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医学统计论文
医学统计是研究如何搜集、整理和分析医学研究对象的数据和作出推断的一门学科，下面是我为大家收集整理的是医学统计论文，仅供参考。
摘要： 不同的统计分析方法均有其适用的范围和应用的条件，研究者在书写医学论文时应根据论文设计及资料的类型进行合理的试验设计，选择恰当的统计分析方法，切记勿盲目套用。同时，还应注意得出的结果和结论应满足设计的要求。医学统计方法的正确运用，是充分利用试验研究获得的数据，也是最终得出科学、可信的结论的必要条件。
关 键词 ：医学统计；方法；运用；原理；选择
一、统计学方法简介
统计学方法包括统计软件包、统计分析方法以及检验水准三方面的内容。其中医学论文中常提到检验水准即α，它是用来表示组间实际无差别而统计结果判断有差别，犯这类错误的概率。实际工作中常取α=，当研究数据计算的P值小于时，组间差异比较被认为有统计学意义。统计学方法包括统计描述和假设检验两个方面的内容。统计描述是指根据资料及原始数据分布的类型，选择正确的指标来描叙资料及数据的特征。而假设检验即组间差异性检验，是医学论文中最常用的统计学方法。资料类型则包括能用具体数据表示的定量资料与不能用具体数值表示但能反映被观察对象某一特征的定性资料。定性资料的统计描述包括率、相对比和构成比。而参数法及非参数法是常用的定量资料统计分析方法。参数法一般包括t检验、方差分析，非参数法常用的有秩和检验。
二、试验设计中的统计学原理
合理的试验设计与统计处理的可信度存在直接联系，研究者在编写医学论文时应对医学研究设计方法进行说明。在进行试验设计时应遵循随机、对照、均衡和重复四大原则。在进行试验设计的时候通常会涉及到研究对象的选择，研究对象的分组及选择合理的检测指标三个方面的内容。
医学论文就是通过对样本的研究来进行推断总体，找出其共性，得出结论。因此研究者在选择研究对象时应注意选择样本应具有一定数量，能反映出该事物的规律性特征，但又应注意例数不能太多，以免造成不必要的浪费。其选择的原则就是在保证试验结果可靠性的前提下选择最少的样本例数。研究者在选择样本对象后应对其基本特征进行详细的描述，比如患者的年龄、性别、病理分期、疾病诊断的标准等。此外在试验中所用到的试剂、仪器的型号、规格等都应作出说明，以供读者借鉴和做出判断。选定好研究对象后就要对其进行分组。在进行分组时研究者一般遵循统计学中的“随机分配”、“设立对照”以及“均衡”、“重复”的原则。随机化原则是提高组间均衡性的一个重要手段，也是资料分析时进行统计推断的前提。有对照才有比较，在进行组间比较时，应确定好处理因素与实验效应的关系。均衡性则是要使得对结果产生影响的非处理因素尽可能保持一致，这样才能保证对照的结果让人信服。观察实验效应的.指标主要有主观指标与客观指标。正所谓主观指标就是通过问答的方式调查受试者自己判断的主观感受；而客观指标则是通过仪器来检验和测量所得出的结果。在进行试验设计时应选择客观性较强、高灵敏性和精确性的指标。
三、统计学方法的选择
统计学方法的正确选择是直接影响到论文结论可信度的重要依据，因此研究者在编写论文时应注意选择合适的统计学方法。不同的统计学方法应用的范围不同。研究者在编写医学论文时常根据论文研究的目的、资料类型、试验设计的方案、样品大小、水平数、特定条件、数据分布特征以及综合分析等来选择对应的统计方法，同时还要根据专业知识与资料的实际情况，结合统计学原则，灵活地选择。当定性资料正态分布时，研究者一般用均数和标准差来表示统计描述指标；当定性资料不符合正态分布时，则可选用中位数及级差来表示；当定量资料正态分布且组间方差齐时一般选用参数法，反之则选用非参数法。t检验一般适用于小样本（n<50）的定量资料且方差齐的两组数据之间的比较。其特点是在均方差不知道的情况下，可以检验样本平均数的显著性，大样本（n≥50）采用u检验；多个样本均数两两比较则用方差分析，如差异有统计学意义，可采用q检验；Dunnett检验则适用于多个实验组与一个对照组均数的比较。定性资料中，表现为互不相容的类别或属性，分为二分类和多类反应，如治疗结果为显著和好转的人数等，该种资料可选用字检验，大样本（n≥50）时采用u检验。如：患者的治疗结果评定为痊愈、显著有效、好转、无效或死亡。该种资料可选用秩和检验或u检验。总之，不论论文中选用的是哪种统计学方法，都要计算出检验值，然后再根据统计量值来判定P值的大小，结论一般描述为“差异有（无）统计学意义”。
四、常见统计学方法的误用分析及对策
1.统计方法误用。最常见统计方法误用是对等级资料进行比较时应用秩和检验而误用卡方检验。例如：在评价采取不同治疗方法的两组急性脑血管病患者疗效中，治疗组显著有效、有效、无效三种分型分别为15例、10例、8例，对照组分别为14例、11例、9例。本资料例数较少，应选用等级比较的秩和检验，而有些作者却认为只要是率的比较就可以采用字检验。研究者在选择统计学方法时应根据相应的原则，对文章研究目的、资料类型、样品大小、水平数、数据分布特征等进行综合分析后，再来选择对应的统计方法。
2.选用检验方法错误。在有些论文中，作者常将本应用方差分析和q检验的误用t检验。t检验一般适用于小样本（n<50）定量资料且方差齐的两组数据之间的比较，而方差分析及q检验主要用于对多个样本均数进行比较，几种不同治疗或处理方法等的同时比较。例如：在讨论中、西以及中西医结合治疗急性脑血管病时，两组患者的年龄、病程、病情严重程度等差别均无统计学意义，比较三组患者的一些指标变化。组间多重比较应用q检验，但文中作者采用的是t检验，对三组均数进行两两比较。这不仅造成了资料的利用率低，也增加了假阳性的概率，降低了试验结果的可信度。
五、结论表述中的统计学应用
资料的统计处理不是医学研究工作的最终目的，而是通过统计学分析为研究结论提供依据或者线索。因此，在对统计资料进行分析后应把握统计学术语，对结论做出科学的分析跟解释。在根据统计结果得出专业结论时研究者应遵循一个重要原则，就是统计结论都是概率性的，不能绝对地肯定或否定。研究者习惯上将“P<”称为显著性，不应误解为差别很大或者在医学上有显著的价值。统计推断是以一定的概率界值为依据，说明来自同一总体的可能性大小。“差异有统计学意义”说明在试验中的差异不能用抽象误差进行解释；“差异无统计学意义”表明在试验既定的条件下，差异可能是因抽象误差引起的，在增加样本数量的情况下，差异可能变成“有统计学意义”。
参考文献：
[1]医学统计工作的基本内容[J].国际检验医学杂志，2013（19）：2563.
