医学论文中pro评分

CiteScore

影响因子是评价学术期刊的一项重要指标，曾被认为是学术界的金标准。但近年来由于在学术评价体系中被滥用受到各方人士的强烈抵制。2016年7月5日，几大顶尖级学术出版机构包括多家著名期刊也联合在预印本网站BioRxiv上发表文章呼吁期刊降低对影响因子计算的痴迷和依赖程度，并强调用引用分布曲线（Citation Distribution）来取代影响因子的简单算术平均。其他一些权威机构也纷纷提出多元化的文献计量评价指标，以期打破影响因子一家独大的局面。2016年12月8日，出版业巨头Elsevier重磅推出了他们基于Scopus数据库的全新期刊评价体系：CiteScore。Scopus数据库涵盖了世界上最广泛的科技和医学文献的文摘、参考文献及索引，因此被各界人士认为是影响因子最有力的竞争对手。与影响因子相比，Cite Score具有以下优势。

一，期刊涵盖数量众多，中文期刊显著增加。

CiteScore涵盖的期刊数量达到22256本，比影响因子的11000种期刊多了一倍。尤为重要的是，相比SCI数据库中的几十种中文期刊，Scopus收录了几百种重要的中文期刊。有学者表示，这对中文期刊会是一件好事。以往很多优秀的中文期刊由于不在SCI检索范围内，在高校职称评定时不被认可，因此稿源越来越少。如果将来国内认可CiteScore，那么对于被收录在Scopus数据库中的这些优秀的中文期刊又是一次极好的机会。

二，指标计算公式有所不同。

与影响因子的计算某期刊连续2年论文在第3年度的篇均引用次数类似，CiteScore计算的是期刊连续3年论文在第4年度的篇均引用次数。但两者有一个重要的区别，影响因子计算时的可引用内容只有论文和综述，剔除了编辑评述、读者来信、更正信息和新闻等计入分母，但其引用数仍被计入分子。而CiteScore将所有文献内容都视作可能被引用的内容，包括编辑评述、读者来信、更正信息和新闻等。这些内容的引用很少，因此会拉低期刊的得分。

三、影响因子没有学科领域的区分，而CiteScore有不同领域的相对排名。

大家都知道，把不同领域的文章混在一起谈影响因子，是没什么意义的。比如数学和工程的跟化学和生物领域的科研人员就没法说到一块去。一个是顶了天都不到2的影响因子，另一个是到10都很正常。CiteScore也是只有比较同一领域的期刊才有意义，对选择发表论文才具有专业引导作用。所以在查询网站中还有Highest CiteScore Percentile在CiteScore后面，这就能够看出期刊在不同领域的相对排名。

四、CiteScore是免费的。

与影响因子只对购买者开放不同，CiteScore对任何在线用户免费开放。任何人都可以通过官方网站来查看期刊CiteScore，也可以分析期刊的引用情况。

CiteScore一经推出，学术界人士普遍表示支持。多数人认为，影响因子是应该有个对手了，只要有进步，有比较都是好的，我们不要一家之言！本人也认为，影响因子已经在评价指标第一把交椅上坐得太久了，以致现在负面影响隐隐有超过积极影响的架势，也是时候有另一个因子取而代之了。但是影响因子毕竟在学术界还是影响深远，全盘否定而推出一个完全不同的指标有可能是操之过急。CiteScore在计算方法上与影响因子大同小异，虽然只是治标，但可能更加符合现在的需求。无论如何，有创新总是好的，多元化的计量评价指标才能让评价体系越来越趋于完善。

