医学论文中常见差错归类及对策分析

郭海瑞

《全科护理》编辑部，山西030001

医学论文是医学工作者对自己研究工作进行分析的成果，反映了医学研究方向及科学性，医学论文不仅内容需要有创新性、先进性、科学性及逻辑性[1-2]，还需要有规范的写作形式。医学期刊质量也决定着期刊的影响力[3-4]。因此，对医学论文常见的差错进行归类有利于提高论文作者的写作能力及写作规范，进而提升医学期刊质量。常见的医学论文差错主要包括摘要部分、引言部分、统计学方法、分组方法及引用参考文献方面。本文对这些常见差错进行归类和分析，旨在为规范医学论文写作、提高医学论文质量或减少写作错误提供参考。

1 摘要要素缺失或表达不规范

医学论文中的摘要是概括论文主体、研究方法、研究目的、研究结果等重要信息的短文[5]。摘要需要保证4个要素的存在：目的、方法、结果及结论。常见的医学论文摘要中存在以下问题[6-7]：①过度表述医学领域常见的知识要点，造成主题内容不突出的问题；②简单重复文章已出现过的内容，造成摘要过于冗余的问题；③给出文章没有的结论，发表空洞评语及模糊结论，导致文章出现结构不严谨、表述不明确的问题；④大部分作者在摘要书写时采用第一人称，而不是第三人称，导致文章出现主观性较强的趋势，不符合客观真实的准则；⑤出现与论文结果不符的内容。因此，作者在摘要书写过程中应保证4个要素完整，不要过于简洁，也要避免过于冗余。

2 引言内容缺失

引言作为医学论文的开头，需简要叙述研究的相关背景及前人的研究现状[8-9]，以作者的论文探讨目的作为基础架构进行分析，切不可与摘要重复。而实际上大部分医学论文作者并未重视引言撰写，有些引言部分概念性陈述过多，有的缺乏论文相关领域的研究现状，甚至有些作者将引言省略，直接从一般资料与方法写起，这样的文章不符合医学论文结构的严谨性，造成某些读者的困扰。一部分作者习惯采用假设性语气对前景进行书写，如填补国内研究空白、开拓研究方向等，都是不规范的表达。

3 统计学方法选用不当

3.1 组间定量资料分析时不重视正态性或方差齐性检验

此类统计学方法错误比较常见。部分作者在比较组间资料时，不考虑数据分布状态，也忽视分组具体情况，所有定量比较均采用t检验进行分析[10-11]。相关统计学资料显示，实际医学数据分析中，当数据组间分布偏离较小时，运用t检验或方差分析对其统计结果影响较小[12]。但一旦数据之间不符合正态分布，且方差不齐时，就必须对数据进行转换，如采用变量变换法或近似t检验法等[13]。非参数统计学方法更适用于非正态或分布未知的资料。

3.2 多组之间统计学比较仍采用t检验

t检验一般适用于两组之间进行的数据比较，若定量资料符合正态分布及方差齐性时多组之间均数比较应采用方差分析[14]。而方差分析中只能获取总体不相同的结论，不能具体说明具体哪些组的差异，需两两之间进行t检验来分析组间差异是否具有统计学意义。而实际有些作者不论两组、多组均采用t检验，多组之间采用t检验会导致出现Ⅰ型错误膨胀，进而致使实验结果产生假阳性的错误率变高，使得实验结果可信度降低。多组之间比较一般采用LSD-t检验法、SNK-q检验法、Dunnett-t检验及F检验等。

3.3 成组t检验及配对t检验误用

成组t检验运用于非配对设计或成组设计的两样本之间均数差异的显著性检验，也称为完全随机设计的两样本均数比较[15]。成组t检验需统计组间样本的均数及标准差，采用完全随机的t检验进行分析，对比两组之间是否存在统计学意义，而配对t检验应用于配对设计的资料，如自身对照设计、配对对照设计等[16]。配对设计是在同一受试者或两同质受者中进行，一般对比分析4种情形：①配对的两个受试对象分别接受两组不同处理；②同一受试对象处理前后的结果比较；③同一受试者需接受两种不同的处理；④同一对象的两个不同部位进行不同的处理。配对t检验适用于医学论文的随机配对资料对比，采用该统计学方法可减少个体间差异对试验结果的影响，进而提高结果的准确性及精确度。多数作者对数据分析时均采用成组t检验，而忽略了个体样本差异对实验的影响，出现应用成组t检验代替配对t检验的错误，医学论文作者应清楚两种t检验的运用场景，丰富统计学方法，提高论文可信度。

