撰写医学论文应注意真实性
医学论文应该真实、科学，然而近年来，论文造假现象严重，而且五花八门，最常见的是在统计数据上造假。少数发表在杂志上的数据，完全是“拍脑门”推算加估计出来的。我将造成这种情况的原因归纳如下：
一是卫生专业技术人员多年来的`工资涨幅由职称的高低所决定，而晋升中、高级职称的必备条件是要有1～3篇论文。于是，医生不得不在医院图书室翻阅历年发表的各级各类医学杂志，照猫画虎地乱编一通投到杂志社。
二是部分医疗机构为了年终单位总结成绩“出色”，鼓励职工撰写论文，并制定相应的奖励政策，也会造成职工为追求论文的数量而忽视了质量。
三是一些杂志把关不严，只要交版面费，就给上。如一位来自地级医院的医生投了一篇关于格林巴利综合征几十例临床疗效观察的文章。细想想，该病是罕见病，见到这么多病例几乎是不可能的，其论文的真实性很值得怀疑。有的杂志居然也敢刊登。因此，我认为，把好论文质量关要从多方面入手，其中杂志这一环是最重要的。
长期以来在各种医学期刊中人们很少看到实验结果阴性或实验失败的报道，获得阳性结果的论文比阴性结果的论文有更多的发表机会。在此存在着发表偏倚问题，对此人们似乎早已习以为常，认为这是理所当然的。许多人对于这种做法持赞同或认可态度，认为科研工作当然要报告成功的，阴性结果可不必报告。Easterbrook等曾经回顾性地分析了285项研究，其中52%已被发表，作者发现具有显著性结果（阳性）论文比无显著性（阴性）的论文更容易发表（OR=2.32）。为了说明国内这方面的问题，我们统计了1997年国内出版的50多种中华系列杂志上发表的科研论著3718篇，其中属于阴性结果总共有5篇（表1），可谓凤毛麟角。这个问题在临床药物研究特别是Ⅱ期临床实验。研究中表现得尤为突出，一些得出阴性结果的临床报告几乎不可能发表，原因可能来自于研究者本人、委托厂家、审稿人或我等多个方面。
笔者认为有必要对这种现象进行一些讨论。造成这种局面的原因主要来自两个方面：第一，是作者自己认为阴性结果没有临床价值而没有投稿或担心阴性结果的将不会被发表。（事实证明这种担心完全正确）第二，审稿人选择论文时，更愿意发表阳性结果的论文。其实这种做法既不科学，也不合理，甚至有害。首先我们认为这是不符合客观实际的。现实科研中有成功，但在成功的背后则是大量的失败和挫折。科研工作中可能会得出一些与预想相符，作者期望的阳性结果。然而，也会有阴性结果，那为什么只报“喜”而不报“忧”呢？科学研究是一种严肃的探索性工作。在前进的过程中，尤其是涉及前沿的课题和领域中，涉及的未知数越多，遇到的挫折也就越多，失败几乎是不可避免的，这是符合客观规律的。
在医学杂志上只刊登成功的、阳性的结果，不刊登阴性结果，不利于科学人才培养。人类整个文明发展史实际上就是一部挫折、失败与成功的交替史。成功只是其中极小的一部分。在人类科学研究中挫折和失败总是多于成功，而书本和杂志上往往只记录了成功的，很少而且没有披露那些在成功之前经历过的无数次失败、挫折和无数次不屈不挠的艰难探索。这样做的结果容易诱导甚至迫使一些意志不坚强、素质不高的科研人员弄虚作假（因为不这样做就不能毕业、晋升）。
我们应该鼓励争鸣性文章的发表，刊登一些必要的阴性结果还是很有意义的。因为科学研究工作犹如攀登一座座崎岖巍峨的山峰。在登顶过程中人们不断地寻找到达顶峰的路径。经常会出现的情况是虽然历经千辛万苦，最后发现自己已走入绝境（如临绝壁或深渊）。此时只好退回去另寻蹊径。这时如果我们能在原先的入口处立起一座标牌，表明此路不通，或前有绝壁、深渊，以警示后来人，这样可以为别人省去许多麻烦，减少不必要的浪费，甚至牺牲。在科学研究过程中挫折和失败本身可能是带领我们走出困境的向导。正如爱迪生所说：“失败也是我们所需要的，它和成功对我一样有价值。因为只有在我知道一切做不好的方法以后，我才知道做好一件工作的方法是什么。”发现一条走不通的路，其实就是对发现成功之路的一大贡献。
对临床药物研究的文章而言，发表偏倚将会有严重的潜在的后果。因为这样做势必会误导药物的真实治疗效果，进而导致病人治疗上的决策失误，以及医疗方针的重大失误，造成极其严重的经济损失和不良的社会影响。
