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[软文] 达晋编译:临床医学论文中常见的统计学问题分析

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发表于 2021-11-22 16:24:53 | 显示全部楼层 |阅读模式
  临床医学论文是临床医学工作者的科研成果及临床实践经验的总结,有利于临床新技术、新方法、新成果的推广。但是,如果论文中存在某些学术方面的问题或科学性方面的差错,则会误导读者,影响临床技术的传播、交流与进步。为此,达晋编译以下就临床医学论文中存在的常见统计学问题进行分析。
  一、组间可比性差。组间可比性是指对比组之间除对比因素外,其他特征基本相同,即所谓组间均衡。如组间均衡、组间的差异有统计学意义,则可认为结果是由于对比因素的作用;如组间均衡性差,任何有统计学意义的组间差异均不能说明是对比因素的作用,因为其他因素也可能造成组间差异。临床医学论文中这类问题常见的主要有两种:一是组间均衡性差,即处理组和对照组间非处理因素的分布不均匀;二是将自己的试验资料与文献或其他资料进行对比,由于比较资料之间的基本条件会影响比较结果,因此必然会造成选择性偏倚。
  二、误用卡方检验。卡方检验是一种常用于定性资料的假设检验,主要用于两个或多个样本率或构成比的比较。普通卡方检验的应用有一定的前提条件,要求定性资料的样本数n>40例且所有理论频数T>5。如果n≥40例且有1≤T<5时应使用校正的卡方检验,如果n<40或有T<1时则应使用Fisher确切概率检验。临床医学论文中这类问题常见的主要有两种:一是该用校正的卡方检验和Fisher确切概率检验时,不考虑卡方检验的适用条件,一律盲目套用卡方检验;二是误用卡方检验代替Spearman秩相关分析。
  三、统计数据差错。正确的统计数据是得出可靠结论的前提,然而,数据抄写差错;摘要和正文中描述的数据与表或图中列出的数据不一致;同一数据在摘要和正文前后不一致;同一数据的小数位在摘要、正文前后及图表内均不一致;各分项病例数之和不等于总病例数;表中横向栏目的数据之和正确,而纵向栏目的数据却错误;文中列出的统计表与实际输入软件进行分析的列联表不同,导致复核的数据与文中列出的不符;等等,是临床医学论文中常存在数据差错。特别是,统计数据差错在临床回顾性研究论文中尤为常见。
  四、临床诊断试验问题。临床上对某种新的诊断试验进行评价时,必须以“金标准”作为新诊断是否正确的标准。所谓金标准,是指当前被医学界同行公认的标准诊断方法,是区分“有病”与“无病”的依据。临床诊断试验实用价值的评价指标包括敏感度、特异度等。这些指标的计算需要严格按照特定的统计表进行,但在一些作者的临床诊断试验论文中常发现统计表制作不规范,诊断试验检测的阳性和阴性结果位置互换,金标准诊断结果与诊断试验结果位置互换等问题。这既不利于阅读理解,又易导致临床诊断试验评价指标的计算错误。
  五、生存分析存在的问题。在临床医学研究中,有时需要对患者的生存情况作出评价。目前,常用Kap lan-Meier法计算生存函数,用log-rank检验比较几组生存时间,用Cox比例风险模型探讨协变量对生存时间的影响。生存分析类论文常见的问题有如下几种:一是随访率较低,降低了患者生存时间在统计学上的真值代表性;二是只描述生存时间计算的起点和研究的终点,未说明随访率和中位生存时间;三是未说明结尾数据的情况;四是用log-rank检验比较几组生存时间时,未在生存曲线图的注解中描述卡方值和P值。
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