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首頁 > 商務會議 > 醫療醫學會議 > 腫瘤公開數據庫SEER數據庫挖掘分析專題會議2019(12月上海班) 更新時間:2019-11-08T11:03:57

腫瘤公開數據庫SEER數據庫挖掘分析專題會議2019(12月上海班)
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腫瘤公開數據庫SEER數據庫挖掘分析專題會議2019(12月上海班) 已截止報名

會議時間:2019-12-07 08:30至 2019-12-08 16:30結束

會議地點: 上海  上海維也納國際酒店(天山西路店)  上海閔行區天山西路4086號 周邊酒店預訂

會議規模:50人

主辦單位: 莫速乎科研教育(上海莫速乎教育投資有限公司)

發票類型:增值稅普通發票
領取方式:現場領取 
發票內容: 會議費 會務費 會議服務費 會議注冊費 注冊費 培訓費 咨詢費 
參會憑證:

行業熱銷熱門關注看了又看 換一換

        會議通知

        會議內容 主辦方介紹


        腫瘤公開數據庫SEER數據庫挖掘分析專題會議2019(12月上海班)

        腫瘤公開數據庫SEER數據庫挖掘分析專題會議2019(12月上海班)宣傳圖

        腫瘤公開數據庫SEER數據庫挖掘分析專題會議

        2019/12/7-8 相聚上海 歡迎您的到來……

        注意事項:學員需自己帶電腦,要求為windows系統,現場不得錄音錄像,上課所用軟件為Heml

        SEER數據庫近年發文呈現直線上升趨勢。SEER數據庫全名(Surveillance, Epidemiology, and End Results ),是美國權威的癌癥統計數據庫,SEER臨床公共數據庫已成為腫瘤領域數據挖掘的熱點。對于已經工作的臨床醫師或者實驗室的同學們,省去收集數據的過程,通過閱讀文獻或實際工作中發現問題。在SEER數據庫獲取數據、轉換數據后,再從臨床醫師的角度出發,通過現成的代碼簡化繁瑣統計過程,運用臨床思維來分析問題,撰寫文章。同時對于有基礎的同學,通過對頂級期刊SEER數據庫文獻的還原,體驗高質量的臨床研究的思路與方法,并模仿并提升自己臨床課題質量。

        會議預期:

        1.?通過兩整天學習,掌握SEER數據庫的使用、下載及數據分析思路和實用操作知識點。

        2.?對于零基礎學員可以獨立完成一篇基于SEER數據庫的數據挖掘文章(SCI)。

        3.?對于有基礎的學員通過對頂級期刊上SEER數據庫的文章還原,提供更深刻的理解與認識,爭取實現SEER數據庫高分文章的發表。
        ?

        以下為會務信息:

        時間地點: 2019/12/7-8(6日報到)上海維也納酒店天山西路店

        上海市閔行區天山西路4086號

        查看更多

        莫速乎科研教育(上海莫速乎教育投資有限公司) 莫速乎科研教育(上海莫速乎教育投資有限公司)

        莫速乎科研教育,簡稱莫速乎,原名“多圈課堂”,創立于2012年12月,隸屬于上海莫速乎教育投資有限公司。2014年3月更名為“莫速乎科研教育”,品牌名源于我國古代著名教育家《荀子·勸學》“學之經 莫速乎”。莫速乎旨在通過獨創的EAT理念打造最易接收并最能提高實際技能的高清視頻課程,以作為科研傳統教育的補充或替代。同時將持續開展現場研討班,以彌補視頻課程之不足。EAT理念以荀子思想為根基,并從“學”的角度優化教學,且課程策劃符合哲學的認識論規律,是目前“最符合人性”的教學理念。在課程策劃方面,我們堅信每個小領域只需要一部課程,一部優秀的課程,經典的課程,足可供全國千百萬人學習,莫速乎正是立志于打造每個小領域內的這一部課程。

        會議日程

        (最終日程以會議現場為準)


         

        時間

        課程安排

        內容介紹

        周六

        9:00-10:00

        國外公共數據庫簡介

        NIH簡介

        介紹國外腫瘤流行病學常發文的數據庫(包括SEER等其他公開數據庫)

