数据库，SEER中的数据部分免费开放，作者是应用SEER*stat软件提取数据后进行后续分析的，我们可以看到后续的都是一些常规的分析，SPSS软件即可完成。

主要研究内容

临床病理资料

首先展示的是最终纳入的病人临床病理资料，这个表格非常常见，基本上是报告中必须的。

预后分析

接下来就到了文章的核心内容：预后分析，作者比较了PTL左侧与右侧的生存曲线，说明预后相关，图中展示的是CSS，应用的统计学方法是Kaplan Meier法 log-rank test检验差异，这个也是很常规的方法了。

接下来，进一步就是对临床病理参数进行一个多因素的Cox回归分析，然后得到一个表格，进一步确认 PTL是独立预后因素，而其中某些参数其实并不是独立的预后因素，然后文章的基本上到此结束了。

总结讨论

可以看到其实文章的工作量并不大，而且完全是应用公共数据进行数据挖掘，做了一些统计工作就完成了一篇3分的文章。值得我们去思考的应该是本文有什么值得学习的地方，笔者认为可能文章的亮点应该是在临床问题的提出上，其数据分析手段其实都是常规分析，工作量也不大。临床问题就决定了我们的数据筛选方式，选择哪些数据进入到后续分析，选用什么方法。另本文的一个疑点是，把大量临床参数全部去纳入进入多因素分析了，为何不限进行单因素做筛选？

关于本文的分享就到这里，希望对大家有帮助。

参考文献

Association between Primary Tumor Location andPrognostic Survival in Synchronous Colorectal Liver Metastases after Surgical Treatment: A Retrospective Analysis of SEER Data. Journal of Cancer.2019