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科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。
医学论文的基本结构主要包括论题、论点论据和论证四大部分,也称之为医学论文的四大要素或基本要素. 一、选择论题 撰写医学论文首先要选好论题(即篇名或题目)."名不正则言不顺",如选题不恰当就容易使写作不顺心或造成失败,即使勉强成文,也往往文不对题或名不副实.一个令人满意的论题应该是:文题相符,主题突出,鲜明确切,概括全文,反映论点.一般认为选择论题的过程,实际. 上是在掌握第一手资料(直接材料)的基础上,进行有关文献查阅观察分析、综合归纳和逻辑思维的过程.作者可在原始创作的意图上,先拟出几个预选题目,然后进行对比分析、综合判断和反复思考及查阅有关文献而最后选择一个最佳论题.对选定的论题要能体现理论上有新的见解,在学术上有所创见,在技术上有所创新.如能按这样的目的、步骤、方法进行认真严肃地选择,深思熟虑地推敲,一般都能选出较满意的题目来. 二、确立论点 论点是论文的核心,是作者在文稿中提出和要解决的主要问题,是贯穿全文的中心思想,即作者提出的观点和主张. 论点既是文稿论述的中心,又是论文的灵魂和核心,也是科学性的体现.作者对文稿中所提出的问题,应表示明确的肯定或否定、赞成或反对的态度、应该怎么对待或不应该怎么对待都要明确. (一)对论点的要求 论点要求正确、鲜明、集中、完整.要鲜明,不能似是而非,模棱两可;要集中,不要分散庞杂;要完整,不要只言片语.一个论题的论点可以只有一个,也可以有多个(分论点),但每个分论点必须为论题服务.全文必须围绕着论点展开讨论,通过分析研究,对所提的问题作出回答和解释,要求文稿的选题、假设、材料、观点、结论等都应该服务于主题,表达主题的思想. 论点正确是文稿的基本要求,必须如实地反映客观事物,揭示事物的本质和发展规律.要使论点正确,作者就必须亲临其境,切身实践,掌握大量可靠的材料.其次,论点必须着眼于当前医学界急需解决的客观需要,如医学,上亟待解决的心血管病、脑血管病、恶性肿瘤、常见病、多发病、地方病和老年病的防治问题,以及祖国医药学的继承和现代化、中西医研究等课题,确立这些课题的论点才有广泛而实用的现实意义和学术价值,才能写出高水平的论文. 医学文稿的论点要"言有序",思路清晰,首尾呼应,文稿才能条理分明.否则就会出现分合不当,先后失调,章法错乱,论点不突出等毛病. (二)论点常见的问题 1.论点不集中即在一篇论文中解决或提出过多问题,片面追求全面、系统、完整,其结果是面面俱到,主次不分,重点不够突出.强调论文要尽量做到全面、完整,绝不是指将问题罗列得越多越好.一篇论文一般只能着重解决一两个问题,这就是文稿的重点和中心,而其它有关问题只能处于从属地位,不能与重点和中心问题相提并论,更不能喧宾夺主. 2.论点的片面性片面性即作者思想,上的绝对化.文稿中对所论述的问题不做辩证的、全面的分析,而只做绝对的肯定或绝对的否定,看不到事物彼此之间的内在联系.例如写药物的疗效时,忽视了药物的毒副作用,写中西医结合疗法的优点时,忽视了存在的问题等,都是片面性的具体表现. 3.论点不鲜明即对所论述的问题、观点不鲜明,模棱两可,似是而非,含含糊糊.其原因多半是作者对各种实验观察材料还不详尽,还没有将第一手资料进行整理,对所要阐述的问题没有搞清楚,或者对国内外文献搜集不完整、不确切,因而得不出一个中肯的看法。 三、应用论据 论据是从数据和事实上或理论上用以阐明论点的各种资料,它是论文的重要组成部分,是论点赖以成立的依据.一篇论文的论点能否确立,主要依靠论据.假如论据可靠而充分,论点就正确可信,否则就不能成立,也缺乏说服力.所以说可靠的、真实的、充足的论据是论文的基础,是科学性的体现.而论据要有代表性才能反映客观事物的本质,才有普遍意义. (一)论据的分类 医学论文中论据主要分为以下两类.. 1.数据性和事实性论据采用数据来阐明论点,是医学论文中最简明和经常采用的方法.因为统计数据是事实的总和,运用它来做论据,能收到对照、比较的效果,但在实际工作中得到的各种数据,必须经过统计学处理,对其中有显着性差异的数据,才能作为论据来应用.