白嫖就能发顶刊，亲身验证😎这方法真的行

之前，大家所认为的临床研究，基本上都是收集临床数据来建立自己的专科数据库，从专科数据库中统计分析出结果，然后发SCI，这是最理想的状态，也是最难达到的状态。

实际情况往往是：临床太忙，今天这个病例缺数据，明天那个病例搞错了，过段时间发现每个实习生收集的数据格式还不一样，看着乱糟糟的一堆，收着收着就想算了。

没有自己整理的专科数据库，难道就不能做临床研究了吗？当然不是。

现在的我们身处大数据时代，网络上公开数据库的资源越来越多，只要稍微用点心，想要获取临床数据其实并不难。例如，我今天想给大家分享的4个美国临床公开数据库，白嫖就能下载数据，直接就能发表自己的SCI啦~

1 SEER数据库——癌症研究方向必看！

SEER是美国国家癌症研究所创建的一个公共数据库和研究资源，收集和储存了全美范围内的癌症发病率、生存率和治疗数据，以支持癌症研究和流行病学调查。

数据下载方式：

在SEER官网发起访问请求并注册，根据邮件提示完成注册和申请即可。申请成功以后便可以下载SEER*Stat以获取数据，全程没有任何费用。

如何利用SEER做研究？

以一篇12.5的高分文章为例，《A nomogram to predict prognosis after surgery in early stage non-small cell lung cancer in elderly patients》（中文名：预测老年早期非小细胞肺癌术后预后的列线图），旨在确定影响早期NSCLC老年患者总生存期（OS）的危险因素，并使用SEER数据库建立预测患者预后的列线图。

患者信息来源于SEER数据库，最终纳入20,782名≥65岁早期（T1N0M0）NSCLC患者符合条件的患者，并获得每位患者的以下信息：诊断年份、年龄、性别、患病肺叶位置、病理类型、直径、分化、手术类型（楔形切除术、节段切除术或肺叶切除术）、生存信息和死亡原因，数据缺失的患者被排除在外。

统计分析技术路线：

1. Kaplan-Meier方法，来进行生存分析。
2. 单因素和多因素分析，为了确定生存的预测因素。
3. Cox回归分析，进一步探讨性别、年龄、病理、分化程度、肿瘤直径、手术类型等因素的影响。
4. 列线图，文章以找到的影响因素为预测指标，评估了患者3年和5年生存率。
5. 列线图的校准曲线，采用了校准曲线来进一步验证列线图的准确性。

一篇基于SEER数据库的回顾性研究，引用上述的统计分析方法，方法并不复杂，甚至说是很常规，但其最终发表在了IF12.5高分的期刊上，一方面是因为统计思路很完整、逻辑清晰，另一方面也可以说明SEER数据库在国际上的认可是很高的。

2 NCDB数据库——也是美国癌症相关数据库

NCDB数据库是由美国癌症协会和美国外科学院癌症委员会联合创立的，旨在收集和分析癌症治疗和结果数据。收集了美国1500多家医院的数据，涵盖了各种癌症患者的人口特征，如年龄、性别、地理位置、种族、社会经济状态等。

数据获取：

访问NCDB数据库需提前通过申请程序，并需满足一定的资格条件。学术研究人员、医疗机构和政府机构通常可以申请访问权限，但需要提交详细的研究计划和伦理审查结果。数据访问可能有不同级别，从汇总数据到个体级别数据，具体权限视研究目的和数据敏感性而定。

发文参考思路：

该研究回顾了NCDB数据库中仅基于肿瘤大小进行T分期的临界人群的预后。

3 MIMIC数据库——重症研究方向必看！

MIMIC数据库是由麻省理工学院计算实验室建立的大样本、单中心危急重症监护数据库。最新版本是MIMIC-IV，涵盖了患者在医院期间的全面信息，包括实验室检验、用药、监护设备记录的各种生命体征等不同类型数据。

数据获取方式：

在官网注册账号，并完成相应考试获得证书，即可获得下载权限，整个过程也没有收费项。

参考发文思路：

TG/HDL-C、TyG、TyG-BMI指标对慢性心衰危重患者5年生存的预测价值的回顾性研究

统计分析技术路线：

1. 本研究是一项回顾性队列研究，采用了MIMIC III和IV的数据，最终纳入1329名被诊断为慢性心力衰竭（CHF）的符合条件患者。
2. 使用Kaplan-Meier（K-M）曲线和Cox比例风险模型确定TG/HDL-C比值、TyG指数和TyG-BMI与死亡风险之间的关系。
3. 使用方差膨胀因子（VIF）检查了多重共线性，以确保研究中的变量独立性。
4. 开展亚组分析，探讨不同亚组连续TyG指数与5年死亡率的相关性。
5. 采用限制三次样条（RCSs）分析进一步研究了3个指标与死亡率的剂量反应关系。
6. 进行ROC曲线分析，以比较三个指标评估死亡率的预测能力、敏感性和特异性。

也算是比较常规的建立预测模型的操作步骤，所以没有数据根本不应该成为阻挡你发SCI的脚步~

4 NHANES数据库——全科医学都适用！

大火的NHANES数据库，实际上就是美国国家健康与营养调查机构收集的一项基于美国家庭人口健康、营养和社会学信息的调查数据。

该数据库每年都会调查一个全国代表性的样本，约5000人，分为访谈和体检数据两大部分进行收集更新。访谈部分主要包括了人口统计学、社会经济学、饮食和健康相关的问题；体检部分则包括了基础医疗信息、血压、测听检查、口腔健康、握力等，以及大量的实验室检测数据和部分放射科数据。

数据获取方式：

NHANES的数据下载方式也很简单，注册登陆后直接就可以下载，还不用考试~

参考发文思路：

技术路线：

1. 先是基于偏相关系数探索了多种维生素之间的线性关系；
2. 再是进行了聚类分析、生存分析，建立了Cox比例风险模型评估维生素与死亡风险（包括全因/心血管疾病/癌症死亡）之间的相关性；
3. 最后又进行了剂量反应关系，最终得出结论。

综合来说，如果你是研究癌症方向的，那么推荐SEER数据库；如果你是研究重症方向的，那么推荐MIMIC数据库；如果以上都不是，那么也有保底的选择就是NHANES数据库！

NHANES数据库适用范围最广，讨论度也是最高的。都说选择一个商品，选销量高的大概率不会出错，那么选择一个数据库，何尝不是如此呢？

对于新手小白而言，最快的成功路径也许就是跟风，跟热度，跟着大家一起做！

下一页说方法 👉

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SEER、MIMIC、NHANES三大数据库，光速医学都提供一对一定制化教学指导服务。

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学员成果展示

学员成稿很快，但经历的投稿时间略长，虽有波折，但终能抵达发表的彼岸！