欢迎来到医科研,这里是白介素2的读书笔记,跟我一起聊临床与科研的故事, 生物医学数据挖掘,R语言,TCGA、GEO数据挖掘。 摘要
纳入分析的基线数据首先,这基本上是每篇文章的必备资料,必须报告用于分析的基线资料。 当然,我们这里的资料并不完整展示。大概就是包括年龄,分期分级,人种这些信息。通常这个内容,作为文章的 Table1。 在本文中,作者还分析了另外一个自己的数据集,因此作者也对此做了展示,包含两个基线资料的表格。 单因素生存分析从国家癌症研究所监测、流行病学和最终结果(SEER)数据中比较三阴性乳腺癌(TNBC)中各个亚型的总生存期的单因素分析。 Kaplam-Meier法生存分析KM法分析 SEER数据库的 Cancer specific survival。 不同分期的单因素与多因素分析应用了单因素与多因素生存分析,在不同肿瘤分期的生存情况。 结论本文的分析包括两个数据集,一个数据集来源于 SEER数据库,另外一个为作者自己的数据集。结论为三阴乳腺癌的预后比非三阴要差。 |
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