Web-Based Survival Analysis Tool Tailored for Medical Research (KMplot): Development and Implementation.
Web-Based Survival Analysis Tool Tailored for Medical Research (KMplot): Development and Implementation.
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DOI：
10.2196/27633
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发表时间：
2021-07-26
影响因子：
7.4
通讯作者：
Győrffy B
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lánczky A;Győrffy B
生存分析是医学研究的基石，能够评估疾病进展和治疗效率的临床结果。尽管它非常重要，但没有常用的电子表格软件可以处理生存分析，也没有网络服务器可用于其计算。在这里，我们介绍了一个基于网络的工具，能够使用基因组、转录组、蛋白质组或代谢组研究产生的数据进行单变量和多变量Cox比例风险生存分析。我们采用了不同的方法来建立连续数据三分化或二分化的截止值。计算错误发现率以校正多重假设检验。多变量分析选项可以将组学数据与临床变量进行比较。我们建立了一个无需注册的基于网络的生存分析工具，能够使用任何自定义生成的数据进行单变量和多变量生存分析。该工具填补了空白，将对基础医学和临床研究作出宝贵贡献。
Survival analysis is a cornerstone of medical research, enabling the assessment of clinical outcomes for disease progression and treatment efficiency. Despite its central importance, no commonly used spreadsheet software can handle survival analysis and there is no web server available for its computation. Here, we introduce a web-based tool capable of performing univariate and multivariate Cox proportional hazards survival analysis using data generated by genomic, transcriptomic, proteomic, or metabolomic studies. We implemented different methods to establish cut-off values for the trichotomization or dichotomization of continuous data. The false discovery rate is computed to correct for multiple hypothesis testing. A multivariate analysis option enables comparing omics data with clinical variables. We established a registration-free web-based survival analysis tool capable of performing univariate and multivariate survival analysis using any custom-generated data. This tool fills a gap and will be an invaluable contribution to basic medical and clinical research.
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通讯作者：
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DOI：
10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x
发表时间：
1995-01-01
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通讯作者：
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