[2]关红阳，郭轶男.医学统计t检验的分析研究[J].中国校外教育，2013（30）：114.
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。
正确的统计学分析一定要建立在明确的研究目的和研究设计的基础之上，那些事先没有研究目的和研究设计，事后找来一堆数据进行统计分析都是不可取的。 在医学论文的撰、编、审、读过程中经常遇到的问题是研究的题目与课题设计、论文内容不符，包括文章的方法解决不了论文的目的、文章的结果说明不了论文的题目、文章的讨论偏离了论文的主题；还有是目的不明确、设计不合理。如题目过小，论文不够字数，而一些无关紧要的变量指标或结果被分析被讨论；又如题目过大，论文的全部内容不足以说明研究的目的，使论文的论点难以立足。 所以，合理明确的论文题目或目的以及研究设计方案是撰、编、审、读者应当关注的首要问题。此外，样本含量是否满足，抽样是否随机，偏倚是否控制等，也是不可忽视的问题。2、建好分析用的数据库建好数据库是正确统计分析的前提和基础，甚至决定了论文分析结果的成败。对于编、审、读者来讲，一般由于篇幅的限制，往往得不到数据库数据，而只有作者在数据库数据基础上经统计描述计算后给出的诸如各指标均数 x、标准差 s 或中位数 M、百分位数 Px 的“二手”数据，或将研究对象小或特征属性分组，清点各组观察单位出现的个数或频数的频数表数据等。 无论是否能够得到数据库数据，作者在统计分析过程中一定依据数据库数据进行计算，得出结果。如果对“二手”数据或频数表数据的结果等存在疑惑，编辑、审稿专家或读者有权要求作者提供数据库数据以检查其完整性、准确性和真实性，确保研究数据的质量。假若在投稿须知中对数据库数据作出必要的要求，无疑对于保证刊物的发表质量有着积极的意义
秋风送爽，也给我们送来了刘岭教授的统计说说第五期。这一期的统计学方法之选择大家一定要认真学起来，说不定马上你就会用到了。编者语针对常用的基本统计学方法，一般而言说的就是t检验、单因素方差分析和卡方检验，这也是大家在写论文、阅读论文时经常遇到的统计学方法（几乎每篇文章都会涉及这一种或几种方法），那到底该采用何种统计学方法呢？今天我们就此来聊聊。一、拿到数据开始分析之前，一定要进行数据类型的划分（图1），因为不同数据类型资料，描述的方式不一样，统计学方法也不一样。图1 统计资料的类型举个例子（表1）：表1 某地2002年735例65岁以上老年人健康检查记录二、各种类型资料的统计分析（描述与统计推断）1.计量资料特点：每个观察单位的观察值之间有量的区别，有单位；描述形式：最常见采用“X±S”（一般文献中经常见到），用算数均数描述其平均水平，用标准差描述其离散程度。如果遇到数据“特别变态”（特别是标准差大于算数均数），就采用Md(P25,P75)（Md为中位数，P25和P75为四分位数）（表2）。正态分布检验请大家复习：医学科研课堂丨统计说说（三）：你所应该了解的正态、方差齐性检验表2 计量资料常用统计指标的特点及其应用场合统计推断方法：一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点：一是划清数据类型（计量资料）；二是明确试验设计类型（完全随机设计？几组样本？）；三是注意所用方法的应用条件；四是满足正态方差齐性时采用t检验（注意t检验有三种形式哦！）或单因素方差分析，不满足时采用秩和检验（图2）。图2 计量资料统计方法的正确选择提醒两点：① 如果样本数据不服从正态分布的话，那就只能用非参数检验（秩和检验），但其检验效能低于参数检验（t检验或方差分析）。所谓检验效能低就是本身有差异，却没有能力发现其差异。② 如果是两组以上样本的数据时，不能采用t检验（会导致假阳性错误概率增加），应该采用方差分析。若方差分析的P<，需再进一步两两比较，常用的方法为LSD法或SNK法（注意依旧不能采用t检验）。在上两讲内容中我们已经学过t检验（医学科研课堂丨统计说说（二）：你的t检验做对了吗？）和方差分析（医学科研课堂丨统计说说（四）：统计学方法之灵魂—方差分析）了，至于秩和检验，我们以后会逐步介绍滴。多因素分析一般采用回归分析，主要是线性回归分析，以后会给大家介绍此方法。2.计数资料特点：无序分类，同类别中各观察单位之间没有量的差别，但各类别间有质的不同，各类别互不相容。其中二分类一定是计数资料（例如性别只有男/女之分，是否继发某种疾病只有继发/未继发之分），而多分类满足分类在性质上没有程度等级上的差别，即为计数资料（例如婚姻状况包括未婚、已婚、离异、丧偶，就属于多分类，但各分类没有程度等级差别，因此为计数资料，尿糖定性检测结果包括-、+、++、+++、++++，属于具有程度等级差别的多分类资料，就不属于计数资料，属于等级资料了）。描述形式：最常见采用“例数（%）”（一般文献中经常见到），主要要分清构成比（结构相对数）和率（强度相对数）的差别（表3）。而且在应用时，分母（就是样本量啦）一般不宜过小，分母太小不足以反映数据的客观事实，也不稳定。