还有一点也是很重要的，这就是在科学研究过程中有时敢于发表一篇不同观点的结果，用强有力的确凿事实否定一项在相当长时间流行于人们当中的有相当市场的观点、做法，其意义有时更胜一酬。很多事实表明，在科学发展的道路上，对于谬误的揭露和否定，其价值并不亚于某项创造性的发现。由于人们思维中具有强大的惯性定势作用，因而拥护、维护某些目前流行的观点要比*某些过时、陈旧、不科学的观点，接收另外一种崭新的，尤其是一时还只为少数人理解的观念要容易得多。在这种情况下敢于发表并坚持新观点是相当不容易的。所以，我们提倡让那些设计严谨，并有良好对照研究但得出阴性结果的医学科研论文与获得阳性结果者有同等发表机会。
关于医学论文的特点和要求
医学论文是科技论文的一种，有其独特的属性，即科学性、创新性、理论性、规范性、可读性、简洁性等。
（一）科学性
所谓科学性就是要求论文资料详实、内容先进。科学性是医学论文的生命。如果论文失去了科学性，不管文笔多么流畅，辞藻多么华丽，都毫无意义，只能是人力和时间的浪费。
资料详实，指论文内容、材料、结果必须是客观存在的事实，能够经得起科学的验证和实践的考验。要对每一个医学概念、数据等准确无误的理解和运用，坚持唯物辨证法的立场，实是求是，保持严肃认真的态度，做到立论客观，论据充分，论证严谨。不能主观意断，更不能为达到“预期目的”而歪曲事实，伪造数据。
内容先进，要求论文理论和实践水平能够代表当今国内外医学发展水平，如果失去了这一点，论文也就失去了价值。
（二）创新性
创新是医学论文的灵魂。能否为促进医学发展作贡献是衡量论文水平的根本标准。医学论文非常重要的一点就是要有新创见、新观点。医学论文不同于教科书及综述讲座之类的文章，而是在于学术交流，报到新发现，发表新方法、新理论。因此在内容中必须突出“新”字，对于已为人知的观点不必复述，而应突出阐明自己新的观点。
（三）理论性
医学论文不仅是医学科学研究的总结，而且是一个在创造的过程。它不同于一般的.科研记录或实验报告，而应提炼出指导医学科研活动及临床实践的经验教训，发现规律，并上升为理论，反过来指导实践。
（四）简洁性
医学论文要求简洁，这不同于一般的文学作品，需要各种修辞手段和华丽的词藻，它要求行文严谨，重点突出，文字语言规范、简明，能用一个字表达清楚的就不用两个字，不滥用同义词和罕见词。文章尽可能简短，材料方法部分应简明扼要，结果部分可用较少的图表说明较多的问题，讨论部分不赘述已公认的东西，不重复已有的讨论。总之，用最短的文字说明要阐述的问题，以减少阅读时间，使读者用较短的时间获得更多的信息。
（五）逻辑性
论文的逻辑性是指论题、论点、论据、论证之间的联系一环扣一环，循序撰写，首尾呼应，顺理成章，并做到资料完整，设计合理，避免牵强附会，虎头蛇尾，空洞无物。
（六）可读性
写论文的目的就是进行学术交流，最终是给人看的，因此，论文必须具有可读性，即文字通顺，结构清晰，所用词汇具有专业性，而且是最易懂，最有表达了的字眼。使读者用较少的脑力和时间理解所表达的观点和结论，并留下深刻的影响。
医学论文统计学方法应用的错误解析论文
摘 要： 统计学方法应用正确与否直接关系到医学科研结果的可信度和有效性，在研究设计时的错误应用会否决整个科研研究方案，基于错误统计学方法上产生的结果会浪费科研人员的时间和精力。编审人员应该高度重视医学论文的统计学方法应用，提高单篇文献的质量和学术水平。
关键词： 统计学方法；医学论文；解析
一、引 言
医学由于其研究的复杂性和系统性，常需要应用严谨的统计学方法，由于有些作者对医学科研的统计学理论和方法的应用缺乏深刻了解，在医学论文中错误应用统计学方法的现象时有发生。统计学方法应用的错误直接导致统计结果的错误。例如统计学图表、统计学指标、统计学的显著性检验等。因此，正确应用统计学方法，并将所获得的结果进行正确的描述有助于单篇论著的质量提高，现将医学论文中统计学方法应用及其常见结果的错误解析如下。
二、医学论文统计学方法应用概况
