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一、引子　　循证医学杂谈08给各位读者介绍了几个获得meta分析idea的好方法，本期循证杂谈将带大家看看TOP临床医学杂志发表什么样的系统评价。笔者在PubMed设置检索策略如下：(N
engl j med[ta] OR JAMA[ta] OR J CLIN INVEST[ta] OR NAT REV CANCER[ta] OR J CLIN
ONCOL[ta] OR JNCI[ta] OR LANCET ONCOL[ta] OR NAT CLIN PRACT ONCOL[ta] OR CLIN
CANCER RES[ta] OR lancet[ta]) AND (meta-analysis OR systematic
review)[Title/Abstract]　　同时设置邮件提醒，那么每周PubMed都会把已经在线的符合检索条件的重磅meta分析文章摘要发到笔者的邮箱，现笔者把最近半年内顶级杂志发表的有代表性的meta分析文章题录摘抄给读者，并做一简单归类分析，希冀对读者有所启发。半年内这几本顶级杂志发表的系统评价大概30篇左右，下文仅摘抄其中的一部分。在归类分析之前，需要强调的是这些顶级杂志发表的文章创新性与临床或公共卫生的应用价值都很大，这是一个基本的条件，除此之外还具有下列特征的一条或者几条。　　二、TOP杂志发表的meta分析的几类特征　　【第一类：解决重大的公共卫生问题】　　1. Lancet Infect Dis. 2015 Jan 8. pii: S)71052-7. doi:
10.-52-7. [Epub ahead of print] Hormonal contraceptive use
and women's risk of HIV acquisition: a meta-analysis of observational
studies.　　2. Lancet. 2014 Nov 4. pii: S)61171-5. doi:
10.-71-5. [Epub ahead of print] Effects of blood pressure
lowering on cardiovascular risk according to baseline body-mass index: a
meta-analysis of randomised trials.　　3. J Clin Oncol. 2014 Sep 29. pii: JCO.7. [Epub ahead of print]
Risk of Incremental Toxicities and Associated Costs of New Anticancer Drugs: A
Meta-Analysis.　　评议：顶级医学杂志多关注严重危害人类健康的公共卫生问题或一些重要传染病，比如艾滋病，疟疾，结核病，心脑血管病，恶性肿瘤，流感等等。“老大”一般都是这种一幅拯救人类、舍我其谁的心态。比如上述第一篇是关于艾滋病的，第二篇关于体重指数与心脑血管疾病，第三篇关注的是抗癌药物的风险与成本。半年总计30篇顶级meta分析文章事实上探讨的话题严格上说都是公共卫生问题或者威胁人类健康的重大疾病。所以只要你的meta分析探讨的话题足够重要，不妨试一试这些牛刊。　　【第二类：基于单个病例资料的meta分析(IPD meta)】　　1. Lancet Oncol. 2015 Jan 9. pii: S)71199-4.
doi:10.-99-4. [Epub ahead of print] Adjuvant chemotherapy
after preoperative (chemo)radiotherapy and surgery for patients with rectal
cancer: a systematic review and meta-analysis of individual patient data.　　2. Lancet. 2015 Jan 8. pii: S)61368-4.
doi:10.-68-4. [Epub ahead of print] Efficacy and safety of
LDL-lowering therapy among men and women: meta-analysis of individual data from
174 000 participants in 27 randomised trials.　　3. Lancet Oncol. 2014 Sep 12. pii: S)70402-4. doi:
10.-02-4. [Epub ahead of print] Six versus fewer planned
cycles of first-line platinum-based chemotherapy for non-small-cell lung cancer:
a systematic review and meta-analysis of individual patient data.　　4. J Natl Cancer Inst. 2014 Sep 10;106(9). pii: dju240. doi:
10.1093/jnci/dju240.Print 2014 Aug. Circulating Fatty Acids and Prostate Cancer
Risk: Individual Participant Meta-analysis of Prospective Studies.　　5. Lancet. 2014 Sep 2. pii: S)61373-8.