表3 计数资料常用统计指标的特点及其应用场合比如说：1.某地肺癌患者中男性A例，女性B例，则当地肺癌患者的性别比为A/B就是“比”。2.某次研究共检出了致病菌3种，总株数为A+B+C，其中一种致病菌检出株数为A，那么A/（A+B+C）就是构成比，即该种致病菌占总致病菌的比重或分布。3.某研究对患者（总例数为B）进行治疗，结果治愈的患者例数为A，则A/B即为率（可以理解为治愈率）。统计推断方法：一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点：一是划清数据类型（计数资料）；二是明确试验设计类型（完全随机设计？几组样本？）；三是注意所用方法的应用条件；四是多样本率比较，若卡方检验的P<，需再进一步两两比较，并进行Bonferroni校正，以控制假阳性（图3）。图3 计数资料统计方法的正确选择提醒两点：① 构成比是以100作为基数，各构成部分所占的比重之和必须为100%，故某组成部分所占比重的增减必影响其它组成部分的比重；② 构成比和率在实际应用时容易混淆，主要区别在分母上，所以应正确选择分母。多因素分析一般采用回归分析，主要是Logistic回归分析，以后会给大家介绍此方法。3.等级资料特点：属于多分类资料，满足多分类在性质上有程度等级上的差别，各分类属性按一定顺序排列（有序），即为等级资料。描述形式：最常见采用“例数（%）”（一般文献中经常见到），这和计数资料的描述大体相同，主要区别在于多个分类排列时一定要按照顺序进行（从小到大或从弱到强）。统计推断方法：等级资料的统计分析方法在单因素分析中采用非参数检验（秩和检验），当然对于双向有序R×C资料，也就说分组变量和结局变量都是有序（等级）的情况，构成比的比较采用卡方检验，程度的比较采用秩和检验，趋势关联性的比较用秩相关（也称等级相关）。多因素分析中采用有序Logistic回归。注意：分类变量（计数资料和等级资料）在软件分析操作时，要适当数量化处理（赋值），赋值情况会直接影响统计分析结果的解释。最后用下面这张图来总结基本统计学方法的选择（图4）。图4 常用基本统计学方法的正确选择今天的内容就到这里，同学们多多复习，有什么问题和不懂的可以在下面留言，我们会请刘岭教授一一解答。好了，让我们期待下一期吧！撰稿：刘岭 约稿编辑：刘芹排版：毕丽 审核：王东专家简介刘岭：陆军军医大学卫生统计学教研室副教授，主要从事卫生统计学教学、科研工作。担任中华卫生信息学会第八届统计理论与方法专业委员会委员，重庆市预防医学卫生统计专业委员会副主任委员，并担任《第三军医大学学报》等多家杂志的编委、统计审稿专家。历史推荐医学科研课堂丨统计说说（四）：统计学方法之灵魂—方差分析 医学科研课堂丨统计说说（三）：你所应该了解的正态、方差齐性检验 医学科研课堂丨统计说说（二）：你的t检验做对了吗？ 医学科研课堂丨统计说说（一）：样本量估算是个什么东东？
正确的统计学分析一定要建立在明确的研究目的和研究设计的基础之上，那些事先没有研究目的和研究设计，事后找来一堆数据进行统计分析都是不可取的。 在医学论文的撰、编、审、读过程中经常遇到的问题是研究的题目与课题设计、论文内容不符，包括文章的方法解决不了论文的目的、文章的结果说明不了论文的题目、文章的讨论偏离了论文的主题；还有是目的不明确、设计不合理。如题目过小，论文不够字数，而一些无关紧要的变量指标或结果被分析被讨论；又如题目过大，论文的全部内容不足以说明研究的目的，使论文的论点难以立足。 所以，合理明确的论文题目或目的以及研究设计方案是撰、编、审、读者应当关注的首要问题。此外，样本含量是否满足，抽样是否随机，偏倚是否控制等，也是不可忽视的问题。2、建好分析用的数据库建好数据库是正确统计分析的前提和基础，甚至决定了论文分析结果的成败。对于编、审、读者来讲，一般由于篇幅的限制，往往得不到数据库数据，而只有作者在数据库数据基础上经统计描述计算后给出的诸如各指标均数 x、标准差 s 或中位数 M、百分位数 Px 的“二手”数据，或将研究对象小或特征属性分组，清点各组观察单位出现的个数或频数的频数表数据等。 无论是否能够得到数据库数据，作者在统计分析过程中一定依据数据库数据进行计算，得出结果。如果对“二手”数据或频数表数据的结果等存在疑惑，编辑、审稿专家或读者有权要求作者提供数据库数据以检查其完整性、准确性和真实性，确保研究数据的质量。假若在投稿须知中对数据库数据作出必要的要求，无疑对于保证刊物的发表质量有着积极的意义
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。
医学生的论文范文
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摘要 ：针对当前医院检验科带教师资水平低下的现状，提出要从提高带教教师专业水平、改革教学方法及制定规范化的带教流程等方面来切实提高医检验科实习带教水平。
关键词 ：医学检验；实习带教