医学论文的摘要是全文的高度浓缩[1]，主要由目的、方法、结果、结论组成。一般要求要写明主要的统计学方法、统计学研究结果和P值。一篇医学论文的质量往往通过摘要的统计学结果部分就能判断。统计学方法的选择和结果的表达直接影响单篇论著的科研水平。
(一)材料与方法部分
正文中，材料与方法部分必须对统计学方法的选择、应用、统计学显著性的设定进行明确说明。通过对统计学方法的描述，读者应该清楚论著的统计学设计思路。材料部分要清楚说明样本或病例的来源、入组和排除标准、样本量大小、研究组和对照组的设定条件、回顾性或者前瞻性研究、调查或者实验性研究、其他与研究有关的一般资料情况，其目的是表明统计学方法应用的合理性和可靠性，他人作相关研究时具备可重复性。方法部分应详细叙述研究组和对照组的不同处理过程、观察的具体指标、采用的测量技术，要具备可比较性和科学性，
方法部分还要专门介绍统计分析方法及其采用的统计软件。不同的数据处理要采用不同的方法，必须清楚的说明计数或者计量资料、两组或者多组比较、不同处理因素的关联性研究。常用的有两组间计量资料的t检验，多组间计量资料的F检验，计数资料的卡方检验，不同因素之间的相关分析和回归分析。有些遗传学研究方法还有专门的统计学方法，要在这里简要说明并给出参考文献，还要简单叙述统计方法的原理。统计学软件要清楚的说明软件的名称和版本号，如基于家系资料研究的FBAT1.7.3版本。
(二)论文结果部分
论文结果部分要显示应用统计学方法得到的统计量[2]，所采用的统计学指标较多时，往往分开叙述。分组比较多时还要借助统计图表来准确表达统计结果。对于数据的精确度，除了与测量仪器的精密程度有关外，还与样本本身的均数有关，所得值的单位一般采用紧邻均数除以三为原则。均数和标准差的有效位数要和原始数据一致。标准差或标准误差有时需要增加一个位数，百分比一般保留一个小数。在统计软件中，分析结果往往精确度比较高，一般要采用四舍五入的方法使其靠近实验的实际情况，否则还会降低论文的可信度和可读性。
结果部分的统计表采用统一的“三线”表，表题中要注明均数、标准差等数据类型。表格中的数值要按照行和列进行顺序放置，要求整齐美观，不能出现错行现象。要明确标注观察的例数，得到的检验统计量。统计图可以直观的表达研究结果，如回归和相关分析的散点图可以显示个体值的散布情况。曲线图表达个体均值在不同组别随时间变化的情况或者不同条件下重复测量的结果。误差条图由均数加减标准误绘出，描述的是67%的置信区间，不是95%，提倡在误差条图采用95%的置信区间。
关于统计量，一般采用均数与标准差两个指标，均数不宜单独使用。使用均数的时候要明确变异指标标准差或者精确性指标标准误。关于百分比，分母的确定必须要符合逻辑，过小的样本会导致分母过小而出现百分比过大的情况。百分率的比较要写清两者中不同的变化，可以采用卡方检验。
1.假设检验的结果中，常见只写P值的情况，有时候会误导读者，也会隐藏计算失误的情况，因此写出具体的统计值，如F值、t值，可以增强可信度。对于率、相关系数、均数这类描述统计量，要清楚写明进行过统计学检验并将结果列出。P值一般取0.05与0.01作为检验显著性，对于结果的计算要求具体的P值，如P=0.23或P=0.02。
2.在对论文进行讨论时，作为统计学方法产生的结果往往要作为作者的主要观点支持其科学假设，对统计结果的正确解释至关重要。P值很大表明两组间没有差别属于大概率事件，P值很小表明两组间没有差别的概率很小。当P<；0.05，表明差异具有统计学意义。P值与观察的样本量的大小有关联，当样本量小的时候，数据之间的差别即使很大，P值也可能很大；当样本量大时，数据之间的差别即使很小，P值也可能显示有显著性差异。相关系数统计学意义的显著性也与相关系数的大小没有绝对的关联，有统计学意义的样本相关系数可能很小。因此，有统计学差异的描述并不一定意味着两组间差别很大，错判的危险性很大，显著性的检验为定性的结果，结合统计量大小方可判断是否具有专业意义。