硕士论文盲审评分标准如下：

一、优（90分以上）：

1、在写毕业论文时态度认真，遵守各项纪律，表现出色。

2、能在规定时间内独自完成论文，拥有较强的综合分析问题和解决问题的能力。

3、论文中的立论正确，且理论分析透彻，解决问题的方法适当结论也正确，并有一定创新性，有较高的学术或实用价值。

4、论文的结构严谨，格式规范工整，条理清楚且逻辑性强。

5、资料齐全，实验或计算的结论准确可靠。

6、论文答辩时，能够简明且能流畅正确地阐述论文的主要内容，能够准确深入的回答主要问题，有很好的语言表达能力。

二、良（80-89分）：

1、在写毕业论文时态度认真，比较努力能遵守各项纪律，表现良好。

2、能在规定时间内独自完成论文，具有一定的综合分析问题和解决问题的能力。

3、论文中的立论正确，且理论分析得当，解决问题的方法比较正确且能实用。

4、论文的结构严谨，格式规范工整，条理较为清楚。

5、相关资料搜集的较为齐全，实验或计算的结论准确可靠。

6、在论文答辩时，能够简明和正确的阐述论文的主要内容，能够准确地回答主要问题，有较好的语言表达能力。

三、中（70-79）：

1、在写毕业论文时态度比较认真且较为努力，能遵守各项纪律，表现一般。

2、能在规定时间内独自完成论文，综合分析问题和解决问题的能力一般。

3、论文中的立论正确，理论分析无原则性错误，解决问题方案比较实用，结论正确。

4、论文的观点正确语句通顺，格式规范书写比较工整，条理也较为清楚。

5、资料收集的得当，实验或计算结论基本准确。

6、在论文答辩时，能够阐述论文的主要内容，能够比较正确地回答主要问题。

四、及格（60-69）：

1、在写毕业论文时，能基本遵守各项纪律，表现一般。

2、能够在指导教师的指导下，按时和全面地完成毕业论文。

3、论文中的立论正确、理论分析无原则性错误，解决问题方案有一定的参考价值，结论基本正确。

4、论文中使用的概念基本正确，条理比较清楚，格式符合规定。

5、资料收集的得当，实验或计算结论基本准确。

6、在论文答辩时能够阐述出主要内容，经答辩教师提醒后能够回答主要问题。

五、不及及格（59分以下，同时具备备以下三条或三条以上者）：

1、在写毕业论文时，态度不认真，有违反相关纪律的行为。

2、有指导教师的指导时，还不能按时和全面地完成毕业论文。

3、对于论文当中的理论分析部分有原则性错误，或结论不正确。

4、论文写作格式不规范，文观点不正确。

5、相关资料不齐全，计算的结论不准确。

6、在进行论文答辩时，阐述的论文主要内容不正确，经过答辩教师的提醒后仍不能正确地回答各种问题。

当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。

一提起论文价值，恐怕首先想到的是影响因子。尤其是在中国，影响因子对于科研人员和工作者真是命根，晋级，升迁，申请基金，评奖等等无不与影响因子有关。但是除了影响因子，还有许多其它的评价论文价值的方法。本文就介绍一下常见和新兴的评价论文价值的指标。评价一个论文价值，无非从量化和质化两个方面来评价，或者期刊和论文的角度来评价。下面提到的指标，有的是从量化，有的是从质化，有的是从期刊角度，有的是从文章角度。影响因子影响因子确切说是针对期刊的，而并非直接针对论文的。影响因子应该是一个量化和半质化的指标。为何？这是因为高影响因子的期刊低水平的文章也并非没有，低影响因子高水平的论文也大有存在。当然，如果论文婆家找的好，自身的身份也就自然高了。正如以前的皇妃，可能整个素质比一般大众好，可以平民中也大有出类拨粹的人物存在。因此，现在影响因子也是饱受垢病。有的人戏称SCI是stupid chinese idea，其中的原因也就不多说了。查看影响因子的方法有多种，最经典的方法当然是Web of Science，但是收费，一般人用不起。简单方便的方法可以使用医学文献助手：利用医学文献助手筛查PubMed文献质量引用次数这个就不用多介绍了吧。很多数据库和在线查询平台都可以实现引用次数的查看，例如Google和微软学术搜索Microsoft Academic Search，还有利用医学文献助手筛查PubMed文献质量H指数（H Index）H指数是2005年由美国加利福尼亚大学圣地亚哥分校的物理学家乔治·希尔施提出的。H指数的计算基于其研究者的论文数量及其论文被引用的次数。赫希认为：一个人在其所有学术文章中有N篇论文分别被引用了至少N次，他的H指数就是N。可以按照如下方法确定某人的H指数：将其发表的所有SCI论文按被引次数从高到低排序；从前往后查找排序后的列表，直到某篇论文的序号大于该论文被引次数。所得序号减一即为H指数。以上有关H指数的内容来自维基百科查看H指数的最简单的方法就是利用Google Scholar，注意是英文版的，中文版的不要。另外FireFox和Chrome也有相应的插件可以选用。I10指数（I10-Index）I10-index是由Google提出来的，指作者发表文章数被引用10次以上的个数。比如我发表了100篇文章（呵呵，有点大了啥），其中90篇被他人引用了10次以上，那么本人的I10-index就是90。如果说影响因子是针对期刊的话，那么H指数和I10指数就是针对个人的。论文的影响因子高，只能说该论文找了一个好婆家，具体引用情况并不一定。而H指数和I10指数就是确切反应论文引用的一种量化标准。G指数（G-Index）G-Index（G指数）相比于上述几个指标来有点默默无闻。G-Index是由Leo Egghe于2006年提出的，评价作者论文数量的一个指标。G指数的计算方法如下把所有作者发表文章按照引用次数降序排列，序号为g把作者所有发表文章的序号进行平方，得到g2把作者所有文章的引用次数进行加法，得到∑TC最后一个∑TC仍大于g2的序号就是G指数。有点绕哈，没事举个例子更清楚一些，比如我发表了以下文章，按照引用次数进行排序如下引用次数（TC）序号（g）文章引用次数之和（∑TC） g^2 47 1 47 1 42 2 89 4 37 3 126 9 36 4 162 16 21 5 183 25 18 6 201 36 17 7 218 49 16 8 234 64 16 9 250 81 16 10 266 100 15 11 281 121 13 12 294 144 13 13 307 169 13 14 320 196 13 15 333 225 12 16 345 256 12 17 357 289 12 18 369 324 12 19 381 361 11 20 392 400 … … … … 由上表可以看出我的H指数是13，g指数是19，因为第20个文献g2已经大于前面所有引用次数之和了。（该例子数值来源于Egghe. An Improvement of the H-Index: the G-Index）G指数相比于H指数和I10指数，更能反应论文整个引用情况。比如我发表的文章，总体都不高，可能H指数比较高，可是一算G指数立马原形毕露，原来是水货一枚。H5指数（H5-index）和H5中位数（H5-median）H指数、I10指数和G指数是针对个人论文引用次数的统计，而H5指数和H5中位数（H5-median）是针对杂志引用次数的一种评价体系。H5指数H5指数是过去5年之内某一杂志所发表的论文数相比于引用数的最小值，如Nature杂志过去5年之内发表了1000篇文章（当然实际数值比这个大），按照每篇论文的引用数进行降序排列第381位的文章的引用数是381，而382的文章引用数是300，那么Nature的H5指数就是381H5相较于IF，是反应杂志过去5年文章的引用情况，而IF是反应的杂志平均引用情况。H5相较于H指数，是针对杂志的总体情况，而H指数是针对于个人论文的引用情况。有时候不同影响因子的杂志，H5可能一样。如PLoS One和Nature Reviews Immunology的H5都是130，可是两者的影响因子相差可不止一个档次。H5中位数H5中位数（H5-median）是指所用文章引用次数的中位数。为毛不用平均数？因为资料不是正态分布。每一个杂志的文章引用次数肯定不会是平均分布的，正如我国居民收入一样。有的引用次数肯定很大，可是有的文献可能很水，引用次数少的可怜。如果平均无法反应真实的引用情况，中位数最佳的选择。F1000F1000(Faculty of 1000)是为生物学及医学研究人员提供评估服务的二次文献数据库，是由英国BioMed Central出版的一种新型在线研究辅助工具，包括生物学（Biology）和医学（Medicine）两大系列。其目前是给生命科学研究者一个新的评价体系，而不仅仅依赖于是否被SCI收录。医学F1000：由2400多位世界顶级的临床专家、学者收集和评价，提供目前世界上最重要的医学论文信息及发展趋势。它包括18个领域：麻醉和镇痛、心血管疾病、重症监护和急诊医学、皮肤病学、糖尿病和内分泌病学、循证医学、胃肠病和肝病学、血液病学、感染性疾病、肾病学、神经疾病、肿瘤学、心理学、公共卫生和流行病学、呼吸系统疾病、风湿和临床免疫、泌尿病学、女性健康。该网站文献与PubMed及PubMed Central进行了链接。生物学F1000：由2300多位专家学者的评价，提供目前世界上最重要的生物学论文信息及研究趋势。涵盖学科领域：生物学、生物化学、生物信息学、生物技术、癌症生物学、心血管生物学、细胞生物学、化学生物学、发育生物学、生态学、进化生物学、胃肠生物学、基因组学和遗传学、免疫学、代谢及内分泌学、微生物学、分子生物学、分子医学、神经科学、药理学与药物发现、生理学、植物生物学、肾生物学、呼吸生物学、结构生物学。主要特点主要对PubMed收录的重要论文的进行客观评估，评估依据是以学术成就而非该期刊是否被SCI收录；参加评议的成员分别由美国和欧洲等国际知名机构的著名专家组成。根据论文对当前世界生物和医学研究的贡献程度和科学价值，通过客观反映学术水平的指标（F1000因子）给予评分，每日将最近一个月内的极少数优秀论文推荐给读者，并提供Pubmed链接。F1000三个等级分别为9分（杰出）、6分（必读）和3分（推荐）。以上有关F1000的内容来自百度百科。因此F1000相比于影响因子，多人工挑选的干预，其分值高的研究意义就比较重大。F1000应该是一个质化的指标，最简单的实时查看F1000的方法也可以使用医学文献助手。聊完了传统的评价指标，再扒一扒新兴的论文评价指标AltmetricAltmetric是一个新兴的指标，虽然字面意思是替代指标，但是我认为「社会化影响力」或者「网络影响因子」或者「分享因子」更能反应其本质。Altmetric出现的背景可能大家遇到这么一种情况，有的论文发表以后，被大家广泛转载，网络新闻报道，Twitter或者G+上评论和分享。这时，影响因子和F1000就不能反应这些了。Altmetric就是在这种情况下出现的，Altmetric就是反应某一论文分享、下载、阅读的情况。但是现在Altmetric争议也比较大，关于名字都有争议。我个人认为InterMetric更好，简称IM，有点和实时通讯软件混了啥。SocialMetirc，简称SM，有点变态了哈。有关Altmetric更多详情可以参阅此文：利用Altmetric评价系统了解论文的关注度分享情况类似的还有Plum Metrics （利用Plum Metrics评价系统了解论文的关注度分享情况）和Impactstory（这个可能要挂代理）RG ScoreRG Score（RG因子）是ResearchGate推出的一个评价作者的指标。RG Score推出的目的是为了帮助评价自己在科学圈内的处于一个啥水平。计算方法并不是自我发表了多少文章，而是自己的科研工作被同行认可以程度。RG Score不同于传统评价指标在于可以统计更多的信息，如下载，浏览、分享等。RG Score不同于Altmetric之处在于RG Score更测重于分享。如果和同行分享自己的Idea，并得到同行的认可和讨论，那么RG Score增长很快。更多有关RG Score的详情可以查看此文：ResearchGate科研人员自己的FaceBook