随着检验医学的快速发展，检验仪器在检验科的应用越来越普及，医院检验科开展的大多数项目都已实现了全自动或半自动化，在有些大医院甚至连样本分检都应用了流水线，这使得现在的检验实习生进入医院实习后几乎沦落为“仪器操作工”，很多实习生反映在生化、临检等专业组实习期间只是从事简单的样本编号、离心、上机等枯燥而没有技术含量的工作，在实习期结束后，大多数学生根本无法进行独立的检验工作，更不要说对检验结果进行分析评价，与预期的实习效果相差很远。如何改变这一现状，笔者经过考察与调研，提出如下几点建议。
一、提高带教教师的专业水平和自身素质
临床实习是医学院校学生将所学的理论知识与临床操作技能相结合的过程，是实习生由学校走向工作岗位必不可少的关键环节，其目的是使实习生在实际工作中学会运用所学的理论知识，提高操作技能，培养分析问题、解决问题的能力[1]。在实习过程中，带教教师起到了至关重要的作用，一个认真负责、学识丰富的带教教师，能让学生终身受益。但是目前普遍存在的现象却是大多数的带教教师理论知识匮乏、知识结构陈旧。
以笔者所在的单位为例，本科室各个专业组除了专业组长，其他工作人员几乎没有任何带教能力，实习生跟着这些老师只是简单地模仿他们的工作流程，根本谈不上理论与实践相结合。甚至有的工作人员自己的工作习惯都是错误的，这样对实习生的临床实习非常不利。随着时代的快速前进，现代医学也得到了飞速的发展，为了适应这种前进与发展，带教教师也需要适时转变观念。
首先必须不断地完善充实自己，一方面要经常阅读专业书籍，更新自己的知识库，系统掌握本专业基本理论和基本技能，另一方面还要经常查阅文献，拓宽自己的知识面，熟悉本专业在国内外的发展动态以及前沿技术。其次，带教教师要提高自身的道德修养，端正工作态度，建立正确的人生观、价值观，摒弃唯利是图的思想观念，树立为患者服务的思想准则，通过自身的言行举止，促使实习生形成内在的学习动力，成为实习生学习的楷模，把实习生培养成为优秀的医学事业接班人。
二、充分调动实习生的学习积极性
学习应该是一个充满乐趣的过程，枯燥的“填鸭”式的教学会让学生产生厌烦的情绪，对教学的基本原理的不理解会使他们缺乏学习的主动性和积极性，不利于他们独立思考，教学效果自然不好，也不利于学生的长期记忆。笔者认为可以从以下两个方面充分调动实习生的学习积极性。
（一）采用病例讨论的方法加强学生的理解记忆
比如在《临床检验基础》关于尿液检验这一章节中讲到试带法尿蛋白检测采用的是指示剂蛋白质误差法，因此尿液pH变化会干扰尿蛋白结果，pH高会出现假阳性，pH低会出现假阴性。学生在学习时由于不理解原因，所以经常会记成相反的结果。因此当我们在实际工作中遇到尿液pH高于8、尿蛋白定性试验为阳性的样本时，为了证明是否是尿液pH干扰导致的假阳性，带教教师可以将这份尿液用生化分析仪进行尿蛋白检测，根据生化分析仪上的阴性结果再反过来向学生阐明尿液分析仪检测尿蛋白的原理，这样就能有助于学生对复杂概念的理解，加深学生的记忆，从而激发学生的学习兴趣。
（二）采用PBL模式进行实习带教
PBL（problem—basedlearning），是1969年由美国神经病学教授Barrows首创的一种以问题为基础，以病案为先导的学习方式[2]。在实习带教之前，带教教师可以先向学生提出问题，然后由学生带着问题有目的地进行学习，因为要回答教师的提问，学生在学习时就会自觉地理解记忆，这样比简单的说教更容易使学生接受。
比如在凝血检验中会遇到很多心血管科的病人要多次检验血浆凝血酶原时间（PT），通过这一现象，向学生提出问题：“为什么这些病人要定期复查这一项目？”带着这样的疑问，学生通过图书馆或网络资源查找相关资料，知道了心脏手术后的病人需要长期口服华法林之类的抗凝药，学习了这类抗凝药的抗凝原理，并且了解了华法林具有明显的个体差异，使用过量易致出血，用量不足又会导致体内血栓形成，所以治疗过程中应定期随访检查国际标准化比值（INR值），而INR值是根据PT计算出来的，因为每个批次的凝血酶原试剂活性不同，这样检测出来的PT结果差异很大，不利于临床疗效的判断，所以每批试剂都会有相应的国际敏感指数（ISI），利用ISI和PT计算出INR，通过这一系列的`学习和理解，学生对于INR的临床意义就会记得非常深刻。
从提出问题到解决问题这一过程中，学生是主动参与的，这样可以充分调动他们的积极性，期间带教教师再配合一些病例讨论加深学生的理解，以使理论更好地与临床实践相结合，得到满意的教学效果。PBL教学模式提倡的是将复杂的网络样结构的医学知识以“疾病”连接起来，将相关学科的基础与临床知识进行重新整合，比如在临床专业中的本周氏蛋白检测，可以与生化专业中尿蛋白电泳检验出的M蛋白带，以及血液科的多发性骨髓瘤进行联合讲解，使不同学科的知识得以交叉，使学生学到多学科的综合知识，而不是片面的、断层的知识，并使学生在有限的时间内学会解决问题的技能和自主学习的能力。
三、建立规范化的带教流程
带教教师的专业水平不一样，对事物的理解能力也不一样，不同的教师其工作习惯、实践经验、心得体会都是不一样的。同样一项工作一个老师这样做，另一个老师却是另外一种做法。例如在临检组实习期间对血涂片进行瑞氏染色时，有的老师说需要染5—10分钟，有的老师却说染2—3分钟就足够了，这让学生感到无所适从，不知道该听谁的，使得临床带教无法规范化、标准化。