以客观事实作为论据,是论文成功的重要保证,这是因为事实最有说服力.但作者对文稿中所引证的事实必须经过调查核实,而且要围绕论点来加以选择应用.对于未经调查、核对的事实或主观虚构的东西,绝对不能作为论据加以引用,这点应引起作者的注意. 2.理论性论据为了说明论点的正确,常常引用前人经过多次反复实践而证实的正确理论来作依据,即所谓"引经据典".如一些被公认的定理、公式、定律或某些疾病的病因、病理生理、生化指标、诊断标准、实验方法、手术方法、疗效等都可充当论据.但在引用前必须核对清楚,避免以讹传讹,错误引用. (二)对论据的要求 论据的要求主要是必须客观、真实、可靠,材料必须充分,有说服力. 四、论证方法 论证是组织、安排、运用论据证明和阐明论点的方法和过程."论点"是观点,用它来说明什么;"论据"就是材料(资料),用它来证明什么;"论证"则是组织和安排论据来阐明论点的方法和过程,用它来表明如何进行论述的.要想阐明论点,不仅要有正确的论点和充分可靠的论据,而且还必须通过论证,使论文的观点和材料统一起来,做到寓观点于材料的分析之中,才不致论而不定;置材料于观点的统帅之下,才不致罗列现象,互不相关.医学论文的论证方法,不是固定不变的,而是灵活多样的,作者应根据论文的具体内容和写作要求来决定. 医学论文中常见的论证方法有以下4种: (一)综合归纳法. 综合归纳法是一种由特殊到一般的论证方法.就是人们在认识了许多具体客观事物各自的特殊本质以后,要从众多的、具有代表性的个别事例中归纳出总体事物的普遍规律,从而归纳出一般原理和结论的一种证明方法.采用这种方法,必须特别注意调查研究,大量占有材料,材料要真实、可靠.根据材料内容可采用:完全归纳推理;简单枚举归纳推理;判明现象因果联系归纳推理.运用其中一种推理方法进行深入的分析,把握其实质,找出其共同规律,然后归纳出正确的结论. (二)演绎推导法 演绎推导法是一种由一般到特殊的论证方法.就是运用人们已经认识了的许多具体事物的共同属性、本质等有关科学论断或理论来推导某种尚未进行过深入研究的个别事物与问题所独有的本质或特性的论证方法.演绎法由3个判断构成:一个是用来提出问题、分析问题的一般原则,称为大前提;另一个是提出所要分析的那个事物及其某一方面的属性,称为小前提;第三个是表述所推出的结论.运用演绎推理的关键是大前提必须正确,大小前提之间必须有必然的联系,如果前提不真实,即使推理符合规律,也得不出正确的结论. (三)比较分析法 比较分析法是由个别到个别的论证方法.在医学论文的撰写中,常根据论文的内容和具体要求,运用文字语言,清晰、准确地描述两个具体事物各自的特征来进行分析比较,运用比较分析法进行论证.在医学论文的写作中,运用最多的是设计各种图、表来进行比较分析,使读者清楚、明了,一目了然. (四)驳论反证法 驳论反证法是一种间接的论证方法.对同一具体事物的不同认识,是由于不同作者或研究者对这一事物所持的论据和看待问题的立场不同而引起的.这种情况下,作者往往是先在立论的基础上,提出与自己认识不同的论点,然后运用摆事实、讲道理的方法,对与自已不同的论点进行批驳和揭露,并提出自己的主张. 论证的目的,在于揭示论点和论据之间的逻辑关系.采用何种论证方法是根据论文的具体内容和写作要求来决定的.论证的过程就是逻辑推理的过程.论证的意义和作用在于:揭示论点和论据之间的必然联系,证实由论据得出论点的必然性. 例:在"培养农村社区全科医生教学方法的探索--以问题法为基础的教学法的运用"一文中,作者依据"世界上许多国家如美国、加拿大、西班牙等医学教育机构相继着手于医学教育改革的实践,尝试建立了PBL (以问题为基础的教学法),我国许多高等医学院校也相继试行了PB L和以问题为基础的课程,并取得一些成功的经验.....在社区医学班的医学教学中,在传统的课堂讲授方式上辅以PBL,通过对比分析8门基础医学课程的考试成绩发现,经PBL训练的实验班学生的考试成绩明显高于未经PBL训练的学生,大多数课程具有显着统计学意义",得出"PBL训练能提高学生考试成绩"的结论. 这篇文章中既采用了"由特殊到一般"又采用了"由一般到特殊",同时也采用了"比较分析"的论证方法.在医学论文的撰写中,往往这几种推理方法都是结合在一起用的.