医学论文中vas评分

有以下两点区别：

1、定义不同

VAS是目测类比评分法；而VRS是口述分级评分法。

2、条件不同

VAS评分是通过医生目测患者的疼痛程度，得出的一个评分；而VRS是患者本人口述疼痛程度，描述以疼痛从最轻到最强的顺序排列。部分病人包括老年人和文化教育程度低的病人使用此评分法可能有困难，但大部分人可以在训练后使用。

扩展资料：

VAS评分过程

从无痛到最痛，划一条长线(一般长为100mm)，线上不应由标记、数字或词语，以免影响评估结果。保证病人理解两个端点的意义非常重要，一端代表无痛，另一端代表剧痛，让患者在线上最能反应自己疼痛程度之处划一交叉线。

评估者根据患者划X的位置估计患者的疼痛程度。部分病人包括老年人和文化教育程度低的病人使用此评分法可能有困难，但大部分人可以在训练后使用。

评分操作：

以目测类比评分法为例。

1、专用量表法：

在纸上或尺上划出10cm长的直线，按毫米划格，一端为无痛，另一端为极痛。划线方法可为横线，也可为竖线。患者目测后根据自身情况用笔在直线上划出与其疼痛强度相符合的某点。以0～100范围内的数字表示疼痛程度。重复2次，取2次的平均值。