为了避免这一现象长期存在，建议科室可以形成一套规范化的实习生带教流程。各个专业组根据本专业的检测项目和工作特点针对不同层次的带教要求写出本专业的带教目标、带教内容、带教方法以及评价要点，形成统一的标准化文件，各带教教师定期对文件进行系统学习，对各自的带教内容做到熟记于心，在这种情况下才能让学生真正体会到心临床实习的重要性，也才能真正认真对待实习过程。
四、定期进行实习带教效果考核
考核是检验教学效果的一种手段，也是对带教工作的有效总结。科学的实习考评制度既可以考核学生的实习效果，也可以衡量带教教师的实习带教水平[3]。我科现有的考核仅仅是对实习生进行的出科考核，并没有对带教教师的操行品德及教学方法进行考核。即使是针对实习生的出科考核，也没有一个统一的标准，有的专业组仅仅是对学生进行口头提问，学生回答问题的完整性、逻辑性无从得知，打分也充满随意性。针对这种现象，应该由科室成立实习带教考核小组，制定详细的考核办法及考核计划，按照计划定期进行考核。
临床实习教学是医学教育极为重要的一个阶段。对临床实习生而言，是他们从学习到工作角色转换的非常重要的中间时期。医疗模式从过去的直觉医学到现在的循证医学，发展到未来的精准医学，对检验人员的要求越来越高。因此，在临床实习中，实习生既要学习医学知识、临床操作技能，又要学习人文知识。临床实习教学质量的好坏对实习生的未来将产生很大的影响，所以规范化的实习教学管理显得非常重要。优秀的带教师资队伍、合理的教学实习计划、完善的教学管理制度、严格的教学实施、科学的考评制度是保证实习质量的关键。
参考文献：
[1]何伟业,蓝红云,杨平英,等.检验科临床实习带教中的几点认识[J].检验医学与临床,2010,7(23):2666.
[2]顾兵,潘世扬,黄佩珺,等.开放实验室及PBL教学在医学检验学实验教学中应用的探讨[J].南京医科大学学报(社会科学版),2008,30(1):69-71.
[3]郑磊,王前.医学检验专业本科生实践教学和管理模式的优化[J].中华医学教育杂志,2010,30(1):35-38.
1.新辅助化疗对腹腔镜辅助胃癌根治术后吻合口并发症及远期预后的影响摘要: 目的：分析新辅助化疗对腹腔镜辅助胃癌根治术后吻合口并发症的发生及吻合口并发症对远期预后的影响。方法：回顾性分析2010年1月至2020年1月在青岛大学附属烟台毓璜顶医院行腹腔镜辅助胃癌根治术的1199例胃癌患者的临床病理资料及术后吻合口并发症发生情况，包括吻合口漏、吻合口狭窄和吻合口出血。根据患者是否接受过新辅助化疗将其分为新辅助化疗组(170例)和非新辅助化疗组(1029例)。分析术前新辅助化疗与腹腔镜辅助胃癌根治术后吻合口并发症发生率的关系及吻合口并发症对胃癌预后的影响，并使用倾向性评分匹配(PSM)消除两组的潜在混淆偏差后，比较两组吻合口并发症发生率的差异及吻合口并发症与远期预后的关系。结果：PSM之前，新辅助化疗组和非新辅助化疗组的吻合口并发症的发生率，包括吻合口漏、吻合口狭窄和吻合口出血，均没有明显差异(P > )。PSM之后，新辅助化疗组和非新辅助化疗组的吻合口并发症的发生率，包括吻合口漏、吻合口狭窄和吻合口出血，均没有明显差异(P > )。二分类Logistic回归分析显示，贫血、肺炎是腹腔镜辅助胃癌根治术后吻合口漏的独立危险因素(P < )，新辅助化疗并不是术后吻合口漏的独立危险因素(P > )。根据有无吻合口并发症，将1199名患者分为2组，构建生存曲线并进行生存分析，结果发现无吻合口并发症患者较吻合口并发症患者的5年生存率更好( (), P < )。结论：新辅助化疗对腹腔镜辅助胃癌根治术后吻合口并发症的发生率没有明显影响，发生吻合口并发症的患者预后不良。文章引用：于彬, 姚增武, 鉴谧, 崔洪铭, 刘传绪, 赵扬, 姜立新. 新辅助化疗对腹腔镜辅助胃癌根治术后吻合口并发症及远期预后的影响[J]. 临床医学进展, 2023, 13(1): 113-121. 表达水平与机体免疫在肺部感染性疾病中的研究进展摘要: 程序性死亡蛋白-1 (programmed death 1, PD-1)是在免疫细胞上表达的免疫抑制分子，通过参与程序性细胞凋亡过程，对活化的T淋巴细胞进行负性调控，它与程序性死亡蛋白配体1 (programmed death ligand 1, PD-L1)组成的信号通路在自身免疫调节、肿瘤免疫及慢性病毒感染中均起着重要的作用，是自身免疫性疾病和肿瘤的潜在药物治疗靶点。同时，T细胞持续性表达PD-1可使免疫耗竭，导致人体免疫功能下降，T细胞耗竭发生在许多肿瘤及慢性病毒感染中。本文综述了T细胞中PD-1表达水平在肺部感染性疾病治疗过程中的变化，并对未来肺部感染性疾病的临床评估和治疗提出展望。文章引用：张龙志, 程曼曼, 王娴玮. PD-1表达水平与机体免疫在肺部感染性疾病中的研究进展[J]. 临床医学进展, 2023, 13(1): 218-225.
