照猫画虎！一模一样的分析，同一个数据库，换个病就能发表又一篇预测模型文章
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最近看了看SEER公众数据库发的预测模型的文章，本打算解读一下利用公共数据库SEER发表最新的预测模型文章。
就是3月4日发的这篇文章，但遗憾的是，找不到全文。
不过在无意间找到了在2022年发的一篇和这篇非常相似的文章，看看标题，同样一个数据库，换一个疾病，就能发两篇文章，这还真不错。
我们来比较它们的摘要，就会发现这两篇文章构建模型的方式都是一样的，都是利用竞争性风险模型进行分析；累计发病率都是用的子分布风险回归计算而来。
真的，只要依葫芦画瓢，用同样的数据库，再找一个疾病，用差不多的预测因子，用差不多的预测方法，轻轻松松也能发表一篇SCI。
接下来给大家简单介绍文章中运用的统计学方法，第一篇文章没找到，只能给大家解读一下第二篇文章
该文章的目的是探讨早期卵巢癌患者第二原发性恶性肿瘤（SPMs）的临床特征，并提供发生第二原发性恶性肿瘤的预测工具。所选用的就是美国监测、流行病学和结果的数据（SEER）。得到的结论是竞争性风险预测模型可以帮助内科医生识别SPMs发生的风险及制定临床风险干预管理办法。
统计分析方法简介
这篇文章统计学方法还是介绍的比较简单，就这么一段
详情请点击下方：
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwOTYyMDY3OQ==&mid=2650404408&idx=1&sn=6a39bfe357781813511cdee918fcd699&chksm=83518b90b4260286ed8408202d8e6a599046d24c8bff17f579f96d1b9c1dbc090eff4cbafe56&token=9721572&lang=zh_CN#rd
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