2、游动标尺法：正面为在0～10之间可游动的标尺，背面为从0至10数字的VAS游动标尺（相应长度的厘米数，可精确到毫米）。患者移动游动标尺至自己认定的疼痛位置时，医生立即在尺的背面看到具体数字。

3、若在线上的两端分别标上“疼痛无缓解”、“疼痛完全缓解”，则成为恒定疼痛强度的疼痛缓解目测类比评分法，用于评价疼痛的缓解情况。

参考资料来源：百度百科—疼痛强度的评定

比量表用数量估计法制作心理比例量表

随着针灸在全世界的广泛应用,神经科学的研究结果对部分针灸疗效机制科学意义上的肯定,逐渐形成了西方针灸的概念。下面是我为大家整理的中医针灸毕业论文，供大家参考。

中医针灸毕业论文范文一：针灸治疗HZ止痛效应分析

带状疱疹(Herpes Zoster，简称HZ)是由水痘-带状疱疹病毒侵犯神经节及皮肤，沿周围神经分布的群集疱疹及神经痛为特征的一种病毒性皮肤病，其特点是侵害单侧一个或多个皮区，多表现为躯干的环状或条形损害。笔者采用中心随机对照研究方法，运用不同针灸方法治疗急性期带状疱疹患者，观察不同针灸方法的止痛效应，并分析患者满意度与止痛效应的关系，结果报道如下。

1资料与方法

研究对象

病例来源于广州中医药大学第一附属医院、广州市中医医院、广东省第二中医院，为2007年4月—2009年10月针灸科、皮肤科住院或门诊患者。将101例带状疱疹急性期患者，采用中心随机的方法，分配至A组(电针组)30例、B组(铺棉灸组)23例、C组(火针组)25例、D组(叩刺拔罐组)23例。剔除5例误纳病例及2例脱落病例，结果最后符合方案A组27例、B组23例、C组24例、D组20例，共94例。其中男54例()，女40例();年龄最小20岁，最大70岁，平均(±)岁。4组患者的性别、年龄、身高、体重、生命体征情况，经统计计算，差异无统计学意义(P>);而且两组患者不适至初诊时间、疱疹情况，经统计计算，差异无统计学意义(P>)。组间具有可比性。

试验标准

(1)诊断标准:中医诊断标准:参照《中医病证诊断疗效标准》[1]中蛇串疮诊断标准。西医诊断标准:参照《Cecil Textbook of Medicine》[2]中带状疱疹的诊断标准。(2)纳入标准①年龄18～70岁;②出现疱疹1～7天内，未经过抗病毒和止痛治疗者;③签署知情同意书，同意接受本课题组各种治疗方法、服从课题组安排者。(3)排除标准①属于带状疱疹的特殊类型，包括眼、耳带状疱疹、内脏带状疱疹、脑膜带状疱疹、泛发性带状疱疹、无疹型带状疱疹;②妊娠或哺乳期妇女;③过敏体质及对多种药物过敏者;④瘢痕体质者;⑤合并严重的心血管、脑血管、肝、肾、造血系统等原发性疾病或全身衰竭者，糖尿病、恶性肿瘤、精神病患者，结缔组织病、血友病患者，有出血倾向的患者;⑥病情危重，难以对治疗的有效性和安全性做出确切评价者;⑦1个月内应用过皮质类固醇激素或免疫抑制剂者。

治疗方法

4组患者疱疹局部均保持皮肤清洁，注意保护皮损。治疗时取卧位，皮肤常规消毒后进行。(1)A组(电针组)取穴:阿是穴(病变皮损处)、夹脊穴(患侧)、支沟穴、后溪穴。操作方法:所有穴位定位均按照《国家标准经穴部位》[3]取穴。阿是穴用平刺法局部围针刺，夹脊穴向脊柱方向斜刺，支沟穴、后溪穴直刺，均进针约～寸，针刺得气后，接韩氏穴位刺激仪，采用疏密波，频率为2/100Hz，2～5mA，强度以患者耐受为度，通电30min后出针。每天1次，10次为1个疗程，共计1个疗程。(2)B组(电针+铺棉灸组)铺棉灸操作方法:将脱脂干棉花撕成薄如蝉翼，约3cm×3cm大小棉片，根据皮损的面积决定施灸棉片的数量。铺在阿是穴上，用火柴点燃烧尽棉花，每次施灸3遍。其余治疗及疗程同A组。(3)C组(电针+火针组)火针操作方法:术者左手持点燃的酒精灯，右手持中粗火针在外焰加热针体，直至将针尖烧至红白后，迅速准确地刺入疱疹中央约～，根据疱疹数量的多少，先刺早发的疱疹，每次选择3～5个，每个疱疹针刺2次，术毕挤出疱液，按压约30秒钟，涂上一层万花油。其余治疗及疗程同A组。(4)D组(电针+叩刺拔罐组)叩刺拔罐方法:术者以一次性梅花针叩刺阿是穴，以局部微渗血为度，然后选择大小合适的玻璃罐，迅速拔按在叩刺部位及病损两端。留罐5～10min，出血3～5mL，取罐后用活力碘消毒患处，视疱疹面积大小，决定火罐的型号和数量。其余治疗及疗程同A组。