医学毕业论文写作技巧
导语：医学毕业论文写作的技巧有哪些呢?医学论文的标题要简明扼要，突出重点。下面是我分享的医学毕业论文写作的技巧，欢迎阅读!
人们读书看报，首先要看的是标题，题目常常能概括地反应文章的内容。题目取得好，简练又吸引人，才会引起读者的兴趣。标题“居文之首，句文之要”，被人们比喻为文章的眼睛。标题在学术论文中同样起着至关重要的作用。随着经济全球化的发展，医学界国际交流活动日趋频繁，在交流活动中起主导作用的学术期刊更加“规范化、标准化”，国内越来越多刊物须附英文标题和摘要。因此，学术论文的标题英译也越来越重要。医学论文题名具有高度概括集中反映文献主题的功能，指导读者查找文献资料的导读功能和信息储存提供编制文献检索的功能。本文主要探讨医学论文英文标题写作中应遵循的主要修辞原则及表达策略，以期更好地发挥学术论文标题的功能，促进学术交流。
1、突出主题原则及修辞策略
题名是论文最重要的、浓缩的信息点，是读者最先得到的直接信息，即文章的主要观点和主要论点。因此，标题应简明扼要、重点突出、反映论文主题。根据国际医学期刊编辑委员会制定的《生物医学期刊投稿的统一要求》中对文题的要求：简练和反映论文主题，英文标题应切题准确，反映文章的中心内容，便于索引，利于论文广泛流通。
好的标题不仅能起到“画龙点睛”的作用，还可以提高论文索引的利用价值。通常读者总是先浏览期刊的文章标题，在对其感兴趣后才会通读全文。因此，在标题英译时，应从以下两个方面注意修辞策略：
在信息传递上，要充分反映论文的创新内容，重要内容前置，突出中心;准确使用题名的必要结构要素来完整表达医学文献主题，在医学论文中最常见的结构类型是由研究对象、研究目的和研究方法三要素组成的题名。在表达方式上，多用名词、名词词组、动名词来表达。文字安排应结构合理、选词准确、详略得当，重要的词放在文题的起始，如association,application,determination，effect，detection，establishment等词所引导的短语都是研究的中心内容。
2、准确规范原则及修辞策略
准确是修辞的基本原则，也是翻译必须遵循的原则。科技文体写作更应遵循这一原则，因为学术研究特别强调准确，不能模糊不清、模棱两可。措辞准确、表达客观、逻辑严密、行文简洁、词义明确、含义固定是科技文体所共有的文体特征[2]。医学英语除了具备以上特征外，它还有大量的专业词汇、术语以及特定的词汇结构体系、语法规则和语篇结构。因此，在医学论文题名写作时语言表达要合乎医学论文写作的规范标准。论文标题英译要在正确理解原文的基础上进行，必须忠实地传达原文的内容，保持原文的风格。具体可采取以下方法：
首先，格式要求规范。标题译文可采用首字母大写，其余的用小写(首字母缩略词全大写，专有名词的首字母大写);也可采用标题首字母大写，其余实词首字母大写，虚词小写(4个字母以上的介词或连词的首字母大写);排列时可根据具体学术期刊的规范分别采用居中排与左对齐的方式;书名应用斜体表示。
其次，选词应强调专业化。与其它学科的英语术语相比，医学英语术语特征相对明显，专业化是医学英语的一大特色。因此，熟知医学英语术语，选择专业词汇，避免使用通俗语是医学工作者治学严谨的表现。例如，“先天性皮肤并指畸形”应译为“syndactylyoffingers”而不是“congenitalskinwebbedfingers”;“大黄”“丹参”分别为“Rhubarb”和“Salviamiltiorrhiza”，而不是“DaHunag”和“DanShen”。另一方面，科技英语用词强调词义单一、准确，忌用多义词。根据科技英语的这一修辞特点，在英译时应用词义明确单一的词来代替词义较多的词，如用totransmit,toconvert,toobtain,toinsert,toconsume,toabsorb,application,sufficient,superior来替代常用的tosend,tochange,toget,toputin,touseup,totakein,use,enough,better。
此外，用词要准确。注意不使用非标准化的缩略语，应使用公认的缩略词语、代号、符号、公式等。国际上《核心医学期刊文摘》中，对缩写词的使用非常谨慎，对非公认的缩略词语，第一次出现必须先写全名，缩写附后加括号。如丙型肝炎病人：hepatitisCvirus(HCV)，维甲酸：all-transretinoicacid(ATRA)。
语言的习惯搭配也是医学论文英语标题写作特征的一种重要表现形式。在英语中，有相当数量的动词、名词、形容词都有其固定的介词搭配，在使用此类词语时一定要多加注意，以避免错误。医学英语标题多采用逻辑动宾关系的名词性组合形式，常见的搭配如：patientswith,casesof,operationon,curefor,responseto,effecton,researchin/into/on,approachto,observation(s)of/on/in,treatmentof等等。下面的标题译文很好地说明了正确使用介词搭配能有助于准确明了地反映论文的主题。
3、简明有效原则及修辞策略
好的标题应是高度概括、言简意赅、便于检索。在完整、准确地概括全文内容的基础上，用尽量少的文字恰当反映所研究的范围和深度，不可夸大其词，以偏概全，也不可缩小研究范围，以偏代全。做到简明有效主要从以下两个方面着手：
在信息处理上，遵循科技写作中语言运用的最小信息差原则以谋求语言运用的最大信息量的输出和最佳交际效果，即“作者应该写的都能写出来，读者对作者所表达的意思都能读明白”。
