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15天内即可获得可提交的稿件。
原始数据（表格或图表）输入。统计分析、解读、医学写作、期刊投稿和出版支持。您可以使用自己的数据集，也可以从 45 个开放的、基于应用程序的注册库（例如 SEER、NTDB、TCGA、UK Biobank 等）构建研究，并在需要的地方应用机器学习和人工智能技术。
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你硬盘里的那个数据集？它已经是一篇论文了。你收集了数据，分析、图表、写作：这些才是耗时数月的地方。Editverse Just Data：提交你的数据，十五天后即可获得完整的论文稿件。包含统计数据、图表、方法、结果和讨论。你仍然是唯一作者，无需署名。每一步都严格遵守你所在国家和大学的伦理规范，以及COPE、ICMJE和GPP的相关规定。付款前即可查看初稿。Editverse，数据输入，论文输出。
您的数据或注册表数据
您自己的数据
您已掌握的临床、调查、实验室或试验数据。
- 数据清洗和统计分析计划
- 分析、表格和出版级图表
- 方法、结果和讨论部分应采用期刊写作风格
注册服务
还没有数据集？我们基于注册登记数据开展研究。
- 研究问题和队列定义
- 变量映射和注册分析（SEER、NTDB/TQP 等）
- 按照 STROBE/RECORD 标准进行报告
全面出版支持
超越手稿。
- 文献综述与参考文献
- 期刊选择和提交
- 审稿人反馈支持直至发表
我们与 45 个数据源合作，涵盖癌症、遗传学等领域。
选择一个注册库，我们将负责研究范围的界定：研究问题、研究队列、研究变量、分析方法和论文撰写。访问权限遵循各注册库自身的条款。如果需要申请或数据使用协议，我们将指导您完成相关流程。
打开下载即可使用，无需注册账户或登录。申请/许可需获得批准或支付费用。
癌症预防 8来源
遗传学和基因组学 13来源
创伤、手术和医院数据 5来源
人口健康 9来源
影像学和神经病学 4来源
将注册数据和患者数据转化为预测模型，而不仅仅是p值。
临床预测模型
使用逻辑回归、梯度提升和随机森林构建风险和结果模型，并与简单的基线进行基准测试。
生存和事件发生时间机器学习
Cox模型、随机生存森林和深度生存模型在癌症和创伤登记中的应用。
基因组学和成像人工智能
对公共图像档案进行变异和表达建模以及深度学习流程。
文本和电子病历挖掘
利用自然语言处理技术分析临床笔记和报告，构建结构化研究数据集。
旨在实现可发表性。包含内部和外部验证、校准、可解释性（SHAP）以及向 TRIPOD+AI 提交的报告。代码和分析结果均已交付，以便您的结果可以复现。
计划一项机器学习研究我们在提交前发现并修复了数据错误
四个步骤，一个联系点
分享您的数据、目标和目标期刊。
您批准了分析计划和时间表。
15天内完成包含表格和图表的完整稿件。
提交和修改直至上线。
伦理与合规。Editverse遵循 COPE 指南。伦理审批、知情同意和数据治理遵循 ICMJE 以及您所在国家和机构的政策，并由您和您的机构负责。
常见问题
作者是谁？
没错。Editverse 从不要求署名或致谢。
我的身份信息会保密吗？
是的。我们绝不会向审稿人透露您的身份。
你们的目标期刊有哪些？
SCI/E、PubMed 和 Scopus 收录的各专业期刊，包括外科领域。
如果我没有数据怎么办？
使用我们的注册表服务。我们负责定义问题并从注册表中构建数据集。