一般常用的统计检验方法有：t 检验、卡方检验、方差分析和相关回归分析。统计检验方法的选择主要依据数据的类型(计量、计数) 、组数的多少(两组、多组) 、样本量的大小以及对比的方式(相互比较、配对比较) ,此外计量数据还要考虑分布形态和方差齐性等问题。
刚在那个什么 创新医学网 上看见过 医学论文 写作辅导的文章 这个知道是不是 你要的答案 统计资料的显著性检验(significant test)方法的选择是医学论文中常常遇见的问题，退稿原因中常有显著性检验方法选择不当。如t检验、u检验、χ2检验等，虽然各有其应用范围和要求，但也其共同之处。作者可根据统计资料的类型，选择一种或几种检验方法。但当作者在获得一组、两组或两组以上的数据资料时，选择何种显著性检验，是至关重要的问题。不同的资料类型其统计指标、统计检验的方法是不同的，见表1。 医学生物研究中，许多指标都是服从正态分布(u分布)的，而随着样本含量加大或自由度增大，t分布、χ2分布、F分布都趋向于正态分布见图1、图2。 在《中华创伤杂志》第12卷1～6期和增刊中文章所涉及的统计方法(表2)，表明了正态分布的广泛性、常见性。 故当作者获得数据资料后，首先应进行正态性检眩�范ㄊ欠为标准正态分布(或近似正态分布)或不属于正态分布。笔者首先推荐概率单位法。 当统计资料属于正态分布或近似正态分布时，差异显著性检验方法的选裕�诜合其应用条件下，一般可按表3进行选择。 显著性检验应用时的主要注意事项：(1)率值或均值在进行显著性检验前，应注意样本的代表性和可比性。(2)检验结果接近显著性界限时：要多方面考虑，是否确实不存在差异；或是观察例数不够，而需加大样本例剩换是检验公式运用不当，可用其他检验印证。(3)多个样本比例数的χ2检验，差异显著性，只能说明多组比例数不同或不完全相同，而不能确定哪个比例数不同，要进一步进行显著性检验才能了解两个样本比例数是否构成相同。表1 一般情况下不同资料的统计指标与检验方法的关系资料类型 统计指标 统计检验方法 计量资料 均数、标准差 t检验、F检验等 计数资料 率、构成比 χ2检验等 半定量资料 率、构成比 秩和检验、Ridit分析表2 《中华创伤杂志》第12卷1～6期、 增刊显著性检验方法使用频数检验方法 应用次数 检验方法 应用次数 t检验 27 直线相关与回归分析 5 χ2检验 16 拟合线性回归 1 F检验 24 相关分析 6 Q检验 2 非参数统计 4 u检验 1 未注明方法 6表3 常用显著性检验方法的选择统计资料比较类型 显著性检验 小样本均数与总体均数相比较 t检验 小样本均数相比较 t检验、F检验 两个或多个大样本均数与 总体均数相比较 u检验、t检验 大样本均数相比较 u检验、t检验 配对计量资料 配对t检验 两个率的比较 u检验、χ2检验 多个样本率的的比较 χ2检验 配对计数资料两种属性的 相关分析及其差别的比较 χ2检验
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科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。
缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。
摘 要 ：21世纪将人类带入了高速发展的时代，与此同时，我国医学界在世界领域中取得了前所未有的突破，在新环境下，传统的医学教学模式再也无法满足学生对知识的渴望，新的教学方法不断地破茧而出，如慕课、微课、PBL、TBL等教学方法的出现为现代临床医学教学增添了
关键词 ：临床医学论文
21世纪将人类带入了高速发展的时代，与此同时，我国医学界在世界领域中取得了前所未有的突破，在新环境下，传统的医学教学模式再也无法满足学生对知识的渴望，新的教学方法不断地破茧而出，如慕课、微课、PBL、TBL等教学方法的出现为现代临床医学教学增添了绚丽的色彩。然而，任何好的教学方法都有局限性，不可能包罗万象，都有相应的适用对象，只有正确使用，才能将各种方法发挥得淋漓尽致，达到最佳教学效果。本文拟就在现代临床教学中如何扬长避短，正确使用各种教学方法，提高临床医学教学质量探讨如下：
1我国临床教学方法的背景