在选词用语上，文题力求语言精炼，中心词突出，一般在10个单词以内，通常不超过16个单词。标题起始处的冠词“A”“The”可以省略，但文题中间的“the”不能省。采用短语翻译题名，医学论文英语标题采取的主要短语结构有：名词+动词不定式;名词或名词短语+过去分词;现在分词短语;介词短语结构;名词或名词短语+介词短语;以动词形式开始的短语结构等。以短语形式来表达一个句子,结构言简意赅,内部组织严密,而且可以把更多的信息融于一体,使彼此的逻辑关系更明确,表达更细密,更有利于达到交际目的。
由于医学英语要求客观和精确，一些旨在加强语言感染力和宣传效果的修辞格不常见。但是，医学英语强调注重有效的.语法和词汇修辞，如英语讲求结构平行对称。论文标题中并列的内容，应注意到语法结构上的对称，即名词与名词并列，动名词与动名词并列，不要混杂使用。例如：TheRoleofArthroscopyinDiagnosingandtheTreatmentofJointDiseasesinChildren(关节镜在儿童关节疾病诊治中的作用)宜改为：TheRoleofArthroscopyintheDiagnosisandTreatmentofJointDiseasesinChildren。修改后两个动名词并列，既简化了文字，符合修辞原则，而且还更为醒目。平行结构的使用可以增强修辞效果，不仅使主题更加突出，而且还富有美感，引起读者兴趣。请看下面两个例子：
例1：“Clinical,physiological,andradiologicalstudyofanewpurpose-designedartificialbowelsphincter”
例2：“Socioeconomicstatus，standardofliving，andneuroticdisorder”
例1中3个形容词平行排列加强了语音的节奏感，也明确了与中心词的修饰关系，既美观又醒目;例2中的3个并列名词短语排列有序、结构工整、逻辑关系明确，读者能很快抓住论文的中心。
4、得体原则及修辞策略
一个修辞行为的有效性，还取决于它是否合乎语体的规范，是否符合言语交际环境的规定，是否符合社会交往的礼仪，是否符合文化的习俗，是否符合双方的审美倾向。[5]如用戏曲语体撰写科技论文是不得体的。科技论文的行文要符合科技文体的特点，保持文体的严肃性，是为得体。医学论文的英语题名写作与翻译要求标题与论文的内容协调一致，包括风格的一致，语言表达应符合英语习惯。因此，在医学论文标题英译时，要考虑其语法、修辞特点，尽可能体现出英语的固有风格，避免中式英语的弊病。下面介绍几种表达得体的主要修辞策略。
英文标题的写作可以不拘一格，但应突出主题，服从英语的表达习惯，避免使用中国式的英语表达形式。比如，汉语医学论文标题中常常出现“初探”、“探讨”、“经验”、“体会”等词以示谦逊，而在国外的医学刊物中使用带有“浅谈”“初探”这类句式的题名会被认为所论述的内容没有多大参考价值，缺乏严肃性。这是因为欧美人认为科技论文应立足于事实材料，不必谦虚客套。
汉语论文主标题与副标题之间一般用破折号，而英文的主标题与副标题之间通常用冒号表示。病例数在汉语中一般放在正标题中，在英语中大多放在副标题中，如：Posttransfusionhepatitis:Areportof60cases(输血后肝炎60例报告)。
由于受汉语语法的限制和语言习惯的影响，在中文标题中常含有“……的研究”和“……的观察”等词语，题名英译时应省略“Regarding…”、“Observation(s)of…”、“Investigationof…”、“Studieson…”、“Research(es)on…”、“Somethoughtson…”、“Introductionto…”等冗余套语，使之更简洁且符合英语的表达习惯。
名词化结构较多地使用抽象名词表达动作和状态，这也是英语表达和汉语表达上的主要差别之一。在汉语中用行为动词表达的意思在英语中多转换为名词。英汉语的用词顺序有很大的不同。在汉语中，定语置于中心词之前，而在英语中，“中心词+后置定语”的结构应用非常广泛。例如：葡萄糖在体外和体内对神经细胞瘤的疗效：EffectofGlucoseonNeuroblastomainVitroandinVivo;心脏病患者肌酐激酶同功酶的测定：DetectionofCreatineKinaseIsoenzymesInheartDisease;严重脑外伤患者大断面骨折接骨时间选择：TimingofOsteosynthesisofMajorFractureinPatientswithSevereBrainInjury。
总之，标题在论文中起着至关重要的作用。论文的标题应能准确地概括论文的内容，提纲挈领、点明主题、吸引读者、便于检索。要写好译好英文标题，作者不仅要有严谨的治学态度，还要掌握专业英语知识，熟悉医学英语文体的写作特点，熟记常用的句式结构及英语习惯表达方法，在正确理解论文主旨的基础上，力求重点突出，行文准确、规范、简洁、得体。
1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
5、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。
6、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。
