、男性占多少、病程多长等等,是在结束研究后资料分析时才知道。如果是分组的研究,需要比较各组间的基线是否相同。随访研究还要比较失访者或中途淘汰病例的基线是否有别于组内待分析病例的资料,让读者知道失访或中途淘汰病例是否导致研究的偏倚。
 
　　3.2统计学运算结果实验性和分析性研究的结果很大部分是来自统计学运算的结果。这里结合这几年风湿病学论文的“结果”部分常见的一些错误(不一定在本刊)进行讨论,以减少今后的论文继续出现类似问题。
 
　　3.2.1Ｐ值问题:尽管中华医学会杂志社一直强调“应尽可能给出具体的Ｐ值”,但是风湿病学的论文中用“<”或“>”来表示者仍占绝大多数。曾对来审稿件和一些已发表论文,根据文章中所提供的资料(如病例数、均数、标准差等)进行复算,发现不少错误或欠缺。例如有些Ｐ值在0.05～0.1之间,却被写成<0.05;一个表中,多个组合的比较,作者用“ 为Ｐ值<0.05, 为Ｐ值<0.01”, 为Ｐ值<0.001”,复算的结果是“ ”的数值中有些Ｐ值是落在0.01～0.001之间或0.001以下。既然文章中已阐明统计学运算是采用统计软件,计算机运算的结果就肯定是具体的Ｐ值,因此论文没有理由不给具体的Ｐ值。只有当Ｐ值非常小,计算机运算结果显示的Ｐ值为0.000”时,论文中才标“Ｐ值<0.001”。
 
　　3.2.2注意相关强度及其95%可信区间的表示:临床研究的结果常常涉及到相关强度的运算,最常用的是ＯＲ值和ＲＲ值。有些已发表的论文,作者明明在统计学方法中说用Logistic同归或COX回归,但结果中却找不到OR值或RR值。相关强度及其95%可信区间的运算和意义己在前面几讲中讨论,这里不重复。值得一提的是,不少文章中OR值或RR值的95%可信区间包含了1,Ｐ值却<0.05,计算机肯定不会运算出这样的结果。
 
　　3.2.3数据必须与研究资料一致:少数论文的结果中,数据与研究资料相差太大。例如一篇长期随访的研究,在“材料与方法”中注明“为1985年1月至2000年12月”,而“结果”中的3个生存曲线图,均显示曲线右端到达25年,究竟是哪个环节出问题呢?
 
　　3.2.4避免违反科学的数据:不时见到一些违反科学的数据,使论文成为“垃圾”。例如一篇狼疮性肾炎长期随访的论文,将1组病人的两个结局(人生存率和肾脏生存率)的2条生存曲线描绘在一个坐标上,运用log rank检验,竟能“计算”出其χ2值和Ｐ值。计算机是不可能作这种运算的,因为这两条曲线不可能作差异性检验。
 
　　3.3全面描述本研究的问题凡是可以进行统计学处理的资料,都应尽量运用统计学处理。但有些资料则需要进行详细的陈述。应该说,该研究资料所能反映的各种结局都应该被陈述。例如,淘汰或失访病例的数量和主要原因;各种疗效和各种副作用;研究中出现的各种问题,包括意外的发现等等。有些意外事件的发生虽然不一定与本研究有直接联系,但也必须如实描述,然后在“讨论”中进行分析,陈述自己对这意外事件的观点。陈述必须客观,不要牵强,也不要讨论和主观推断。讨论和推断必须放到“讨论”中去。


　　4.讨论


　　图1所示,讨论部分呈梯形结构,提示这一部分需要根据研究的结果,结合文献的回顾,拓展开来分析讨论,以得出本研究的结论。
 
　　如果引言部分限于篇幅,无法详细介绍本项研究的背景和立论依据,则可以在讨论的第一段补充描述。需要注意的是,论文中不要轻易出现“首创”、“领先”或“过去未见报道”的字眼。如果确是如此,应该客观地陈述:用哪些词(如甲氨蝶呤和成人Still病)检索哪个数据库(如Medline或PubMed),检索的结果如何。因为从这些数据库中找不到的文献,不等于全世界就没有人报道过。客观地陈述检索结果,容易被人家接受,而且读者必要时也可以运用同样的策略,重复进行检索。
 
　　讨论中必须紧紧围绕着自己的研究结果,分析国际上其他学者同类的研究,哪些是相同的,哪些是不同的,或者相反的,并分析不同的和相反的的原因。如果你的资料是真实的,研究设计是科学的和合理的,就应该敢于相信,并坚持自己的观点。科学的东西,总是会存在不同的观点。当然,文章中有必要分析其原因,如种族的差异、研究样本中亚型的不同等等。讨论中需要避免离开自己的研究结果,讨论得太远,导致离题。临床文献评判提纲的最后一条就问到[1],“研究结论的引述是否根据研究分析的结果?针对研究的问题,作者作出了什么结论?根据本研究,作者是否又提出了新的假说?”一篇临床医学论文,往往就是围绕着这些问题划上句号的。

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