观察指标

(1)疼痛评价指标①疼痛强度(VAS评定法，单位:mm):记录观察点前24h内最痛点。以100mm标识，0表示不痛，100mm表示患者能够想象的最大疼痛强度。②疼痛缓解程度(%):记录观察点前24h内疼痛强度与基线相比的缓解情况。记录范围0～100%，0表示完全没有缓解，100%表示完全缓解。③疼痛开始缓解时间(d):从患者开始感觉有疼痛到疼痛缓解程度恒定在30%以上所需的时间。④疼痛持续时间(d):从患者开始感觉有疼痛到疼痛完全消失所需的时间。于观察第1～10天每次治疗前、第11天记录。③④项如在疗程内无法记录(疼痛未缓解或者消失)，则在第22、30、60、90天随访时记录。(2)患者满意度:用标尺法，0～100代表患者对其所接受的治疗措施的耐受性，100分表示很满意，0分为很不满意，让患者读出最能代表其耐受程度的位置，并记录读数(分)。于第11天记录。

统计方法

数值以(珋x±s)表示，所有数据进行比较前，经过K-S正态分布检验。正态分布资料采用单因素方差分析，非正态分布资料采用非参数检验。非正态分布资料，多组间比较采用Kruskal-Wallis检验，两组间比较采用Mann-WhitneyU检验，相关分析采用Spearman相关系数。用进行统计分析。

2结果

患者满意度与VAS疼痛评分的关系

见表1和图1。各组带状疱疹患者经治疗后VAS评分均明显减少，且治疗后各组VAS评分存在差异(P<)，A组治疗后VAS评分为(±)分，B组(±)分。4组治疗前后差值的比较，差异无显著性意义(P>)，说明经1疗程的针灸治疗后，针灸各组的总体止痛效应相当。经治疗后，各组带状疱疹患者的满意度有一定的不同(P<)，A组(电针组)、C组(电针+火针组)患者的满意度高于B组(电针+铺棉灸组)、D组(电针+叩刺拔罐组)(P<);电针组与电针+火针组患者的满意度相当(P>);电针+铺棉灸组、电针+叩刺拔罐组患者满意度相当(P>)。从患者角度分析，较电针+铺棉灸、电针+叩刺拔罐，患者更加认同电针治疗或电针结合火针治疗。病人满意度是指病人凭着自己对健康的理解，权衡自己的经济条件，结合自己对医疗保健的要求，对所接受的医疗服务的综合评价。[4]涉及整个疾病就诊过程中的每个环节，对患者满意度与治疗后VAS评分、治疗前后VAS评分差值进行相关分析，结果如图1，患者满意度与治疗后VAS评分、治疗前后VAS评分差值之间均无显著的相关性(均P>)。

患者满意度与患者疼痛缓解、疼痛持续时间、疼痛缓解程度的关系

见表2和图2。4组带状疱疹患者的疼痛缓解时间、疼痛持续时间差别无显著性意义(P>)，但疼痛缓解程度的差别有显著性意义(P<)，其中以A组(电针组)较B组(电针+铺棉灸组)疼痛缓解程度更明显(P<)。四组患者的满意度与疼痛持续时间、疼痛缓解时间、疼痛缓解程度均没有显著的相关性(P>05)。

3讨论

带状疱疹属中医“蛇串疮”范畴，其发生多因机体正气不足，湿热毒邪循肝胆经络熏蒸肌肤;在病变后期，余毒未清，瘀血阻滞肌肤而发生神经痛。神经痛为带状疱疹特征之一，可在发疹前或伴随皮疹出现，神经痛是带状疱疹困扰患者的主要原因。止痛是针灸的一大功能，针灸有减轻带状疱疹疼痛、缩短疼痛持续时间等作用[5-6]。本方案取阿是穴、夹脊穴、支沟穴、后溪穴治疗，本取穴方案从蛇串疮病机出发，具有清热解毒、活血化瘀、祛湿止痛的作用。采用电针法、电针+铺棉灸法、电针+火针法、电针+叩刺拔罐法治疗带状疱疹患者，虽治疗后各组的VAS评分、疼痛缓解程度差别有统计学意义，但VAS评分治疗前后差值、疼痛持续时间、疼痛缓解时间差别无统计学意义，患者满意度与治疗后的疼痛强度、治疗前后VAS评分差值、疼痛持续时间、疼痛缓解时间、疼痛缓解程度均没有显著的相关性。不同针灸方法治疗急性期带状疱疹各止前效应指标，除了疼痛缓解程度A组优于B组外，余VAS评分治疗前后差值、疼痛持续时间、疼痛缓解时间、疼痛缓解程度组间差别均无显著性意义，考虑与带状疱疹的自然病程一般为2-3周[7]有关，估计到治疗后的观察点，大部分患者自然病程已向痊愈转归，因此无法体现各疗法止痛效应的差别。电针法为阿是穴围针刺加夹脊穴、支沟穴、后溪穴电针治疗，其余三种疗法分别为在此基础上加上铺棉灸法、火针法、叩刺拔罐法，治疗后VAS评分A组(电针组)明显低于B组(电针+铺棉灸组)，而疼痛缓解程度A组优于B组，结果说明针灸本身也给患者带来一定的疼痛，将电针和铺棉灸重叠治疗急性期带状疱疹，不仅不能减轻患者的疼痛，可能还增加了患者的疼痛。