统计图在医学论文中常见的格式统计表是用表格的形式，通过分析指标来表达研究对象的特征、内部构成及各项目分组之间的相互关系。在科技报告或论文中除一些简单的数据必需用文字说明外，其余大部分的统计数据都要用统计表的形式表示。因此，统计表制作的合理与否，直接关系到统计分析的质量与效果。1、统计表的基本格式一张完整的统计表由4部分组成，即标题、标目、线条、数字，必要时可加备注。其制表的原则是重点突出、简单明了、层次清楚。重点突出是指突出所要表示研究事物的主要特征及相互关系;简单明了是指统计表的结构要简单，使人一目了然，不能包罗万象;层次清楚是指内容及标目要安排合理、数据准确。若表格编排不合理将不能充分揭示事物之间的内在规律及联系，也不便于理解和阅读。2、标题应简明扼要地说明表的主要内容，一般放在表的正上方。当某一统计表在同一研究报告中出现时，标题可不包括时间和地点;如果引用在其他文章中，则应包括时间和地点。如论文中只有一张表时，可写成附表，否则要注明表序。3、标目用以说明表内数字含义部分称为标目，分为横标目和纵标目。横标目位于表的左侧，代表被研究事物的主要标志，即主语部分，用以说明同一横行数字的意义;纵标目位于表的右上方，用来说明事物的统计指标，即谓语部分，说明同一列数字的意义。标目的正确安排可使读者自左向右顺利阅读，即从表的左侧横标目开始阅读到纵标目结束，可以读出一个完整的句子。
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。
论文中插入统计图的方法：1、打开需要编辑的文档。2、点击图表。3、选择相应的图表类型。4、接下来会弹出对应图表的excel文档，再编辑相关的参数。5、以柱状图为例，点击上方设计，可以编辑文字、颜色等。
我也没做过，关注一下，希望可以找到答案！
正确的统计学分析一定要建立在明确的研究目的和研究设计的基础之上，那些事先没有研究目的和研究设计，事后找来一堆数据进行统计分析都是不可取的。 在医学论文的撰、编、审、读过程中经常遇到的问题是研究的题目与课题设计、论文内容不符，包括文章的方法解决不了论文的目的、文章的结果说明不了论文的题目、文章的讨论偏离了论文的主题；还有是目的不明确、设计不合理。如题目过小，论文不够字数，而一些无关紧要的变量指标或结果被分析被讨论；又如题目过大，论文的全部内容不足以说明研究的目的，使论文的论点难以立足。 所以，合理明确的论文题目或目的以及研究设计方案是撰、编、审、读者应当关注的首要问题。此外，样本含量是否满足，抽样是否随机，偏倚是否控制等，也是不可忽视的问题。2、建好分析用的数据库建好数据库是正确统计分析的前提和基础，甚至决定了论文分析结果的成败。对于编、审、读者来讲，一般由于篇幅的限制，往往得不到数据库数据，而只有作者在数据库数据基础上经统计描述计算后给出的诸如各指标均数 x、标准差 s 或中位数 M、百分位数 Px 的“二手”数据，或将研究对象小或特征属性分组，清点各组观察单位出现的个数或频数的频数表数据等。 无论是否能够得到数据库数据，作者在统计分析过程中一定依据数据库数据进行计算，得出结果。如果对“二手”数据或频数表数据的结果等存在疑惑，编辑、审稿专家或读者有权要求作者提供数据库数据以检查其完整性、准确性和真实性，确保研究数据的质量。假若在投稿须知中对数据库数据作出必要的要求，无疑对于保证刊物的发表质量有着积极的意义
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。
医学统计方法该如何选择
基本的医学统计方法有很多，如样本均数与已知样本均数比较、两样本均数比较、多个样本均数的比较、两个样本率的比较、多个样本率的比较、两组或多组构成比的比较、非参数检验、多因素资料的方差分析等。如果对于统计方法没有一个整体的把握和认识，可能就会出现误用滥用统计方法的情况。下面是我为大家带来的.关于医学统计方法该如何选择的知识，欢迎阅读。
统计学的基本概念
1、小概率事件
如果事先假定发生概率最多为的事件为小概率事件，那么根据小概率事件原理，即“小概率事件在一次随机试验中几乎不可能发生”。假设检验就是根据小概率事件原理对该假设进行推断。
2、非参数统计
统计学上，对总体的分布不做假设或仅作非常一般性假设条件下的统计推断方法称为“非参数统计”。非参数统计方法很多，应用较多的包括
配对设计资料的Wilcoxon符号秩和检验、单样本的Wilcoxon符号秩和检验、完全随机设计两独立样本的Wilcoxon符号秩和检验、完全随机设计多个独立样本的Kruskal-Wallis秩和检验和随机化区组设计资料的Friedman秩和检验。
3、实验研究三要素
实验研究三要素包括：处理因素、实验对象、实验效应。处理因素有单因素、多因素;实验对象的设计方式有完全随机、配对或随机区组;实验效应通过观察指标来表达，而观察指标又可分为计量、计数或等级资料。这三者的不同组合决定了选用不同的统计方法。
单变量统计方法选择的一般原则
1.影响因素是单因素还是多因素
2.判断拟分析的资料属于哪种类型：计量、计数还是等级资料
3.资料是单一样本、两组样本还是多组样本
4.判断资料所属的设计方式，是完全随机、配对还是随机区组
5.判断资料是否符合拟采用的统计分析方法的应用条件，必要时可考虑变量变换
多变量统计方法的选择
在医学研究中，特别是在临床研究中，每个观察对象记录的观察指标往往不止1个，即有多个反应变量。分析变量间的相互关系是探索疾病病因的重要途径，多参数统计方法常用于这类研究问题的分析。
在医学科研中，常用的多参数统计方法有3种：多元线性回归、Logistic回归分析和生存分析。
多元线性回归要求应变量是连续型变量，但是在医学研究中经常遇到的应变量为非连续的分类变量，如某种疾病的患病与否，器官移植之后是生存还是死亡。
研究分类应变量与诸多自变量间的相互关系，进行疾病的病因分析常选用Logistic回归分析。
在医学随访研究中，不仅要看是否出现了某种结局(如器官移植后是否死亡)，还要考虑出现这些结局所经历的时间长短。生存分析就是将观察结局和出现这一结局所经历的时间结合起来分析的一种统计分析方法。