临床研究必备的三表一图之基线资料表
小伙伴们，大家好，欢迎来到小洋专栏！我们在阅读SCI文献的过程中，经常会看到文章作者会通过临床基线资料表来展示患者的基本情况，可是大家知道临床基线资料表是如何制作的嘛？这一期，小洋将向大家介绍如何利用仙桃学术工具来绘制临床基线资料表。
基本概念
基线资料：每一个研究对象的基本信息情况。
卡方检验：比较不同组之间构成比是否有差别，要求每个格子中的理论频数T 均大于 5 或 1<T<5 的格子数不超过总格子数的 1/5。
Fisher 确切概率法：当不满足卡方检验的要求时，可以使用 Fisher 确切概率法。
T 检验：比较两组数值类型资料的比较，需要满足两组正态性和方差齐性。
Weltch`t test：又称不等方差检验，即当两组仅满足正态而不满足方差齐性的要求时，可以选择用该方法进行两组的比较。
Wilcoxon rank sum test：也叫 Mann-Whitney U test（曼-惠特尼U检验），或者 Wilcoxon-Mann-Whitney test。秩和检验是一个非参的假设检验方法，一般用于两组不满足正态性的情况。
应用场景
基线资料表用于描述每一个研究对象的基本情况，联合分组可以评估不同的分组之间不同临床变量的构成比是否有差别。
主要结果
列联表
- Characteristic：临床变量以及对应的分组。
- levels：临床变量对应的分组。
- Low expression...: 低表达组对应的临床变量的构成比，或者是均值±标准差（满足正态性时），或者是中位数(上下四分位)（不满足正态性时）。
- High expression...: 高表达组对应的临床变量的构成比，或者是均值±标准差（满足正态性时），或者是中位数(上下四分位)（不满足正态性时）。
- p：对应的的列联表或者两组数值比较的统计学p值结果。
- statistic：统计量，只有卡方检验、t 检验以及 wilcoxon 才会有，Fisher 确切概率法是没有统计量的。
- method：所用的统计学方法。
纯基线资料表
- Characteristic：临床变量
- levels：临床变量对应的分组
- Overall: 对应的临床变量的构成比，或者是均值±标准差（满足正态性时），或者是中位数(上下四分位)（不满足正态性时）
实战演练
下面让我们来看一篇2020年11月发表在“BioMed Research International”（IF= 3.411）杂志上的一篇文章。题名为“Increased Expression of LYNX1 in Ovarian Serous Cystadenocarcinoma Predicts Poor Prognosis”。
期刊简介
使用工具
仙桃学术（https://www.xiantao.love）
表格复现
复现过程
进入仙桃学术，点击【生信工具】
【高级版】 → 【立即使用】
【临床意义（靠）】 → 【（云）基线资料表】 → 选择卵巢浆液性囊腺癌 → 选择分子LYNX1→确定
保存结果：
可以将结果保存为word三线表形式，方便放在文章中。
当然，如果我们有自己的临床数据信息，我们也可以通过上传数据的形式来绘制临床基线资料表。具体步骤如下：
【临床意义（靠）】 → 【基线资料表】 →上传数据→根据需要修改基本参数→确定
数据格式：
数据要求：
- 至少 2 列及以上的数据。
- 第一列当识别成分组变量（只有 2-3 个分类时）时，不会被纳入统计汇总,而是作为分组。请根据需要补充第一列的数据。
- 数值类型的变量以数值来表示，分类变量可以以数值来表示，也可以以原本的名字来表示。
- 分类变量需要满足有 2-10 个分类以下才会被识别成分类变量，识别成功的分类变量会出现在右侧的基本参数的分类变量的下拉选项中。
- 数值变量只有满足超过 8 个不同数值才会被正确识别成数值变量，识别成功的数值变量会出现在右侧的基本参数的数值变量的下拉选项中。
- 如果某列存在有大量缺失数据，则这列会直接没办法识别。
当上传的第一列含有 3 个分类时：
结果中会存在有三个横向分组的列联表：
当上传的第一列只含有 1 个分类或者超过 3 个分类时：
右侧的表格样式只有纯基线资料表的样式，无其他的样式可以选择。
好啦，本期有关临床基线资料表的相关内容就介绍到这里，希望对大家的科研工作有所帮助。我是小洋，我们下期再见~
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