传统医学的目的主要是生物模式，即把人当病人，当做有病生物体，医生的主要职责是救死扶伤，治疗各种疾病。笔者认为这不仅影响了医患之间的关系，同时也束缚了学生的创新思维。在现代临床医学教学模式中，正朝着“生物—心理—社会”人性化发展，为实现这一突破，医学生不仅要学习医学科学知识，还要融入人文知识，加强科学思维的训练，提高他们综合分析问题、处理问题的能力。在科学技术迅猛发展，信息爆炸的时代，需要不断探索新的教学方法，让学生在有限的时间中得到最大的收获。
2现代临床教学方法与利弊分析
中国是一个拥有悠久历史的文明古国，中医历史源远流长，早期的华佗以及《本草纲木》被世人所认同。随着我国综合国力的快速提升，教育在国人眼中变得尤为重要，医学教育正顺应时代的要求发生重大变革。在传统的填鸭式教学方法中，要求老师传授，学生听讲，这种“边授边听”的教学方式，严重限制了学生的思维能力与想象空间。当今，临床教学领域出现了多种教学方法，如PBL、TBL、慕课、微课等新的教学方法给我国临床医学教学方法注入新的活力，极大地拓展了学生新的视野与思维。
———问题式学习
PBL（problem-basedlearning）是真正的以学生为中心、以学生为主体的现代教学模式。1969年，美国的神经病学教授Barrows正式把PBL教学模式引入医学界，那么到底什么是PBL呢？PBL是一套设计学习情境的完整方法，它以学生为中心、以问题为导向，在新的模式下，学生将成为主角，而老师是观众、群众演员、配角、导演甚至副导演的角色，那么，与传统的教学模式相比有何突出的地方呢？在PBL教学模式中，医学生带着问题通过多媒体信息技术自主学习或者以小组讨论的形式对相关医学问题进行探讨，在此期间，学生们可以自由发挥自己的想象空间，对问题进行大胆猜想并提出质疑，在这里学生与学生之间没有等级之分，每个人在课堂上都是主角，我想这时有人会质疑老师是干什么的呢？PBL有什么优缺点呢？笔者认为，它最大的优点就是可以通过实际、复杂的任务，让学生主动的获取知识，在这个过程中，学生才真正是知识的发现者，而老师是学生的引导者、参与者。万事有利必有弊，通过主动的探究性学习知识和发现知识，这是PBL教学的一大特色，但是做不好的话，它将成为其教学模式的一大缺陷，如果学生不能很好地探索知识，或者所参与的课程与所学的并无直接关系等都会极大地影响教学质量，因此对教师的要求更为严峻，教师不仅对所授知识非常了解，而且还要求教师对学生的问题做到随机应变、灵活运用所授知识进行解答。据调查，PBL在医学临床教学以及其他的领域都有重大的贡献，通过现场临床知识学习，学生可以更直接的接触病人，极大地扩大了学生创新能力和想象能力。
———团队为基础的教学
TBL(TeamBasedLearning)是由LarryKMichaelsen等其他学者共同研究的一种以团队为基础，提倡课前预习和预习测试，并在教师指导下的一种自主的现代教学模式。这种全新的教学模式最大特色就是以团队为基础，利用一定的资源在课前可以选择自主预习或者以某一小组进行预习，这样就可以使学生在课前对所学知识进行了解和探讨，在课上，学生可以通过老师的具体讲述或者以团队形式进行积极的讨论和研究来发现和自己所了解的是否一致。TBL使传统的填鸭式教学转变为通过课前预习和以小组的形式进行探讨来获取并运用知识的过程。TBL可以大幅度的调动学生的积极性和参与性，加强了以团队为整体的重要性。目前，TBL在中国的大多数地区已经实行并取得了很好效果，那么TBL有何优缺点呢？笔者认为，TBL可以高度的调动学生的学习热情，通过团队以及师生的讨论可以扩大学生的思维空间，通过教师安排临床学生们可以进行现场学习，这是传统的教学模式不能比拟的。在TBL中，老师通过布置任务，让几个团队进行比赛，这样既可以调动学生的积极性又可以增加医学生对医学知识的渴望性。对于缺点，据调查，我国临床医学界最开始并没有实行这种教学模式，是因为长期的被动式学习，导致学生思维定式和懒惰性，而且TBL要求学生有一定的'毅力，资料显示，一部分学生并不能完成每天的任务，这样就导致了这些学生有很大的挫折感和失败感。
慕课、微课
