引 言
3 月 24 日，默克真知卓行西安站顺利举办。活动阵容强大，由空军军医大学唐都医院王晓红主任及西北妇女儿童医院师娟子主任担任会议主席，易侕学院学术总监陈星霖博士担任培训讲师。
如何从临床病例资料的数据分析入手，发表高质量 SCI 论文，是摆在临床科研人员面前的主要问题。怎样去解决这个问题呢？规范科研设计、建立数据采集与管理系统、完善分析思路等方面是临床科研人员关注的重点。接下来与大家分享 SCI 论文新思路与现代流行病学研究设计方法。
临床研究设计新套路
我们希望帮助科研人员尽快掌握 SCI 论文研究设计的新思路。而掌握新思路建立在放下旧方法及遵守临床研究规则的基础上。STROBE 指南是观察性研究的规范。条目明确，前言 2 项，讨论 4 项，方法和结果 14 项，可见方法学很重要。科研工作者应明确方向，如果按照以前的方法，方向错误，停止就是进步。
STROBE 指南总结起来为四点：明确的研究假设、清晰的研究设计、结果和临床意义以及关于证据力度的思辨。研究假设很重要。高质量的临床研究，均有明确的研究假设，一篇文章只说一件事，说清楚一件事。一个 X 对一个 Y，这里的 X 是指影响因素（原因），Y 是结局指标（结果）。
Anne 是 North Carolina 大学的研究者。2017-2018 年发表生殖医学相关 SCI 16 篇，影响因子共 105.3 分。她是如何做到的？
要点：一篇文章只说一件事，一个 X 对一个 Y。
指标均为临床常规检查。
均为临床观察性研究，不需要随机分组。
危险因素和临床预后，一一对应，排列组合就是新论文。
临床医生要有信心，临床数据是宝贵资源。掌握临床研究的方法学，可以批量产出丰富科研成果。
早期的流行病学研究主要以人群抽样调查为主，目的是描述疾病在人群中的分布，强调「随机」，样本要有「代表性」。现代流行病学以观察性研究为主。对研究设计、二次资料提取、统计方法和思路有更高要求。现代流行病学从研究设计角度看，强调如何选择研究人群，研究的实施过程中如何防止偏性。从数据分析角度看，需要用多元回归分析控制混杂，强调分析交互作用和发现非线性关系。
速度与激情之 10 小时
怎样利用 10 个小时，从 0 开始到完成一篇 SCI 论文的框架撰写？四个步骤：
建数据库
录入数据
数据分析
撰写论文
「四库攻略」是适合临床研究最合理高效的实施方案，需要以下「四库」：文献库、案例库、变量库、数据库。
临床研究通常是团队协作。首先项目负责人提出研究问题，流行病学家设计方案，数据库管理人员进行数据库的建立，临床人员收集数据，统计学家基于数据做出图表验证假设，最后项目负责人撰写论文。
项目负责人提出研究假设的时候需要查文献，查文献是第一步。文献库可以用来评估文章能不能发表 SCI，发多少分，需要哪些变量以及纳排标准是什么。
第二步是建立案例库。写作的时候、写方法学的时候、整篇文章逻辑和分寸把握都需要案例库。临床科研人员第一次写 SCI 论文，需要做到会模仿。统计分析的时候要参考案例库；不同的治疗领域，数据库整理是不一样的，也要参考案例库。例如生殖研究领域，同一位研究对象可能会有多个周期，每个周期又可能取多个卵。这就需要用重复测量的数据结构，后期可能用 GEE 或 GAMM 模型进行分析。
第三步是设计变量库。变量库是「四库」中不可缺少的一环，有两个问题，第一个问题是在设计临床研究的时候收集哪些指标。第二是如何超越前人研究。建议大家找同类研究的 SCI，只看表 1 收集了哪些变量，取并集。
第四步是构建数据库。首先纳入原始变量，无需转换；第二是根据人力物力等实际情况权衡；第三是正确使用工具，不要用 SPSS、Excel 录数据，Excel 容易出错；如果已经有数据库，下一步就是数据整理，如果没有自己的数据库，建议选择 Dataweb 数据采集管理系统，是免费的。
开展观察性研究，建议大家先放下样本量计算的问题，尽量根据实际情况多收集样本。因为样本量大，是我们的优势。有了样本量的保障，后期进行数据分析时可以做分层分析，如果发现特殊人群（交互作用）将可能是文章的亮点。
看懂临床型 SCI 论文结果
记住两句话：第一句话：回归分析是必须理解的统计方法；第二句话：P 值不重要，效应值才重要！这里的效应值，指的是回归分析的结果。
一篇关联分析的文章通常需要四个表，表 1 研究人群描述，表 2 单因素回归分析，表 3 分层分析，表 4 多个回归方程。
如何提高研究的科学价值？需要作出量化的独立作用结果。
例如，如研究肥胖与高血压关系。如果你的结论是：
胖子与瘦子相比收缩压有差别，P<0.005。
体重指数与收缩压显著相关，P<0.0001。这两个结论统计上有意义，但没有临床应用价值。
回归方程统计结果：体重每增加 1 kg 收缩压增加 0.01 mmHg，95% 可信区间：0.007-0.013 mmHg，P<0.00001。虽然统计上有意义，但每降低体重 1 公斤仅降低血压 0.01 mmHg 没有临床应用价值。另外，其中 0.01 mmHg 不清楚有没有其它因素的混杂作用在里面。
多元回归方程统计结果：在控制了其它因素的作用下，体重每增加 1 kg 收缩压增加 1 mmHg，95% 可信区间 0.7-1.3 mmHg。这个结论统计上有意义，而且每降低体重 1 公斤能降低血压 1 mmHg，有临床应用价值。多元回归方程控制了其它因素的作用，得出体重对收缩压的独立作用。临床上遇到一个高血压又肥胖的病人，根据这个结果就可以告诉他降低体重这一项就能有效降低血压，有临床应用价值。
上面这些结论中，有 t 检验得出的、相关分析得出的、回归分析得出的。回归分析，给出有临床意义的回归系数，而且可以控制其它因素，分析 X 对 Y 的独立作用。因此回归分析是必须掌握的统计方法。
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