医学科技期刊中数据的编辑审核与对策

徐海娟

(临床放射学杂志社，湖北 黄石　435000)



医学科技期刊中数据的编辑审核与对策

徐海娟

(临床放射学杂志社，湖北 黄石435000)

医学科技期刊中，数据是论文观点阐述的有力佐证，可在一定程度上反映论文的学术质量，数据经过作者、审稿专家的审核把关后，到达编辑手里，期刊编辑应把好数据审核的最后一道关卡。主要从医学科技期刊数据的真实性、准确性、规范性三个方面，阐述医学科技期刊中数据问题产生的原因，以及编辑如何对数据进行审核，并提出相应对策，旨在降低医学科技期刊中数据的差错率，进一步提高医学科技期刊学术质量。

医学科技期刊；数据审核，编辑对策

医学论文中，观点的阐述、结论的得出均需要有数据的支持。数据是论文的关键因素，体现了论文的科学性、学术性和严谨性，数据在一定程度上可以作为衡量论文学术质量高低的指标。医学科技期刊中，专家审稿是对论文数据进行审核的第一道关卡，但由于专家审稿仅侧重于论文的学术价值的判断，对数据细节往往并不特别关注[1]，而编辑更注重于论文的细节，在字斟句酌间，更容易发现数据的错误。医学期刊编辑应重视数据的审核与加工，避免期刊出版后在数据方面出现一些或大或小的错误，甚至给临床医生带来一些错误的参考和借鉴，尤其是与人体健康关系密切的数据错误还会给患者带来一些治疗方面的意外风险。

数据广泛存在于医学论文文字、图片、表格中。医学期刊编辑应从数据的真实性、准确性、规范性方面进行认真、细致的审核，并采取相应的对策。

1　数据真实性的审核

医学论文应该具备真实性、科学性，然而由于各种原因，有些论文在数据方面并不真实，常表现为以下几方面：1)数据造假，人为捏造、虚构论文研究对象的数量。如一篇来自地级医院的某罕见病几十例临床疗效观察，罕见病顾名思义非常少见，发病率低，在地级医院见到该罕少病如此多的病例几乎是不可能的。有的文章为了增加统计学的可信度，或者使得出的统计结果符合自己的预期，涂改研究组或对照组的数量，造成与研究的真实数据不符。2)作者疏忽，导致数据存疑。如：“搜集2011年1月至2011年6月46例资料完整的肝癌患者的资料”，以常识推断，在1～6月共6个月时间内，搜集到46例肝癌患者是有难度的，与作者核实，是笔误造成，应为“2011年1月至2012年6月”。3)作者阅读文献不够导致数据不真实。如作者认为某病例罕见，仅见几例报道，但实际情况是既往文献共报道过十几例，只是作者未检索到而已。

数据的真实性存在问题，是论文的“致命伤”。审稿专家能在很大程度上发现文稿真实性方面的问题，但对少部分可能存在疏漏，如作者笔误造成的原因。编辑由于工作的主要任务是对文字编辑加工，在修改、校对过程中往往需要逐字逐句地理解和辨析[1]， 更侧重于细节，因此可以弥补专家对数据审核中的疏漏。

编辑在审核数据的真实性方面，可以采取以下对策：1)查找数据的来源，根据其来源地域、时间、研究环境、技术力量支持等因素综合判断数据的真实性。2)与审稿专家沟通，对某些疾病的实际发病率，发病现状进行了解咨询。3)要求作者出具相关数据的原始资料证明数据的真实性，如病例的病检报告，病历资料，单位开具的论文证明等材料。4)根据所学专业知识进行判断。医学期刊编辑大多是医学专业出身，对专业知识有一定的功底，能够发现明显而低级的数据错误及造假。5)与作者签署诚信承诺书。注重学术诚信教育，规范学术行为。对于抄袭、剽窃等弄虚作假情节严重者，杂志社将终生不刊用其论文。起到一定的约束作者的道德规范的作用，减少数据造假的可能。6)运用一些工具检测。如科技期刊学术不端检测系统，能从一定程度上防止数据造假。7)运用检索系统，对数据的真实性方面进行检索，如发病率，发病现状，病例既往报道情况等。

数据的真实性是论文发表的前提，对于不真实的数据，应建议作者删除，或请作者提供可靠的数据。如无法做到，则只能退稿。只有对真实可靠的数据进行编辑加工，编辑加工才有价值[2]。

2　数据准确性的审核

文稿中数据的准确性方面的审核，涉及的数据细小而繁多。医学期刊中数据的准确性一般存在以下问题。1)计算错误。简单的一些数据计算错误，包括数据的分总不符。如：“28例腹内疝患者中，男14例，女17例”，这里显然男性与女性相加的例数不等于总例数。百分率计算错误，构成比之和不等于1。2)表达错误。如“两者有显著性统计学意义(P>0.05)”,此处表达有矛盾，当有统计学意义时，P值应<0.05。3)疏忽错误。如“漏诊率2DE MR=336/(336+121)×100%=26.5%”。经验算，336/457=73.5%，经对照原始数据表发现， 2DE MR上阳性数为336例，阴性数为121例，漏诊率应为121/(336+121)×100%=26.5%。4)排版错误。如：“106个细胞/uL”，排版误为“106个细胞/uL”。5)数据互相矛盾、前后不一。摘要与正文、表格、图中同一数据的数值、单位、量名不全一致。同一表内各行与各列数据之间，与其他表或图中的相关数据之间定量关系不一致。图与表中的数据不支持结论，甚至与结论相反[3]。例如：正文中“PMNB#12例，后纵隔10例，年龄1个月～2岁；前纵隔2例，年龄分别为65、19岁”，而图片说明中为：“图1～3，男11岁，后纵隔PMNB”。显然，11岁不在PMNB年龄范围之内。经核实，是作者把11个月错写成了11岁。6)统计学错误。医学期刊中统计学错误的情况十分普遍[4]，从统计研究设计、数据表达与描述、数据的统计分析，到统计学结果的解释等环节，都有可能出错，胡良平等[5]提出统计学存在问题的比例约为80%。7)数学概念错误。如把“1万～5万”写成“1～5万”，“10%～20%”写成“10～20%”，“1×103～3×103”写成“1～3×103”。