doi:10.-73-8. [Epub ahead of print] Efficacy of β blockers
in patients with heart failure plus atrial fibrillation: an individual-patient
data meta-analysis.　　6. Lancet. 2014 Aug 5. pii: S)60584-5.
doi:10.-84-5. [Epub ahead of print] Effect of treatment
delay, age, and stroke severity on the effects of intravenous thrombolysis with
alteplase for acute ischaemic stroke: a meta-analysis of individual patient data
from randomised trials.　　评议：较传统meta分析，IPD
meta分析具有很多优势，单个患者的资料可获得，在传统meta分析增大样本量的基础上进一步增加了合并结果的准确度;此外，IPD
meta分析获得证据具有较好的外部适用性。基于以上两点优势，顶级杂志这几年发表了很多IPD
meta分析，即便是以前已经有传统的meta分析发表，但是依然不妨碍同样的话题再继续做IPD meta分析。但是IPD
meta分析对于普通研究者来说很难很难，这种基于单个病例的原始资料只有那些让人高山仰止的大牛才有可能获得，普通研究者只能仰视。但是随着目前临床试验原始数据公开力度的加大，对于普通研究者来说，未来也许有可能从公开的数据库中获得单个病例的原始数据，进而发表IPD
meta分析。IPD meta分析是在meta分析方法学寻求突破的成功尝试。　　【第三类：重大疾病的病因或预后相关因素研究的meta分析】　　1. J Natl Cancer Inst. 2014 Dec 12;107(1). pii: dju381. doi:
10.1093/jnci/dju381. Print 2015 Jan. Migraine and breast cancer risk: a
prospective cohort study and meta-analysis.　　2. Lancet Respir Med. 2014 Dec 3. pii: S)70252-8. doi:
10.-52-8. [Epub ahead of print] Identification of children
at risk of influenza-related complications in primary and ambulatory care: a
systematic review and meta-analysis.　　3. Lancet. 2014 Nov 4. pii: S)61171-5.
doi:10.-71-5. [Epub ahead of print] Effects of blood
pressure lowering on cardiovascular risk according to baseline body-mass index:
a meta-analysis of randomised trials.　　4. Lancet Diabetes Endocrinol. 2014 Sep 24. pii: S)70178-0.
doi:10.-78-0. [Epub ahead of print] Long working hours,
socioeconomic status, and the risk of incident type 2 diabetes: a meta-analysis
of published and unpublished data from 222 120 individuals.　　5. J Natl Cancer Inst. 2014 Sep 10;106(9). pii: dju240. doi:
10.1093/jnci/dju240.Print 2014 Aug. Circulating Fatty Acids and Prostate Cancer
Risk: Individual Participant Meta-analysis of Prospective Studies.　　评议：科研工作者对于“算命”这种事情总是很有兴趣，尤其对重大疾病发生和预后因素的预测乐此不彼。能够把某种疾病的高危人群从普通人群中分离出来，便于进一步对高危人群进行干预，这本身就是“功德无量”的事情。　　【第四类：网状meta分析】　　1. J Natl Cancer Inst. 2014 Sep 15;106(9). pii: dju203. Print 2014 Sep.
Comparative Effectiveness of Neoadjuvant Therapy for HER2-Positive Breast
Cancer:A Network Meta-Analysis.　　2. Lancet Diabetes Endocrinol. 2014 Oct 22. pii: S)70213-X.