本研究中的患者满意度，是患者将其所接受的治疗措施的耐受性用0～100分表示出来，分数越高满意度越高，属病人报告的临床结局。病人报告的临床资料已成为临床疗效评价关注的焦点，可用于最佳治疗方案的评价与选择。[8]本研究结果发现不同针灸方法治疗急性期带状疱疹，患者更加认同电针治疗或电针结合火针治疗，但患者满意度与治疗后的VAS评分、治疗前后VAS评分差值、疼痛持续时间、疼痛缓解时间、疼痛缓解程度均没有显著的相关性。

中医针灸毕业论文范文二：循证医学针灸证据评析

1针灸研究证据的来源和范畴的确立

基于循证医学证据评价体系对针灸医学的启示，根据针灸学科的发展现状和特点以及证据来源范围，本研究确定的针灸研究证据范畴主要包括:现代研究证据、古籍载录证据、专家经验证据，其中现代研究证据又包括随机对照试验研究、非随机对照试验研究、病例序列研究和个案报道。下面对各类研究证据的特点和纳入理由作简要阐述。

古籍载录证据流传至今的针灸古代医籍是历代针灸临床经验的积累，不仅涵盖了针灸安全有效的成功经验、针灸的适应症、禁忌症和注意事项等有价值的信息，并经过几千年临床实践反复证实了其真实性、可靠性和适用性。因此，古代医籍载录的相关针灸防治疾病证据是针灸临床决策不可忽略的最佳证据之一，本研究纳入的古籍载录证据涵盖清代以前所有针灸治疗类文献，从内容形式上说主要包括以疾病为纲的针灸处方文献和针灸医案。

专家经验证据经验类文献对于临床医学来讲往往是最直接的体验记录，是临床实践与医学理论相结合、突破和创新的结果，具有较高的理论概括和实践指导意义。因此针灸专家经验总结也是针灸临床决策不可忽略的最佳证据之一。本研究纳入的专家经验总结主要为1919年以后国内针灸专家的临床经验类文献，按照专家资质分为针灸名老中医专家经验和一般针灸专家经验。

现代临床研究证据近现代临床研究文献是针灸临床研究证据的主要来源。针灸学的特点之一是辨证施治，强调个体化治疗，并且疗法丰富，因此采用统一、标准化治疗方案的针灸临床随机对照试验并不足以代表针灸临床研究的全貌。因此，本研究除了纳入随机对照试验研究，还纳入非随机对照试验研究、病例序列研究和个案报道，没有纳入系统评价或Meta分析。

(1)随机对照试验:随机对照试验(randomizedcontrolledtrial，RCT)是被认为是评价医学干预措施有效性和安全性的最佳研究设计，证据的论证强度和科学性最佳[4]。本研究将RCT作为针灸研究证据之一，但对于针灸RCT的评价既要考虑试验设计完成质量，又需考虑到针灸临床实际。

(2)非随机对照研究:目前，非随机的临床对照研究(Clinicalcontroltrial，CCT)，仍在中医药、针灸领域中占据多数地位[5]。这类研究虽未采用随机方法，但采用对照组进行比较，故非随机临床对照研究仍能给针灸临床决策提供有价值的信息或线索。因此，非随机临床对照研究为本研究针灸研究证据纳入来源之一。

(3)病例系列研究:病例系列研究(Caseseriestri-al)的价值在于可用于观察临床对照试验排除的患病人群，可以充分施展针灸辨证论治特点，且费用低廉，而且在国内发表现代临床研究文献中，病例系列研究最多，故本研究也将其纳入针灸研究证据的范畴。

(4)个案:个案(Singlecasestudy)，也称单个病例报告。针灸个案往往灵活多变地记录针灸疗效卓著的治疗方案或完整的治疗变化过程，是最能体现中医辨证论治、针灸疗法复杂干预特点的文献形式，对于针灸临床实践具有一定价值。因此个案也是针灸研究证据的纳入范畴。需要补充说明的是，系统评价或Meta分析是循证医学提倡的最佳证据之一，但针灸治疗方案随辨证论治灵活多变，强调临床研究的“同质性”的系统评价和Meta分析不足以一一对比分析，难以顾及针灸辨证论治、复杂干预的核心特点，故本研究没有将其纳入临床决策分析的研究证据范畴。

2针灸临床研究证据质量评价方法的建立

本研究在《循证针灸临床实践指南-面瘫》制定过程中形成的针灸研究证据评价方法和标准基础上，借鉴已有中医领域的证据评价方法和标准[6-7]进行补充和完善，初步建立各类针灸研究证据质量评分标准和分级标准。

古籍载录证据的质量评价方法古代医籍中的证据是论述性的，是临床经验记载或具体医疗过程的描述，故此，本研究主要考虑医籍质量、医家资质、记载形式(医案、论述)、证据应用强度、内容完备程度等因素，初步建立古籍载录证据的质量评价表及分级标准。(1)质量分级标准:高质量文献:得分≥5分者，且须符合前3条中1条以上，其中符合第2条者为经典著作文献，符合第3条者为历代沿用的古代证据。中质量文献:得分≥4分者，且须符合前4条中2条以上(含2条)。低质量文献:得分﹤4分者。(2)评价指标说明:珍籍:本研究指王雪苔教授主编的大型丛书《针灸古典聚珍》中的收录67种针灸医籍。古代针灸经典著作:采用专家咨询法和小组讨论相结合的方法，本研究初步确定的古代针灸经典著作指《素问》、《灵枢》、《难经》、《甲乙经》。古代针灸名医:依据中医文献学、医学史及针灸发展史[8-9]，用专家咨询法和小组讨论相结合的方法，初步确定的古代针灸名医有33位，包括:黄帝、扁鹊、华佗、涪翁、郭玉、曹翕、吕广、皇甫谧、王叔和、徐秋夫、徐文伯、葛洪、甄权、杨上善、孙思邈、王焘、王惟一、王执中、何若愚、阎明广、窦汉卿、王国瑞、滑寿、徐凤、凌云、高武、汪机、马莳、杨继洲、李时珍、吴昆、张景岳、李学川。记载为历代沿用:指该治疗方案在历代专著中重复应用。