变量间虚假的相关关系与变量随时间变化而变化相关，统计学意义的关联并不表示变量间一定存在因果关系。因果关系的确定要根据专业知识和采用的'研究方法的不同来考量。使用回归方程进行分析，当两变量间具有显著性关系，但是从自变量推测因变量仍然不会很精确。相关或回归系数不能预测推测结果的精确程度，而只是预测一个可信区间。诊断性检验应用于人群发病率很低的疾病，灵敏度、特异度的高低对于明确疾病诊断并不能很肯定。“假阳性率”与“假阴性率”根据实际的需要不同要求并不一致，在疾病患病率很低时，出现假阳性也是正常的，要确诊疾病必须要与临床症状体征相结合。因此，这两个率的计算方法必须交待清楚。
三、医学论文统计学方法应用的常见错误分析
(一)“材料与方法”中的统计学方法应用的常见错误
“材料与方法”中统计学方法常见的问题主要为：对样本的选择或者研究对象的来源和分组描述很少或者过于简单。例如，临床入组病例分组只采用简单的随机分组，未描述随机分组的方法，未描述是否双盲双模拟，未设置空白对照组，分组后对性别、年龄、文化程度的描述未进行统计学检验，对于特殊的统计学方法没有详细交代；动物实验分组的随机化原则描述过于简单，没有具体说清完全随机、配对或分层随机分组等；统计分析方法没有任何说明采用的分析软件，有的只说明采用的分析软件而不交代在软件中采用的统计方法；没有说明原因的情况下出现样本量过于小等情况。
(二)“结果”统计学方法应用的常见错误
1.应用正确的统计学方法出现的结果表达并不一定正确。例如前文所述数据的精确度要求。医学论文常见错误中包括均数、标准差、标准误等统计学指标与原始数据应保留的小数位数不同；对于率、例数、比值、比值比、相对危险度等统计学指标保留的小数点位数过多；罕见疾病的发病率、患病率、现患率等指标没有选择好基数，导致结果没有整数位；相关系数、回归系数等指标保留的小数位数过多或者过少；常用的一些检验统计量，如F值、t值保留的位数不符合要求。
2.对统计学指标进行分析和计算时，一般采用计数资料和计量资料进行区分。计量资料常用三线表，在近似服从正态分布的前提下采用均数、标准差进行说明，如果不符合正态分布时，可以采用加对数或其他的处理方式使其近似正态分布，否则只能采用中位数和四分位数间距等指标进行描述。医学论文中常见未对数据进行正态分布检验的计算，影响统计结果的真实性和可信度。对于率、构成比等常用的计数资料指标，常见样本量过小的问题，采用率进行描述会影响统计结果的可靠性，采用绝对数进行说明会显得客观一些。还有一些文献将构成比误用为率，也是不可取的。
3.在判断临床疗效之一指标时，两组平均疗效有差别并不意味着两组的每一个个体都有效或无效，必须通过计算有效率进行计算。如比较某药物治疗糖尿病的疗效，服药一周后，研究组和对照组的对血糖降低值分别为6.7 ±2.4 和1.2 ±0.6 ( P = 0.000 1) 。按空腹血糖值低于7.7mmol/L的疗效判定有效率，研究组和对照组的有效率分别为75.6%和12.4% ，尽管平均疗效相差较多，但也要注意到该药物对部分患者无效(24.4%)。对假设检验结果的统计学分析结果，P 值的表达提倡报告精确P值，如P = 0.015或P = 0.321等。目前的统计学分析软件均可自动计算精确的P 值。例如常用的SAS，SPSS等，只要提供原始数据，就可以计算出t值、F值和相应的自由度，并可获得精确的P值。
四、小 结
提高医学论文中统计学方法的使用质量是编辑部值得重视的一项长期而又艰巨的工作[3]，医学论文中统计方法应用和统计结果的表达正确与否，不仅体现了论文的科学性和严谨性，而且对于提高期刊整体的学术质量，促进医学科学的发展和传播也有着重要作用[4]。
参考文献：
[1] 李敬文,吕相征,薛爱华.医学期刊评论性文章摘要的添加对期刊被引频次的影响[J].编辑学报,2011(23).
[2] 陈长生.生物医学论文中统计结果的表达及解释[J].细胞与分子免疫学杂志,2008(24).
[3] 潘明志.新时期复合型医学科技期刊编辑应具备的素质和能力[J].中国科技期刊研究,2011 (22).
[4] 张春军,董凯.网络信息时代加强医学期刊编辑的信息素养[J].牡丹江医学院学报,2011(32).