        經典SEER數據庫文章的思路解讀,了解SEER數據庫的挖掘并獲得創新結論并發文章的思路

        10:00-10:15

        茶歇

        10:15-12:00

        SEER數據庫

        SEER數據庫的申請與注冊

        Seerstat下載與安裝

        SEER數據庫的數據下載、變量清洗

        R語言簡介, R studio安裝, 代碼運行查錯技巧

        12:00-13:30

        午餐及午休

        13:30-15:00

        基線資料分析

        臨床病理資料的基線分析:卡方檢驗與T-檢驗(及其擴充)

        (實操,隨堂提供代碼)

        15:00-15:20

        茶歇

        15:20-17:00

        SEER數據庫的三板斧(實操,隨堂提供代碼)

        邏輯回歸、Cox回歸、KM曲線、Nomogram建模

        真實世界研究中傾向得分匹配( propensity score matched)的種類與運用

        多元發腫瘤、泛腫瘤、Jointpoint分析

         

         

        周日

        8:30-10:30

        SEER數據庫實戰

        精讀頂級期刊(JAMA Surgery, JCO)上發表的SEER數據庫文章

        (實操,隨堂提供代碼)

        請提前閱讀文章以便理解與交流 (PMID:26039049; PMID:26834064)

        ?

        重現頂級期刊(JAMA Surgery, JCO)上發表的SEER數據庫文章

        ?

        關鍵詞:Multiple imputation, propensity score-weighted Cox

        ?

        proportional hazards models, interaction effect, sensitivity analyses

        ?

        請提前閱讀文章以便理解與交流 (PMID:26039049; PMID:26834064)

        10:30-10:45

        茶歇

        10:45-12:00

        SEER數據庫實戰

        重現頂級期刊(JAMA Surgery, JCO)上發表的SEER數據庫文章

        (隨堂提供代碼)

        請提前閱讀文章以便理解與交流 (PMID:26039049; PMID:26834064)

        12:00-13:30

        午餐及午休

        13:30-15:00

        SEER數據庫的選題

        從臨床醫生的角度對SEER數據庫進行選題(腫瘤流行病學、真實世界

        研究),PICO原則,分析國內外的發文現狀、質量差異及其原因

        15:00-15:20

        SEER數據庫撰寫SCI要點及模板

        SCI中需要交代的內容與模板

        15:20-16:30

        答疑與展望

        介紹其他公開的腫瘤相關數據庫(暫時保密)

        注意事項:自帶電腦,要求為windows系統,上課所用軟件為Heml

        查看更多

        會議嘉賓

        (最終出席嘉賓以會議現場為準)


        講師簡介:

        王博士,長期聚焦于腫瘤臨床研究,常年與國外學者合作挖掘公共數據庫,對腫瘤流行病學、真實世界研究有豐富的經驗。擅長R語言,統計學,ggplot可視化等技能。目前共發表SCI 20余篇,其中第一作者或通訊作者10余篇,擔任多個期刊審稿人。使用SEER數據庫發表多篇Q1區SCI,其中單篇最高影響因子7.2分。

        查看更多

        參會指南

        會議門票 場館介紹


        注冊費用:3600元/人,按繳費次序排座;含會場、專家講課費、教材、午餐、稅費。不含住宿費。


        住宿安排:

        地址:上海閔行區天山西路4086號 上海維也納國際酒店(天山西路店)

        標準間/單間: 350元/晚/間? (含早餐、含寬帶)

        備注:住宿統一安排,費用自理,辦理住宿時告訴前臺是參加此學習班的即可,住宿費辦理住宿時交給酒店前臺。住宿費發票將在退房時由酒店開具給您。

        查看更多

        溫馨提示
        酒店與住宿: 為防止極端情況下活動延期或取消,建議“異地客戶”與活動家客服確認參會信息后,再安排出行與住宿。
        退款規則: 活動各項資源需提前采購,購票后不支持退款,可以換人參加。

        還有若干場即將舉行的 腫瘤分析大會

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        部分參會單位

        主辦方沒有公開參會單位

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