临床医学专业硕士教学中数据管理和分析能力的培养

沈 蕾

（苏州大学附属第一医院肾内科，江苏215006）

随着大数据时代的到来,社会各领域都面临新的机遇与挑战,对从事临床工作的医学人才要求也相应发生转变。由于医学教育具有超前性、周期性、延续性特点[1],仅仅掌握宽厚基础和精深专业知识,以及精湛医疗技能已经无法满足社会需求,利用计算机网络和相关软件处理医疗数据技能,渐渐成为临床医生及医学生必需学习和掌握的能力。从2015年起国家要求新招收的临床医学专业硕士学位研究生同时参加住院医师规范化培训,确保合格毕业生可获得《执业医师资格证》、《住院医师规范化培训合格证书》、《硕士研究生毕业证》和《硕士学位证》4证。在这一过程中,学生专科学习时间极大缩短,导师与学生接触时间减少。如何提高导师带教积极性,如何培养好临床医学专业硕士,是值得研究的课题。本文就培养临床医学专业硕士临床数据管理和分析能力进行教学探索,报告如下。

1 培养学生的文献检索和阅读能力

1.1 数据分析与临床医学教育关系 目前全世界的生命科学在自然科学研究领域中的比重已达到50%[2],网络的迅速发展和大数据时代的到来,传统的医学生培养模式无法适应未来发展。很多课堂上学习的知识仅仅几年后就会更新,医学生需要掌握获取更多新知识、发现新问题的能力,而不是仅仅是背诵记忆现有知识内容。目前临床医学专业硕士参加规范化培养,投入实验研究的时间十分有限,因此可以在导师指导下进行临床科研。中国人口基数大,任何一家三甲医院都积累了大量的临床数据,如何利用这些数据进行临床科研是很关键的问题。导师可辅导学生通过临床诊疗提出问题,并从临床数据中获取有价值的信息,并进一步应用于临床。

1.2 通过文献检索和文献阅读建立科研思维 从临床实践中提炼出自己感兴趣的方向再进行研究,首先需要广泛的文献检索和阅读。导师首先教授学生各种国内外文献的检索方法,并向学生推荐相关文献、指南,让学生就某一专业方向进行大量阅读,撰写综述,还可开展相关知识讲座或沙龙,有利于学生不断的进行专科内容的学习,建立科研思维。

1.3 建立数据思维的概念 除了进行Meta分析外,数据分析还有更为广阔的用途。教授学生通过准确的数据刻画模糊的现状,让临床经验有科学的依据支撑；依据已知数据挖掘未知的事实,有一些数据独立看来并没有什么价值,但汇总起来会给临床医师新的启示,培养学生连续性、整体性的思维方式；依据历史数据预测未来趋势,通过对趋势的预测,我们对诊治疾病有更多的主动性,让治疗“未病之病”有了更强依据。

2 教授学生多种数据收集和统计方法

2.1 以科学的方法收集数据 有些学生在开始数据收集时一味求多求大,造成纳入指标特别多,但患者难以长期按此要求复查,造成研究难以持续。导师要引导学生精简和集中目标,使学生明确自己需要研究的是哪些方面,观察的终点事件和结局指标、收集数据的周期是什么,建立科学数据系统。

2.2 收集方法和评估 有些患者随访的依从性不佳,随访间隔不一致,而且在不同的医院检查,有时数据单位也不相同,这就需要告诉学生在纳入目标人群前做好评估。数据是否缺失、如何处理一致性及数据歧义性均需要教授学生按照统计学要求进行分类和填补,以保证分析结果的可靠性。

2.3 数据记录 指导学生使用结构简单、易组织、通用性强的表格。常用工具是Excel,易操作、常见的数据分析工具都支持。不同学生的研究内容、方向并不相同,但数据表要统一,可根据需要采用单样本数据表或多样本数据表,最重要的是保持数据的完整性。临床数据收集过程可能需要很长时间,几届学生的积累才有可能进行较完整的统计,采用统一的数据表有助于进行全面分析时数据的提取。

2.4 统计方法选择 基础研究的统计学方式相对比较单一,因为是前瞻性研究,数据比较规范。而临床数据不同,纳入统计前需要评估数据是否属于正态分布,根据样本量、数据类型、结局指标分析要求等选择不同的统计学方法。不同统计方法可能得出不一致的结果,需要在实践中反复摸索,必要时与统计分析人员一同选择合适的统计学方法,减少方法选择不同而造成的结果偏倚。在这一过程中,让学生牢牢掌握统计学方法。

3 指导数据总结和结果呈现

3.1 指导数据总结与讨论 临床数据千变万化,不同地区不同方案都会对临床数据造成影响。因此,只要是真实数据,无论是单中心还是多中心研究,无论是前瞻性还是回顾性分析,亦或是横断面研究或队列性研究,对于学生来说都有内容可进行总结和讨论,导师需要指导他们从纷杂的统计结果中找出关键点。可以从患者自身前后的变化对比治疗方案调整的效果,可以从不同的治疗组比较结局的差异,可以与全国或全世界其他国家的数据库比较找出差距,或为中国临床的指南修订提供部分依据。

3.2 数据分析与论文撰写 通过临床数据分析十分有利于撰写临床论文,有助于改变导师“重科研、轻临床”的观念[3]。在慢性肾脏病领域,数据分析做的较早较好的高雄医学大学附属中和纪念医院,每年有数十篇临床论文发表在国际期刊[4]。通过数据分析,能让学生的科研与临床的结合更为紧密,不仅如此,应用科学规范的数据分析后能让患者的治疗随访趋于规范,有助于规范化和精准化治疗和管理。通过数据模板分析图,可提出重点关注个案及更新管理目标,有利于教授学生如何把科学更好应用于实践中,提高临床专业研究生的人文素养、临床专科实践能力和临床应用科研能力[5]。

3.3 建立读书报告会制度和演讲训练 数据结果不仅只以论文形式呈现,还要指导学生能清晰自如的表达。每一位同学从入学起,制定研究方向,根据工作进展,每月进行一次读书报告会。在汇报过程中,让学生吃透文献内容、统计方法,在阅读中与临床知识结合起来,培养既有临床经验又有理论深度的硕士研究生。通过制作PPT的方式,让学生熟悉制作流程图,让思维更有系统性和逻辑性。通过脱稿汇报,让学生真正掌握要汇报的内容,不要死记硬背,而要烂熟于心,把数据、图片、统计分析结果很好的转化为语言文字。通过演讲能提高学生的演讲水平和表达能力,为毕业答辩和以后工作打下基础。

总之,在大数据时代,培养临床医学专业硕士的思维也要与时俱进,打破临床研究就是通过患者的体液或组织标本进行检测的固有观念。利用好身边大量的数据,关注数据科学的价值和重要性,利用数据为诊疗疾病服务,培养更多更优秀的医学研究生,服务于社会。