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你的資料集已經是一篇論文了。
提交您的數據，您將收到統計資料、圖表、方法、結果和討論。您始終是唯一作者。
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你硬碟裡的那個資料集？它已經是一篇論文了。你收集了數據，分析、圖表、寫作：這些才是耗時且耗力的地方。 Editverse Just Data：提交你的數據，十五天後即可獲得完整的論文稿件。包含統計數據、圖表、方法、結果和討論。你仍然是唯一作者，無需署名。每一步都嚴格遵守你國家和大學的倫理規範，以及COPE、ICMJE和GPP的相關規定。付款前即可查看初稿。 Editverse，資料輸入，論文輸出。
您的數據或註冊表數據
您自己的數據
您已掌握的臨床、調查、實驗室或試驗數據。
- 資料清洗與統計分析計劃
- 分析、表格和出版級圖表
- 方法、結果和討論部分應採用期刊寫作風格
註冊服務
還沒有數據集？我們以註冊登記資料進行研究。
- 研究問題和隊列定義
- 變數映射和註冊分析（SEER、NTDB/TQP 等）
- 依照 STROBE/RECORD 標準進行報告
全面出版支持
超越手稿。
- 文獻綜述與參考文獻
- 期刊選擇和提交
- 審稿者反饋支持直至發表
我們與 45 個資料來源合作，涵蓋癌症、遺傳學等領域。
選擇一個註冊庫，我們將負責研究範圍的界定：研究問題、研究隊列、研究變數、分析方法和論文撰寫。存取權限遵循各註冊庫本身的條款。如果需要申請或資料使用協議，我們將引導您完成相關流程。
開啟下載即可使用，無需註冊帳戶或登入。申請/許可需獲得批准或支付費用。
癌症 8來源
遺傳學和基因組學 13來源
創傷、手術和醫院數據 5來源
人口健康 9來源
影像學和神經病學 4來源
將註冊數據和患者數據轉化為預測模型，而不僅僅是p值。
臨床預測模型
使用邏輯迴歸、梯度提升和隨機森林建立風險和結果模型，並與簡單的基線進行基準測試。
生存和事件發生時間機器學習
Cox模型、隨機生存森林和深度生存模型在癌症和創傷登記中的應用。
基因組學和成像人工智慧
對公共影像檔案進行變異和表達建模以及深度學習流程。
文字和電子健康記錄挖掘
利用自然語言處理技術分析臨床筆記和報告，建構結構化研究資料集。
該模型旨在用於發表。它經過內部和外部驗證、校準、可解釋性分析（SHAP），並向 TRIPOD+AI 提交報告。程式碼和分析結果均已交付，以便您可以復現結果。
規劃一項機器學習研究我們在提交前發現並修復了資料錯誤
四個步驟，一個聯繫點
分享您的數據、目標和目標期刊。
您批准了分析計劃和時間表。
15天內完成包含表格和圖表的完整稿件。
提交和修改直至上線。
倫理與合規。 Editverse遵循 COPE 指南。倫理審批、知情同意和資料治理遵循 ICMJE 以及您所在國家和機構的政策，並由您和您的機構負責。
解答疑問（Questions）：
作者是誰？
沒錯。 Editverse 從不要求署名或致謝。
我的身分資訊會保密嗎？
是的。我們絕不會向審稿人透露您的身分。
你們的目標期刊有哪些？
SCI/E、PubMed 和 Scopus 收錄的各專業期刊，包括外科領域。
如果我沒有數據怎麼辦？
使用我們的註冊表服務。我們負責定義問題並從註冊表中建立資料集。