doi:10.-13-X. [Epub ahead of print] Mortality risk among
sulfonylureas: a systematic review and network meta-analysis.　　评议：有些干预措施之间无法进行head to
head的比较，比如A干预可以与C干预比较，B干预与C干预也可进行比较，此时我们可以通过网状meta分析这种间接的方式实现A干预与B干预间的比较。当然实际情况可能远比我们列举的例子要复杂得多，最终可能形成一个不同种干预措施之间互相比较的网络。这也是从meta分析方法学上寻求突破的又一例证。　　【第五类：某些重要基因突变与疾病发生及预后的关系或GWAS的meta分析】　　1. Clin Cancer Res. 2014 Oct 27. pii: clincanres.. [Epub ahead of
print]　　Effects of BRCA1- and BRCA2-related mutations on ovarian and breast cancer
survival: a meta-analysis.　　评议：这类文章在四大医学期刊并不是很常见，但略逊一筹的基础与临床兼顾的杂志，比如Clin Cancer
Res这类杂志却时有见到。在GWAS研究很火的时候，NEJM杂志也曾发表过一些GWAS的meta分析。GWAS本身就是土豪科研行为，这类meta分析一般也需要相应的大牛才能获得原始数据进行meta，普通研究者也是只能远观。　　【第六类：重要疾病诊断或筛查研究的meta分析】　　1. J Clin Oncol. 2014 Dec 22. pii: JCO.2. [Epub ahead of print]
Magnetic Resonance Imaging Improves Breast Screening Sensitivity in BRCA
Mutation Carriers Age ≥ 50 Years: Evidence From an Individual Patient Data
Meta-Analysis.　　2.Lancet Infect Dis. ):1240-9. doi:
10.-66-1. Epub 2014 Nov 7. Pre-entry screening programmes
for tuberculosis in migrants to low-incidence　　countries: a systematic review and meta-analysis.　　3. JAMA. 2014 Sep 24;312(12):1227-36. doi: 10.1001/jama..
Accuracy of FDG-PET to diagnose lung cancer in areas with infectious lung
disease: a meta-analysis.　　评议：除了病因研究、干预研究、预后研究之外，疾病的筛查与诊断试验也是顶级医学杂志关注的焦点，尤其那些大样本量的随机的筛查试验，这类研究对于医学实践模式可能存在重大影响。比如肺癌的低剂量CT筛查试验，试验结果表明对于高危的人群进行低剂量CT筛查，可以降低20%的因肺癌病死率。这样一个筛查试验的结果改变了肺癌的预防与治疗模式，意义重大。　　三、结语　　概括起来级杂志发表的系统综述/meta分析特点如下：　　第一，临床意义重大。这决定了系统综述/meta分析的最终去处。柳叶刀与柳叶刀肿瘤刊登的几乎所有系统评价都是解决公共卫生与临床医学领域的重大问题。在此我不得不对目前一些不合理的现象提出看法：我们的系统评价的思路更多的时候是在急于发表SCI的处境下产生的，而脱离了临床实践。事实上只有来自于临床实践中遇到的亟待解决的临床问题才是最重要的问题。　　第二，团队合作。笔者曾经看到一篇基于单个患者数据的系统评价(IPD
meta分析)有600多个贡献者，这些人中大部分都是为系统评价提供了原始数据。　　第三，方法新颖、正确。柳叶刀发表了很多基于单个病例的meta分析，这样的数据获得比较困难，但是一旦获得之后制作出来的系统评价临床应用价值极大。无论是基于单个病例的meta分析还是网状meta分析。基于单个病例的meta分析，由于其方法学的先进性，优于传统的meta分析，因此本文所举的例子，应用这种方法的文章最多。但是基于单个病例的原始数据也是很难获得的。网状meta分析也把一些不能进行直接比较的干预通过统计学手段实现了间接比较，并以呈现数字化的结果，也展现出了一定的优越性。　　第四，细致入微，有条不紊，缓慢的工作态度。细细品读其中任何一篇文章，你都会发现这些文章作者们精细到难以想象的程度，这种严谨的态度在一定程度上造就了这篇文章的高度。　　以上对于顶级杂志发表的meta分析分类与总结未必全面，但是至少可以给我们一些启示，让我们认清自己与世界先进水平的差异，奋起直追!（来源：AME科研时间）欢迎关注转化医学电子杂志微信，获取更多精彩内容。方法1：扫描下方二维码方法2：加微信公众号（eTransMed）。