专家经验证据的质量评价方法专家经验总结一般由专家自己或他人概况归纳而成，来源范围包括专家经验代表性专著和期刊论文。本研究一方面结合疾病的诊治特点制定纳入排除标准，一方面依据专家范畴界定、作者、载体形式及经验总结可靠性等因素，初步制定专家经验证据的质量评价表及分级标准。(1)质量分级标准:高质量文献:得分≥5分者，且须符合前3条中1条以上。中质量文献:得分≥4分者，且须符合前4条中2条以上(含2条)。低质量文献:得分﹤4分者。(2)评价指标说明:针灸领域名老中医专家的界定:在时间范围上界定为民国至今的近现代针灸名老中医;进而依据文献学、医学史及针灸发展过程[8-9]，参照国家中医药管理局公布的第一批、第二批、第三批、第四批全国老中医专家学术经验集成工作指导老师名单，经过专家咨询、讨论和总结，初步确定近现代针灸名老中医范围，他们的代表性著作以及由他人完成的经验总结为证据来源。中文核心期刊:以北京大学图书馆编制的第一版至第五版《中文核心期刊要目总览》为依据进行界定。

现代针灸研究证据的质量评价方法(1)随机对照试验:本研究基于CONSORT声明[10]、Jadad评分量表[11]，结合针灸临床实际及文献特点对干预措施的质量控制标准、疗效指标、文献载体指标等进行补充，初步制定随机对照试验研究的质量评价表及分级标准。质量分级标准:高质量文献:得分≥11分者，且前3条得分≥3分，第4～11条符合5条以上。中质量文献:得分≥10分者，且前3条得分≥2分，第4～11条符合3条以上;或者得分≥8分者，且前3条得分≥2分，且必须符合第4～11条符合5条以上。低质量文献:得分﹤8分，且前3条得分≤1分;或观察对象没有明确的诊断标准。(2)非随机对照试验:本研究在RCT评价基础上，根据非随机的临床对照试验研究特点，初步制定该类证据的质量评价表及分级标准。质量分级标准:高质量文献:得分≥8分，且前8条标准必须符合5条(含5条)以上。中质量文献:得分≥8分，但前8条评价标准符合5条以下。低质量文献:观察对象没有明确的诊断标准;或得分﹤8分。(3)序列研究质量评价方法:本研究在RCT评价基础上，根据病例序列研究特点制定该类证据的质量评价表及分级标准，具体见表5。质量分级标准:高质量文献:得分≥8分，且前8条标准必须符合5条(含5条)以上。中质量文献:得分≥8分，但前8条评价标准仅符合5条以下。低质量文献:观察对象没有明确的诊断标准;或得分﹤8分。(4)个案:针灸个案质量评价表及分级标准的制定考虑了载体形式、作者资质、病人诊疗信息完整性、治疗措施、疗效等因素，具体见表6。质量分级标准:高质量文献:得分≥5分者，且须符合第4、7条。低质量文献:得分﹤5分，或得分≥5分者，未符合第4、7条标准。

3针灸临床研究证据强度及推荐等级标准的形成

本研究遵循循证医学的原则和方法，结合针灸学科特点，通过专家会议讨论、问卷咨询等方式初步制定了针灸循证决策的研究证据强度及推荐等级标准，证据质量与推荐强度的等级一一对应，即高质量证据推荐强度也高。

4结论

遵循最佳研究证据是实践循证医学的关键环节，而证据的评价是保证其利用的前提。因此，本研究将循证医学理念和方法与针灸学临床实践原理与现有文献特点有机融合，初步建立了符合针灸自身特点的针灸临床研究证据评价体系，该体系具有以下特点。

参考循证医学证据评价方法结合针灸自身特点

循证医学以客观、真实证据作为临床决策的可靠来源，其理念、思路和方法值得针灸医学深入研究和借鉴。针灸临床文献中同样也存在着大量应用于针灸临床决策的文献，故此本研究以从文献中挖掘真实、有效的治疗方案为目的，参考循证医学证据评价方法并结合针灸学科自身特点，建立应用于针灸临床循证决策的证据评价体系。该体系既包括RCT、CCT、病例序列等研究证据的评价方法，同时强调名老专家经验证据和古籍载录证据的地位和作用，强调反映针灸临床实际特点的证据如个案在评价体系中的作用，能基本体现针灸临床实践的规律和特色。

以针灸临床决策为目的最大可能纳入研究证据

针灸临床研究证据评价体系是应用现代循证医学理念方法研究针灸临床决策的方法学探索，它跨越两个不同医学体系，但归根结底还是以针灸理论及其实践为根本的，因此该体系必须兼顾针灸临床个体化、经验性等特色。随机、对照、盲法固然是临床可靠性评价的最好方法，但中西医学两种完全不同的理论体系导致应用这些方法到针灸临床实际中尚有很多不适用性。针灸临床文献包含有RCT、CCT、病例系列研究、专家经验、个案报道、古籍载录证据等多种类型，各类型文献之间既有方法学可靠性上的强弱，也有针灸临床可适用性的高低，还有完成质量优劣以及针灸数千年传承的习惯等多方面的不同，因此本证据等级体系以目前针灸临床证据水平现状为基础，调和多因素对证据水平的评价影响，最大可能的纳入各类有价值证据。