最近，慕课、微课以及翻转课堂在全国临床医学界流行起来，为什么这种医学教学模式如此的流行呢？原来这些全新的医学教学模式利用互联网技术可以随时随地上课。2008年。加拿大的乔治、西门子等人首先提出了慕课概念，慕课是指专家把大量的学习资料上传到网上，学生们可以利用课间的休息时间把所学习过的知识进行复习，或者某些不懂的问题可以在线查找。慕课有以下几方面优点：1）学生可以利用课间十分钟时间对不懂得知识进行互联网在线查看，例如在手机上就可以进行播放，遇到不懂的问题可以选择慢放，直到听懂为止。2）来源广泛，慕课采用互联网技术，可以随时随地获取大量的宝贵资源，包括很多老师没有涉及的，在慕课上都可以查到。3）利用现代学生们的好奇心，临床医学学生们可以利用手机在线查看临床视频。慕课的缺点：1）由于慕课更加吸引人，所以可能导致课堂氛围不够活跃，太过依赖慕课等。2）传统课堂精彩的讨论，慕课无法呈现出来。与此相比，微课的含义与慕课有些相同，笔者看来，微课更像广告，一节微课的时间仅仅5到8分钟，在这么短的时间内，教师将一节课所讲的重点内容利用几分钟的时间再次强调一遍，他的优点在于可以加强学生的记忆能力，使临床医学本就是很不好记忆的课程变得重点突出，利用慕课、微课可以一定程度的调动学生的积极性，对临床教学有很大的积极作用。
3现代临床教学方法适用对象与教学效果
PBL、TBL以及慕课、微课等现代教学方法无疑是临床医学教学方式改革的结晶，根据这些方法的特点，选择不同的授课群体是教学者充分利用这些方法的前提。PBL适用于跨学科的学习，可以从一个问题出发进而整合各个学习领域。例如，在分析高血压病的危险因素时，不仅要求学生了解高血压发生的病理机制，还要求学生从环境、遗传、心理等各个方面全面进行分析。TBL适用于复杂问题型的学习，需要团队的配合，同时训练了各个方面的能力。例如，对于帕金森综合征的学习，该病是神经内科较为棘手的疾病，且病变较为复杂。因此，需要学生进行分工合作，在上课前找出该病发生机理、常见病因、临床症状、诊断、治疗方法以及预防。对于慕课和微课，比较适用于那些小而零碎知识点的复习和巩固。PBL、TBL在临床医学教学中获得了越来越多的追捧，据调查，我国现代临床教学模式中并没有完全独立的应用某种教学方法，而是大多将两种或者更多种方法进行整合。慕课、微课教学效果也比较显著，对学生成绩以及动手能力的掌握带来了最大的帮助。
4改进现代临床教学方法的措施
根据上述分析，我们可以看到这些临床教学方法有利有弊，同时也有各自的教学适用对象。因此，如何让这些教学方法更好地服务于学生、老师，笔者认为，首先要明确各种方法的适用范围，其次充分利用现代教学工具如各种多媒体及现代信息技术，最后还要考虑到医学作为一门操作性极强的学科，应该将各种医学教学方法与临床实践相结合，这样不仅巩固了理论，也极大地带动了学生学习的积极性。
5结语
近年来，我国医学教育高速发展，临床教学方法正逐渐采用现代临床教学方法，传统的教学方法已经无法满足学生对医学知识的渴望，TBL、PBL、慕课、微课等新的临床教学方法的出现，给医学教育带来诸多益处，通过实践，现代教学模式在实际教学中取得的效果，令医学界备受赞扬。只有我们在教学中因人而异、因材施教，将传统教学与现代教学方法相结合，取长补短，才能促进医学教学质量的不断提高，适应社会对医学人才的要求。
科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。
医学论文研究方法有很多种，下面编辑整理了其中的几点，供大家参考：1、调查法调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们提供规律性的知识。2、实验法实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是:第一、主动变革性。观察与调查都是在不干预研究对象的前提下去认识研究对象，发现其中的问题。而实验却要求主动操纵实验条件，人为地改变对象的存在方式、变化过程，使它服从于科学认识的需要。第二、控制性。科学实验要求根据研究的需要，借助各种方法技术，减少或消除各种可能影响科学的无关因素的干扰，在简化、纯化的状态下认识研究对象。第三，因果性。实验以发现、确认事物之间的因果联系的有效工具和必要途径。3、文献研究法文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。其作用有:①能了解有关问题的历史和现状,帮助确定研究课题。②能形成关干研究对象的一般印象,有助于观察和访问。③能得到现实资料的比较资料。④有助于了解事物的全貌。免费领取快速评职秘籍