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【讨论】cancer research 这个杂志怎么样？
页码直达：
这个帖子发布于9年零182天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
查了一下IF有7.6，按我们做化学的角度看应该是很高了，但是这个杂志的口碑到底如何呢？在癌症研究方面能算得上权威期刊么？请了解的朋友谈谈。
不知道邀请谁？试试他们
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呵呵，这问题很有意思哦。
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是肿瘤学中比较有名的杂志，跟cancer杂志的名气差不多吧
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除了综述杂志外，Cancer Research 名列前茅，高Cancer一个档次。但非常难发，而且投稿时就要交费，发表费也不便宜。Cancer比较好发，不收费。Rank
Abbreviated
Immediacy Index
Cited Half-life
1 CA-CANCER J CLIN
21.300 20 3.0
2 NAT REV CANCER
3.935 77 2.9
3 CANCER CELL
5.024 84 2.5
4 J NATL CANCER I
526 15.171
4.063 158 7.1
5 BBA-REV CANCER
0.900 20 5.6
6 J CLIN ONCOL
014 11.810
7 LANCET ONCOL
1.759 87 3.0
8 CANCER METAST REV
0.086 35 7.0
9 SEMIN CANCER BIOL
0.500 50 4.7
10 ADV CANCER RES
1.083 12 7.4
11 CANCER RES
8146 7.616
12 ONCOGENE
1.174 837 4.7
13 LEUKEMIA
1.402 254 4.9
14 STEM CELLS
1.341 164 3.5
15 CLIN CANCER RES
16 MOL CANCER RES
0.246 69 2.4
17 MOL CANCER THER
0.726 215 2.6
18 ONCOLOGIST
0.643 98 3.4
19 CARCINOGENESIS
0.935 245 6.7
20 ENDOCR-RELAT CANCER
0.312 93 4.0
0.641 672 9.7
22 INT J CANCER
1.016 681 5.9
23 BREAST CANCER RES TR
0.374 230 5.0
24 INT J RADIAT ONCOL
0.660 586 6.0
25 CANCER TREAT REV
0.295 44 4.3
26 CANCER EPIDEM BIOMAR
0.579 435 4.7
27 ANN ONCOL
1.089 326 4.6
28 PROG EXP TUMOR RES
0.000 14 &10.0
29 CELL ONCOL
0.565 23 1.4
30 NEURO-ONCOLOGY
0.455 33 3.4
31 EXP CELL RES
0.567 409 6.8
32 BRIT J CANCER
0.580 552 6.2
33 CANCER IMMUNOL IMMUN
0.829 123 4.4
34 BREAST CANCER RES
0.598 174 2.8
35 GENE CHROMOSOME CANC
0.879 132 5.7
36 NEOPLASIA
1.403 119 3.7
37 CANCER SCI
0.384 125 2.1
38 EUR J CANCER
0.484 318 6.7
39 SEMIN RADIAT ONCOL
0.514 35 4.3
40 J IMMUNOTHER
0.657 67 4.5 41 SEMIN ONCOL
0.258 155 5.4
42 STRAHLENTHER ONKOL
0.446 101 3.7
43 ANN SURG ONCOL
82 3.456 0.331 124 4.4
44 EJC SUPPL
0.081 62 4.2
45 RADIOTHER ONCOL
0.611 190 6.2
46 CURR OPIN ONCOL
0.628 78 4.8
47 CANCER CAUSE CONTROL
0.181 138 6.0
48 EUR J SURG ONCOL
49 LUNG CANCER-J IASLC
81 3.172 0.735 226 3.4