3.4 重复测量数据误用t检验

重复测量设计一般是指对受试者采用一种或多种处理后，在不同时间节点重复测量同一试验对象的各类指标[17]，其目的是观察受试者在不同时间节点各项指标的变化情况。如何判断一个医学论文研究对象是否为重复测量设计主要是判断该项指标的时间是否可以随机分配。由于指标可能与时间相关，违背了定量资料分析中的独立性准则。因此，对重复测量数据不应再采用t检验。首先要确定是重复测定设计，如果是数值变量，考虑重复测量的方差分析，并进行方差齐性和球形检验，然后进行重复测量的方差分析。

4 分组方法常见差错

随机化原则又被称为机会均等原则[18]，主要是规范抽样和处理的问题，如随机抽样及随机分配。随机抽样是指研究对象中每一个对象均可能进入样本分析中，而随机分配是指研究对象均有同等机会进入根据试验目的所设计的组别。

4.1 样本代表性

完全随机抽样，定义为总体N个个体中任意抽取n个个体作为样本，且每个个体被抽取的样本概率相等。某些医学论文在调查性统计中，忽略了完全随机抽样，不同群体在总人数的占比中不同，却采取了同种抽样方式，如农村与城市居民的人数差异较大，若随机抽取很可能出现城市居民远多于农村居民等，造成样本偏差，引起试验结果偏差等情况。在调查中，大范围的样本抽取很难做到完全随机抽样，一是由于完全随机抽样需对研究对象进行编号，会消耗大量时间和成本；二是总体分布较为分散，抽样结果可能也会出现分布分散；三是样本容量受限时也可能发生偏差，影响样本代表性。因此，在随机抽样中应尽量减少完全随机抽样的使用，研究者也应明白完全随机抽样的原理和准则，以便准确使用。

整群抽样，定义为将总体分为某几个群，并从中随机抽取几个群。若调查性统计中不进行整群抽样，选取对象仅为某些对象，而不做前期总体随机分群，会导致样本偏差，不能代表整体。

分层整群抽样，基于整群抽样，先应对可能会影响结果的因素进行分层，随后再在每一层中进行整群抽样。部分医学论文中出现不事先对研究对象进行预处理，未将影响因素大的或影响因素小的样本分层就进行随机抽样，可能会导致样本分布不均的结果，如影响因素大的样本过于多或影响因素小的样本过于多等，导致实验结果受到影响，降低结果可信度及科学性。

4.2 随机分组

随机分组存在“随机”虚假，某些医学论文中对手术方式不同的资料进行对比，亦或对护理方法不同的资料进行对比[19]，作者明确指出为回顾性分析，但在分组时却随机分为两组，两组采用不同方式，之后进行对比，本来就为回顾性分析，两组的手术方式已经固定了，不可能进行随机分配，故对现有病例资料进行回顾性分析时不应该提出随机分组，应改为依据不同方法分组，即根据临床实际情况进行分析。

违反伦理学分组，某些药物类对比分析的相关医学论文[20]，对病人采取随机分组，试验组采用某某药物，而对照组采取安慰剂服用，但文章中并未提及病人或病人家属是否同意，院方伦理委员会是否批准等，相关伦理审查也缺乏，完全不符合伦理要求。

可疑随机分组，某些手术类对比相关论文中，将已经几乎不用的手术方法设定为对照组，如微创手术与传统手术[21]，大部分病人均会选择微创而不是传统手术方式。因此，应考虑实际意义，对实际资料进行审查，得出可信的回顾性分析结论。表述错误，即对随机表述存在问题，如奇、偶数分组，表述为按住院号随机分组，奇数住院号为某某组，偶数住院号为某某组，正确应表述为按住院号分组，奇数为某某组，偶数为某某组。

5 参考文献残缺不全

医学论文书写中，常常会引用之前学者所写的相关资料，可反映论文的科学性及联系前任研究成果，并为读者给出相应信息以便读者查阅等。多数论文在引用文献时不重视文献著录项目的收集，不能按规范要求著录，造成著录项目缺如或不规范等。引用文献应尽量选用近5年的参考资料；并确定是作者亲自阅读的文献而不是二次引用；按引用先后顺序排列，并在引用处最末字右上角标明相应的序号，而且要前后相符。

6 小结

医学论文常见差错是普遍存在的，要提高写作规范及减少此类差错需长时间地注重和努力。因此，针对上述差错研究者需做到：①开展论文书写规范培训，提高医护人员的写作水平；②提高医学论文作者的统计学素养，大部分临床医护人员对统计学知识了解较少，容易出现误用统计学方法的问题。因此，要从根本上使其重视统计学方法，重视医学统计学这门应用性学科，有了充分的统计学知识，才可以写出高质量的论文，才能保证正确的学术观点，进而得出准确性高、符合客观事实的实验结果；③医学论文作者应提高写作规范能力，如学习医学论文相关的系统科研设计的基本知识，充分了解科研设计的“三要素”和“四原则”，掌握常用的抽样方法及分组方法，根据研究目的选用正确的统计学方法，同时也需要作者经常阅读一些关于论文常见书写错误剖析的书籍和文章，以便熟悉写作规范及写作技巧。