数据的准确性存在问题，往往是由于作者没有对文稿进行认真校对或者稿件经过多次返修，作者对某一处数据做了修改而文中相应处未作同步修改。目前由于作者投稿的功利性普遍较强，对学术论文更注重是否发表，对于论文发表后因错误造成的不良影响不太关心[6]。审稿专家能够在一定程度上发现准确性方面的问题，但由于审稿专家更关注于文稿的整体学术水平，对理论和方法的正确性把握得较好，除明显偏离常规的数据外，审稿专家对数据的准确性并不特别关注。因此在这方面，更依赖于编辑的认真细致核对。

医学期刊编辑在遇到数据的准确性方面存在问题时，可以采取以下对策：1)借助数学方法和科技编辑特有的其他方法，通过核实、验算和比较等手段对数据进行检验[7]。如果确认是错的，编辑可对其直接改正。2)对于文中发现数据存在疑点，编辑应与作者商榷，进行核实、修改。3)退修。对于论文中存在多处数字错误的，可以从某一方面反映作者撰文不够认真、严谨，需将稿件返回作者，提请作者认真核实、修改。4)退稿。对于论文中数据混乱，有明显错误，而编、审均无法代为改正者，应作退稿处理。5)对于统计学方面的数据错误[8-9]，编辑可以借助权威软件进行验算，翻阅统计学相关资料或请专业的医学统计学人员审读和把关[4]。

3　数据规范性的审核

数据的规范性建立在数据的真实性和准确性基础之上，数据的规范性一般存在以下问题：1)数字用法不规范。出版物上汉字数字和阿拉伯数字的用法应遵守数字用法规范。以GB/T15835-2011为标准[10]，如用于计量的数字应选用阿拉伯数字，而数字连用的概数、含“几”的概数，应采用汉字数字，如三四个月不应写作“3、4个月”，十几毫米不应写作“10几毫米”，阿拉伯数字为四位以上的整数或小数，应采用分节。期刊中的阿拉伯数字书写的数值在同一行中，避免被断开。年份一般不简写，如“一九九五年”不写为“九五年”。2)数据形式方面不规范、不统一。文中小数位数应保持一致。如“肿块大小约7.6cm×7.2cm×6cm”,小数应统一保留小数点后一位，应为“肿块大小约7.6cm×7.2cm×6.0cm”。文中的计量单位保持一致，如文中对同一病灶大小的描述，统一用cm或mm。3)数据单位不规范、继续使用废止单位、单位书写不正确等。如将“次/min”写成“bpm”,“r/min”写成rpm，“10-6”写成“ppm”。表示浓度时将“mol/L”写成“M”。单位符号不区分大小写错误，如将“kV”写成“KV”,“kg”写成“KG”。“Sv”写成“SV”等。

数据的规范性存在问题，作者和审稿专家大都会忽略，主要因他们对期刊的规范化不甚了解所致。在这个方面，编辑应承担起主要责任，纠正不规范的数据。

审核数据的规范性，可以采取以下对策：1)以GB/T15838-2011[10]为依据，准确把握汉字数字与阿拉伯数字的选用，以及数字相应的书写形式。2)加强编辑对规范化的学习。3)在稿约中对数据的规范性作出明确的说明，供作者参考。

对数据进行审核是一项细致、繁琐的工作，它没有特定的方法，依靠编辑平时工作中的积累以及自身专业知识的提升。医学期刊编辑应重视数据的审核，加强编辑职业素养，培养职业敏感性，将数据作为重要的编校对象，以恒心、耐心、细心的工作态度，及时发现医学论文中的数据错误，把好印刷前的最后一道关卡,以降低期刊数据的差错率，提高期刊的学术质量。

[1]张红林，邓薇，李寿星.科技论文中数据错误的识别与防范[J].武汉科技大学学报(社会科学版)，2006,8(5)：140～144.

[2]于永田.科技论文中的数据舛误与编辑加工[J].编辑学报，1993,(3)：143～145.

[3]朱久法，张彩虹.学术论文中常见的一些数据问题及对编辑工作的要求[J].中国科技期刊研究，2010,21(4)：546～548.

[4]吴红艳，尹平.医学期刊编辑应在数据的统计把关中有所作为[J]。编辑学报，2008,20(5)：400～401.

[5]胡良平，李子建.医学统计学基础与典型错误辨析[M].北京：军事医学科学出版社，2003.

[6]邝文国，马永祥，汪恒英.科技论文中常识性数据错误的辨识方法[J].农业图书情报学刊，2007,19(9)：124～127.

[7]王有登，李文川，刘继宁.科技论文中数据的审读与检验[J].编辑学报，2002,1401：20～22.

[8]游俊，胡小洋，赵燕.科技论文中的数据问题及原因分析[J].江汉大学学报(自然科学版)，2012,(4)：20～22.

[9]肖丽娟，孙茂民.医学论文中统计学处理常见问题及应对措施[J].编辑学报，2010,22(6)：500～502.

[10]中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局，中国国家标准化管理委员会.GB/T 15835-2011.出版物上数字用法[S].北京：中国标准出版社，2011.

2016—05—09

徐海娟(1975—)，女，编辑，主要研究方向为编辑出版.

G232.2

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1009-2714(2016)03-0234-03