50 CANCER LETT
94 3.049 0.345 400 5.3
51 CANCER GENE THER
02 3.000 1.202 99 3.8
52 CANCER BIOL THER
69 2.981 0.780 50 2.4
53 CRIT REV ONCOL HEMAT
33 2.962 0.581 86 4.0
54 CLIN EXP METASTAS
76 2.811 0.082 61 5.9
55 INT J ONCOL
77 2.681 0.457 398 3.9
56 BONE MARROW TRANSPL
08 2.643 0.505 305 6.0
57 CANCER J
79 2.505 0.217 60 4.9
58 J CANCER RES CLIN
22 2.503 0.444 108 6.0
59 NUTR CANCER
45 2.426 0.179 67 6.8
60 INVEST NEW DRUG
76 2.417 0.652 66 5.9
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hhxx1021 edited on
请问]hhxx1021:如何得到此结果的?多谢!hhxx1021 wrote:Rank
Abbreviated
Immediacy Index
Cited Half-life
1 CA-CANCER J CLIN
21.300 20 3.0
2 NAT REV CANCER
3.935 77 2.9
3 CANCER CELL
5.024 84 2.5
4 J NATL CANCER I
526 15.171
4.063 158 7.1
5 BBA-REV CANCER
0.900 20 5.6
6 J CLIN ONCOL
014 11.810
7 LANCET ONCOL
1.759 87 3.0
8 CANCER METAST REV
0.086 35 7.0
9 SEMIN CANCER BIOL
0.500 50 4.7
10 ADV CANCER RES
1.083 12 7.4
11 CANCER RES
8146 7.616
12 ONCOGENE
1.174 837 4.7
13 LEUKEMIA
1.402 254 4.9
14 STEM CELLS
1.341 164 3.5
15 CLIN CANCER RES
16 MOL CANCER RES
0.246 69 2.4
17 MOL CANCER THER
0.726 215 2.6
18 ONCOLOGIST
0.643 98 3.4
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0.312 93 4.0
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for IF. for citation for both
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hhxx1021 Cancer比较好发，不收费。请问楼上在Cancer上发表过文章吗？好发是指什么？是审稿周期短吗？
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谢谢大家提供信息，与别人合作给挂了个第二作者，所以了解一下。
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关于丁香园Nat Rev Cancer：给KRAS
Nat Rev Cancer：给KRAS
&日 讯 /生物谷BIOON/ - - 在人类癌症中，KRAS突变非常普遍，占30%左右。在肺癌中20%的KRAS存在G12C突变，KRAS是首批被发现的致癌基因之一，但几十年来研究人员试图找到能靶向它的药物。因为这个酶在结构上缺乏让小分子或药物结合的靶点，一直以来在寻找专一靶向对这个小GTP酶的药物没有任何突破。所以KRAS被广泛认为是一个不能成药的蛋白。而最近关于靶向KRAS -G12C的抑制剂研究就有两篇文章分别在Cancer Discovery和Science上发表。其中前两篇文章通过实验发现并证明了一种只特异性针对KRAS -G12C突变体功能的抑制剂（ARS-853）。Cancer Discovery文章设计出一个新型强效抑制剂ARS-853，特异靶向KRAS-G12C的结合口袋与交换口袋，从而抑制住KRAS-G12C的生物活性，抑制住其促肿瘤的能力。通过质谱分析手段检测了KRAS-G12C的生物活性，接下来通过高分辨率晶体结构分析了ARS-853与KRAS-G12C的结合能力。接下来，这篇Cancer Discovery和Science文章都发现在多个KRAS-G12C表达的肺癌细胞内，使用ARS-853能显著降低GTP结合的KRAS水平，还降低了KRAS的磷酸化水平以及抑制KRAS与下游信号分子的相互作用。