多角度考虑影响证据质量的因素

针灸临床决策是一个非常复杂的多因素影响过程，从证据角度评价各类型针灸临床文献是值得被深入探索的新领域，针对针灸理论及实践的特殊性，在考虑现行循证医学评价指标外，本研究加入医家个人资质、水平、单位、载体、学术观点、具体针灸方案、理论解释等多方面因素进行评价指标的探索，并针对各类研究证据提出一套严格的评价方法和质量分级标准，以排除低质量或不合格证据，筛选出高质量的可信性强的证据，为临床应用提供切实可行的有价值证据。

综上，本研究采用文献分析方法、专家访谈方法和共识性方法，结合针灸学科及文献特点，比对循证医学证据评价体系，探讨针灸研究证据的范畴和特点，初步建立了针灸研究证据的评价方法和标准，初步建立了针灸临床研究证据体系。但鉴于针灸学理论和临床实践的特殊性，建立适合针灸诊疗特点和文献形式的证据分级，评价体系还是一项探索性的研究，故还存在研究证据的评价指标的确定可能不够完善，部分评价指标缺乏权威参考标准等不足之处，亟待在今后的研究和实践中不断补充和完善。

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您好：疼痛评估是疼痛治疗的前提，准确、及时地对疼痛进行评估可以给临床治疗提供必要的指导和帮助，是有效治疗疼痛的关键。疼痛评估中视觉模拟评分(VAS)是最常用的。其基本的方法是使用一条长约10cm的游动标尺，一面标有10个刻度，两端分别为“0”和“10”，0分表示无痛，10分代表难以忍受的最剧烈的疼痛。参与测试者只需看着一把“痛尺”，然后说出0～10之间的一个数字就可以。临床使用时将有刻度的一面背向病人，让病人在直尺上标出能代表白己疼痛程度的相应位置，医师根据病人标出的位置为其评出分数，临床评定以“0～2”分为“优”，“3～5”分为“良”，“6～8”分为“可”，>“8”分为“差”。临床治疗前后使用同样的方法即可较为客观的做出评分，并对疼痛治疗的效果进行较为客观的评价。此方法简单易行，相对比较客观，而且敏感。但是使时要注意：使用前需要对病人作详细的解释工作，让病人理解该方法的概念以及此法测痛与真正疼痛的关系，然后让病人在直线上标出自己疼痛的相应位置;可使用正面有0和10之间游动的标尺，背面有0到10数字的视觉模拟评分尺，如果病人移动标尺，医生能够立即在尺的背面看到具体数字，可以精确到毫米;不宜用于老年人，因为老年人准确标定坐标位置的能力不足。以上就是对问题的解答，希望对您有所帮助！

医学论文中疼痛评分

美国微软公司推出社交媒体形式的健康机器人(Microsoft Health Bot)，提供类似护理人员初步筛检的推文对话

在台湾，几乎每个人都离不开赖（Line）、脸书（Facebook）。在美国，则是推特（Twitter）较盛行。美国研究团队分析推特用户的推文内容，结果显示，女性比男性更喜欢发表、转推心血管疾病相关推文。

女性比男性更喜欢讨论心血管议题

在这篇《美国医学协会杂志》所刊登的论文中，研究团队选择「高血压」、「糖尿病」、「心肌梗塞」、「心衰竭」与「心脏骤停」等5个关键词，以此探勘推特用户发文内容，蒐集5年半资讯发现，共有550,338推文含上述关键字。其中以「心肌梗塞」最热门，出现次数达269,907次，最容易转发的关键字则是「心脏骤停」，有趣的是，女性比男性更容易使用到这些关键字。

名人死亡后推文数暴增

研究也发现，某些事件后，讨论心脏病的相关推文数会暴增。常见的是世界糖尿病日、某媒体刊登重要心血管疾病相关研究之后，或是名人死亡事件后几分钟到数小时内，推文转推量便会大幅增加。

研究人员分析推文内容，主要包含心血管疾病危险因子，或是使用者对疾病有所警觉、他人告知疾病严重性，以及治疗过程、结果等。其他推文内容还包括心血管疾病预防、预后及症状。其中又以谈论危险因子居多，例如「高血压常见于体重过重的孩子」、「缺铁会增加58%的慢性心衰竭风险」等，都是热门推文。

健康机器人透过推特做初筛

不过，推文中，一些健康、医疗相关资讯不见得正确，不少甚至是错误讯息。医界、公卫界也不断思考，希望运用社群媒体，传播较正确的医疗、健康知识。美国微软公司更推出社交媒体形式健康机器人（Microsoft Health Bot），期待提供如下推文对话，帮助医护人员进行初步筛检。

病患推文：头痛

机器人推文：如果疼痛评分1至10分，最严重是10分，请问您现在疼痛约几分？

病患推文：7分

机器人推文：根据您在本诊所的病历纪录，你曾有偏头痛诊断，请问这次有没有上次严重？

病患推文：更痛

机器人推文：您的主治大夫下午刚好有门诊，要不要帮你挂号？

病患推文：要

机器人推文：请大约两点半到诊所

病患推文：谢谢

机器人推文：不客气

人工智慧应用潜力广泛

这类参考个人病历资料所建立的简单型人工智慧社群媒体可以客制化推播内文，又可节省人力。未来若将这类人工智慧技术应用于慢性病患管理、预防保健推广等，或许可以帮助提升照护品质。