小伙伴們都看到小云前面分享的“新冠”發(fā)高分文章的新方向了嗎？

小云上期內容分享了2大“新冠”創(chuàng)新方向，咱們先來回顧一下：

1）選題方向定位于“新冠”?，但分析方向選擇“臨床數(shù)據(jù)庫分析”或“孟德爾隨機化”，抱上這倆大腿不愁發(fā)高分文章；

2）開拓視野，從單一“新冠”擴展到“病毒類”疾病，從選題上創(chuàng)造優(yōu)勢！

前面分享的12分+純生信是從第2個角度進行創(chuàng)新發(fā)文的，效果相當不錯！今天再分享一個13分+純生信，走第1條路，聯(lián)合近期爆火的“臨床數(shù)據(jù)庫分析”來給“新冠”方向添把火！ 這篇文章是利用SEER數(shù)據(jù)庫分析新冠肺炎疫情對侵襲性皮膚黑色素瘤的影響，整體分析依靠統(tǒng)計學方法完成，無需實驗，無需復雜生信手段。要小云說，

這類思路就是為臨床醫(yī)生量身打造的！并且分析新冠疫情對腫瘤的影響，豈不是再換個腫瘤就又是一篇文章，這也太好復制了，看到這個思路的小伙伴就賺到，越早復現(xiàn)越容易發(fā)高分喲~?~

l?題目：2020年新冠肺炎疫情對侵襲性皮膚黑色素瘤的診斷、治療和預后的影響:一項回顧性全國隊列研究 l?雜志：

Journal of the American Academy of Dermatology

l?影響因子：IF=?13.7998 l?發(fā)表時間：2023年8月

研究背景

先前的研究表明，與大流行之前相比，COVID-19 大流行期間診斷出的黑色素瘤的Breslow深度增加、潰瘍增加、有絲分裂率增加、組織學亞型更具侵襲性、診斷分期增加。然而，這些研究通常僅限于單個或多個機構的研究。本研究試圖在一項大型全國性隊列研究中調查?COVID-19 大流行對皮膚黑色素瘤發(fā)病、治療和生存的影響。

研究思路

本研究從SEER-17數(shù)據(jù)中納入了納入了?2018-2020 年期間診斷為浸潤性黑色素瘤的患者。首先利用描述性統(tǒng)計分析了2020年與2018-2019年的黑色素瘤患者基線特征差異。然后通過逐步多變量邏輯回歸模型對比了2020 年與 2018 或 2019 年皮膚黑色素瘤診斷的相關因素。使用KM生存曲線評估2020 年與 2018 或 2019 年皮膚黑色素瘤患者的OS生存差異，并采用多變量cox比例風險模型評估與OS相關的因素。采用Fine-Gray競爭風險回歸模型評估與黑色素瘤特異性生存率（MSS）相關的因素。?

主要結果

1. 納入人群特征

總共有60018名黑色素瘤患者被納入最終分析。與?2018 年或 2019 年相比，2020 年確診的患者往往年齡更大、種族不明、處于更晚期（III 期或 IV 期）、腫瘤更厚、潰瘍更嚴重、黑色素瘤治療延遲時間更短、來自家庭收入中位數(shù)更高的縣。與?2018 年或 2019 年相比，2020 年確診的患者往往年齡更大、種族不明、處于更晚期（III 期或 IV 期）、腫瘤更厚、潰瘍更嚴重、黑色素瘤治療延遲時間更短、來自家庭收入中位數(shù)更高的縣。2020年確診的患者的隨訪時間明顯短于2018年或2019年確診的患者?；颊叩哪挲g、婚姻狀況、原發(fā)黑色素瘤部位的側位以及接受放療或化療的時間與2018-2020年沒有明顯差異（表1）。

表1?SEER數(shù)據(jù)庫中2018/2019 年與 2020 年確診的皮膚黑色素瘤患者的描述性統(tǒng)計

2. 2020年與2018/2019年黑色素瘤診斷相關因素的比較

作者利用逐步邏輯回歸模型比較2020 年與 2018/2019 年皮膚黑色素瘤診斷的相關因素。結果顯示，與?2018 /2019 年相比，2020 年確診的黑色素瘤患者往往家庭收入中位數(shù)大于 75,000 美元，居住在人口大于 100 萬的都會區(qū)，年齡較大，種族不明。2020 年的患者所患的黑色素瘤往往更深、潰瘍更嚴重、分期更晚，而且更可能是淺表擴散型、結節(jié)型或惡性雀斑樣痣黑素瘤亞型。2020 年的患者更有可能不接受治療或接受未知治療或接受莫氏手術切除原發(fā)惡性腫瘤，但接受淋巴結清掃術的可能性較低。在 2020 年期間，患者的治療延誤也趨于減少（表2）。

表2 逐步邏輯回歸模型比較2020年與2018/2019年黑色素瘤診斷相關因素

3.

?

生存分析

OS 的 Kaplan-Meier 生存曲線顯示，與 2018/2019 年相比，2020 年確診的黑色素瘤患者的 OS 明顯較差（P=0.004）。2020年確診的黑色素瘤患者的平均隨訪時間為10.72個月，而2019年為21.99個月，2018年為32.79 個月。隨后，作者利用多變量cox比例風險模型評估了?OS 的相關因素。結果顯示，OS 惡化的相關因素包括高齡、診斷時分期增加、Breslow厚度增加、潰瘍、惡性黑色素瘤、接受化療、未婚、男性以及淋巴結手術中發(fā)現(xiàn)的陽性淋巴結比例增加。此外，在Cox比例危險模型中，診斷年份（2020年與2018/2019年）與OS無顯著相關性，因此未被納入最終模型。與OS改善相關的因素包括去勢黑色素瘤亞型和上肢位置（表3）。

表3 OS多變量cox比例風險模型分析

作者進一步采用?Fine-Gray 競爭風險回歸模型評估與 MSS 相關的因素。（表3）。結果顯示，與?MSS 惡化相關的因素包括：高齡、診斷時分期增加、Breslow厚度增加、潰瘍、接受過化療或放療、未接受或未知的原發(fā)性手術治療，以及未另作說明的淋巴結抽吸或活檢。此外，在競爭風險回歸模型中，診斷年份（2020 年與 2018/2019 年）與 MSS 無顯著相關性，因此未納入最終模型。與 MSS 改善相關的因素包括淺表擴散型、去瘤細胞型和紡錘形細胞型黑色素瘤亞型，病變部位位于頭頸部、上肢和下肢，以及接受了除抽吸或活檢以外的任何淋巴結手術（表4）。

表4 MSS競爭風險回歸模型分析

小結

4個表就能完成一篇Top級別13分+的純數(shù)據(jù)分析文章，看完還能不心動嗎？ 用“臨床數(shù)據(jù)庫分析”的方法將新冠與腫瘤聯(lián)合分析，大大提高了創(chuàng)新性和發(fā)高分的可能性！用上這個思路，換個腫瘤，同樣分析新冠疫情對腫瘤的影響，還是一篇高分文章，臨床醫(yī)生快快行動起來吧！