这两项研究都证明了ARS-853诱导癌细胞凋亡，Cancer Discovery还报道了2D和3D培养下抑制肿瘤细胞生长。另外，这两篇文章都发现ARS-853能抑制肿瘤细胞增殖，并通过外源表达KRAS -G12C能恢复细胞生长于与增殖，进一步证明了ARS-853对KRAS-G12C的特异性。最后，这两篇文章都证明了ARS-853是一个特异靶向KRAS-G12C具有一定开发潜力的抑制剂。接下来仍需要在表达KRAS-G12C的肿瘤中测试ARS-853是否能抑制肿瘤细胞，但可以预料的是，其功能仍会被其它类型的KRAS突变体所干扰。（生物谷）本文系生物谷原创编译整理，欢迎转载！点击&&。更多资讯请下载。生物谷推荐英文原文报道：Putting the brak1. Lito, P. et al. Allele-specific inhibitors inactivate mutant KRAS G12C by a trapping mechanism. Science http://dx.doi.org/10.1126/science.aad)2. Patricelli, M. P., Janes, M. R. et al. Selective inhibition of oncogenic KRAS output with small molecules targeting the inactive state. Cancer Discov. http://dx.doi.org/10.90.CD-15-)&
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&&关​于​S​C​I​肿​瘤​领​域​期​刊​的​一​些​投​稿​指​南
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NAT REV CANCER：良性肿瘤的生物学研究
发表于： 23:21
NAT REV CANCER：良性肿瘤的生物学研究不应被忽视
目前，人们对肿瘤发生的理解主要是基于对恶性肿瘤的研究。与此相对，人们对良性肿瘤关注的较少，即便是关注，焦点也放在那些有可能恶化的小部分良性肿瘤上面。
但在临床上，这种情况却恰恰相反。临床上良性肿瘤的数目远超恶性肿瘤，并且良性肿瘤经常被用来衡量肿瘤停止恶化的终点。虽然大家认为癌症的发生是遵循先良性后恶性的发展顺序，但是一些良性肿瘤在临床上并不一定进化到恶性肿瘤阶段。在生物学上，良性肿瘤具有大多数癌症的细胞学特征，比如无限增殖、逃脱免疫或是细胞死亡程序的调控等。但它与恶性肿瘤的最大区别就是不具备侵染性和转移性。尽管良性肿瘤有非常明显的特性，然而人们对这些良性肿瘤的生物学特征研究的很少。
人们不禁要问，为什么绝大多数的良性肿瘤不能侵染和转移？目前可能解释是这些肿瘤由于缺乏特定的遗传突变，因此不能进一步发展为恶性肿瘤。近些年基因组学的研究结果显示,良性肿瘤中也存在所谓的‘癌基因’突变，而这些突变基因也常见于恶性肿瘤。也就是说良性肿瘤和恶性肿瘤具有许多共同的突变基因，甚至某些突变机制都很相同（比如染色体碎裂(chromothripsis)也见于良性肿瘤）。
临床的观察也充分表明了肿瘤复杂的生物学特征。虽然临床上良性或是恶性肿瘤能被很好的区分开，但是区别并不像我们想象的那样明显。良性肿瘤的临床表现范围较广，从不疼不痒到有严重病症，再到甚至危及生命。
现在人们已经认识到，特定肿瘤的生物学特征与肿瘤所处的微环境密切相关。良性肿瘤之所以不具有转移特性，原因之一可能是由它的先天特性决定（天生无转移能力），另外也有可能是外界环境中的抑制因子的作用。尽管人们已经获得了部分的研究结果，遗憾的是上述假说至今未能在实验中得以系统充分的验证。
目前那种认为只要肿瘤具有侵染和转移就被称为恶性肿瘤的观念正受到挑战。比如，一些不具备转移特性的良性肿瘤（desmoid
fibromatosis）对就近的细胞具有侵染性。而且也有少数的良性肿瘤有转移性，并能致死。与此相反，一些恶性肿瘤比如，成神经细胞瘤和肾细胞癌（neuroblastoma
or renal cell carcinoma）则很鲜见于转移性疾病。这样就给临床的管理带来了一些列问题，至少是肿瘤分类的复杂程度和困难程度加大了。由此可见，我们对肿瘤的发生发展过程还了解的不够深入。但是我们相信：加强对良性肿瘤生物学的研究必将为我们深入、系统的理解肿瘤发生、发展提供独特和深入视角。
原文出处：
Adrian Marino-Enriquez & Christopher D.
M. Fletcher。Shouldn't we care about the biology of
benign tumours?Nature Reviews Cancer. 14,701–702(2014) 16
October 2014
最后修改时间:
可以输入240个字
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