绝大多数的论文撰写,均需通过一定数量临床病例(或资料)的观察,研究事物间的相互关系,以探讨客观存在的新规律。如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法,就需进行两种方法比较,这就涉及统计处理;统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。显然,经正确统计处理的结果可信度高,论文的质量也高。
科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。
刚在那个什么 创新医学网 上看见过 医学论文 写作辅导的文章 这个知道是不是 你要的答案 统计资料的显著性检验(significant test)方法的选择是医学论文中常常遇见的问题，退稿原因中常有显著性检验方法选择不当。如t检验、u检验、χ2检验等，虽然各有其应用范围和要求，但也其共同之处。作者可根据统计资料的类型，选择一种或几种检验方法。但当作者在获得一组、两组或两组以上的数据资料时，选择何种显著性检验，是至关重要的问题。不同的资料类型其统计指标、统计检验的方法是不同的，见表1。 医学生物研究中，许多指标都是服从正态分布(u分布)的，而随着样本含量加大或自由度增大，t分布、χ2分布、F分布都趋向于正态分布见图1、图2。 在《中华创伤杂志》第12卷1～6期和增刊中文章所涉及的统计方法(表2)，表明了正态分布的广泛性、常见性。 故当作者获得数据资料后，首先应进行正态性检眩�范ㄊ欠为标准正态分布(或近似正态分布)或不属于正态分布。笔者首先推荐概率单位法。 当统计资料属于正态分布或近似正态分布时，差异显著性检验方法的选裕�诜合其应用条件下，一般可按表3进行选择。 显著性检验应用时的主要注意事项：(1)率值或均值在进行显著性检验前，应注意样本的代表性和可比性。(2)检验结果接近显著性界限时：要多方面考虑，是否确实不存在差异；或是观察例数不够，而需加大样本例剩换是检验公式运用不当，可用其他检验印证。(3)多个样本比例数的χ2检验，差异显著性，只能说明多组比例数不同或不完全相同，而不能确定哪个比例数不同，要进一步进行显著性检验才能了解两个样本比例数是否构成相同。表1 一般情况下不同资料的统计指标与检验方法的关系资料类型 统计指标 统计检验方法 计量资料 均数、标准差 t检验、F检验等 计数资料 率、构成比 χ2检验等 半定量资料 率、构成比 秩和检验、Ridit分析表2 《中华创伤杂志》第12卷1～6期、 增刊显著性检验方法使用频数检验方法 应用次数 检验方法 应用次数 t检验 27 直线相关与回归分析 5 χ2检验 16 拟合线性回归 1 F检验 24 相关分析 6 Q检验 2 非参数统计 4 u检验 1 未注明方法 6表3 常用显著性检验方法的选择统计资料比较类型 显著性检验 小样本均数与总体均数相比较 t检验 小样本均数相比较 t检验、F检验 两个或多个大样本均数与 总体均数相比较 u检验、t检验 大样本均数相比较 u检验、t检验 配对计量资料 配对t检验 两个率的比较 u检验、χ2检验 多个样本率的的比较 χ2检验 配对计数资料两种属性的 相关分析及其差别的比较 χ2检验
医学检验研究的是人体复杂的各种生理和病理指标，更必须加强与临床相关科室的密合作才能得到成功。在建立合作关系时要注意解决的问题是；(1)选准临床迫切需要解决的课题，做好设计和规埘；(2)选好合作对象；(3)共同完善风险同负、利益共享的双赢机制。本刊期待着在新一届编委会的领导下，能有更多的紧密结合临床实际的优秀论文奉献给广大读者!
科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。
一般常用的统计检验方法有：t 检验、卡方检验、方差分析和相关回归分析。统计检验方法的选择主要依据数据的类型(计量、计数) 、组数的多少(两组、多组) 、样本量的大小以及对比的方式(相互比较、配对比较) ,此外计量数据还要考虑分布形态和方差齐性等问题。