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。

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。

---