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如何提高醫學論文寫作能力

醫學論文由於經常需要報告精確數據和確定樣本的統計學意義,與理工農商等領域的論文相比,在數據結果的表達方面具有兩個非常不同的特點,即需要大量使用表格和統計學分析。 要想提高醫學論文的寫作能力和論文品質,在結果部分處理好表格內容、在方法和討論部分處理好統計學分析是非常關鍵的兩個舉措。 這兩個問題也是醫學論文審稿專家非常看重的。

關於這兩個方面,由山西醫科大學的殷國榮、鄭金平主編、由科學出版社於2015年出版的《醫學科研方法與論文寫作》(第3版,ISBN 978-7-03-044525-4)有詳細論述,建議讀者閱讀。 該書已被中國許多大專院校選做大學生和研究生的教材。 雖然書中某些章節的內容有所重疊和散佈,但仍不失為一本非常值得精讀的經典書籍,不僅對於醫學專業的人士很有用,對於理工農商各學科人士也都有普適的指導意義。 該書包括以下16章,其中第11章介紹表格,第2、3、7、11、12章介紹統計學方法:

  1. 醫學科研方法和創新思維
  2. 實驗的基本要素及誤差控制
  3. 實驗設計的基本原則與方法
  4. 醫學文獻計算機檢索
  5. 醫學文獻的積累與綜述撰寫
  6. 醫學科研課題的申請
  7. 臨床醫學研究方法與試驗設計
  8. 醫學論文的基本格式與寫作方法
  9. 醫學論文的寫作步驟
  10. 各類醫學論文的寫作特點
  11. 實驗結果的表達技術;
  12. 醫學論文的評價與常見錯誤分析
  13. 英文摘要的撰寫
  14. 醫學論文的發表
  15. 如何向SCI期刊源期刊投稿
  16. 醫學科技成果與專利申請

常用的表格包括卡線表和三線表。 卡線表在左上角欄頭設有斜線,還有豎線和框線,不夠簡練,排版工作量較大。 三線表由卡線表改造精簡而成,在欄頭取消斜線,表身不出現豎線和框線,並省略橫分隔線,只出現上下兩條粗線(頂線和底線)和表頭下面的一條細線(標目線)。 表格的標目是表內各項目的名稱,用來表示表內數位或文字內容的含義和單位。 橫標目(又稱左標目)位於表格最左列第一行,通常用來表示表格所敘述的研究對象(類似於主語),管理最左列。 縱標目位於標目線上沿的各列,用來說明各項指標的名稱、代號和單位(類似於謂語),管理縱向其他各列。 另外,可以按需在表格的最右側設置合計列,或在表格的最下面設置合計行。 主語和謂語顛倒,又稱橫縱標目顛倒,是製表時最常見的錯誤。 

醫學科研的統計設計是運用統計學方法減小誤差,進行差異顯著性檢驗(例如求P值),保證樣本的代表性和樣本之間的可比性,確保試驗結果的準確性、可靠性和可重複性。 由於個體差異較大,醫學試驗數據必須進行統計學分析才有意義。 例如,如果樣本數量過少,很難排除抽樣誤差對試驗結果的影響。

另外,當試驗數據顯示病因與疾病之間存在統計學關聯時,只說明這兩者之間的關聯能夠排除隨機誤差的干擾,但並不說明兩者之間必然存在因果關聯。 如需確定因果關聯,還需要排除選擇偏倚、測量偏倚、混雜偏倚等系統誤差的干擾,避免出現虛假關聯。 當兩種疾病都與某因素有關聯時,這兩種疾病之間也會呈現明顯的統計學關聯。 這種關聯稱為間接關聯。 在排除了抽樣誤差、虛假關聯和間接關聯后,兩個事件之間的關聯才可能是因果關聯,才能從致病因素推匯出疾病發生的結果。

在醫學論文審稿中常見的統計學錯誤包括以下六種。

  1. 統計學概念混淆:將統計學意義較大與影響因數效果強烈這兩個概念混淆。 兩個總體均值之間的差異具有統計學意義,是指這兩個均值之間具有本質差異,而這差異不是由於抽樣誤差引起的。 但是,這並不代表兩個均值之間的差異很大或影響因數的效果強烈。 
  2. 缺乏統計學處理:在從樣本資訊推斷總體規律時,關於樣本的假設檢驗統計量計算有缺陷,甚至直接根據統計指標觀察值的絕對值做出結論,而忽略統計學處理。 
  3. 誤用統計學方法:未根據試驗資料的設計方法選擇正確的假設檢驗方法,因而導致錯誤的結論。 亂用t檢驗、P檢驗、卡方檢驗、秩和檢驗、方差分析。 對於相同的數據,不同的假設檢驗方法可能會給出相反的結論。 例如,當把適用於成組設計數據的假設檢驗方法誤用到配對設計數據時,可能會將具有統計學意義誤讀為無統計學意義。 
  4. 統計學分析結果不完整:在做假設檢驗時只列出P值,而沒有說明所選用的統計學分析方法(例如t檢驗、卡方檢驗、方差分析),或者沒有給出計算的統計量取值。 
  5. 因果關聯統計學分析缺失:在病因分析的因果關聯上缺乏抽樣誤差、虛假關聯和間接關聯的統計學分析。 
  6. 統計學格式錯誤:在符號和斜體上誤用統計學符號。 

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