期刊简介
《中国美容医学》是西安交通大学和第四军医大学联合主办的国家级医学专业学术期刊。创刊于1992年6月，原名为《中国医学美学美容杂志》，以后根据学术发展需要和有关专家进行反复论证，于1998年第1期更名为《中国美容医学》，同年11月获得正式刊号：ISSN 1008-6455，CN 61-1347/R, 由国家卫生部主管，双月出版，国内外公开发行。此后由于原主办单位西安医科大学合并入西安交通大学，主管单位则由国家卫生部改为国家教育部。《中国美容医学》第四届编委会于2002年7月在北京国际会议中心召开，参加会议的有来自全国各地的专家教授近100名，大多数是美容医学界享有盛誉的学术权威和著名学者。大会确定了“聚学术精华，塑期刊精品”的办刊思路，会后对期刊从封面设计到版式装帧都做了较大幅度的改动，对栏目设置也做了更为合理的调整，使得期刊更具有前瞻性、实用性和可读性，为期刊的定型和发展奠定了良好的基础。《中国美容医学》在国内外众多美容医学专家的关心支持与热情帮助下，历经四届编委的共同努力，期刊学术质量明显提高并受到广泛好评，2002年被国家科技部列入中国科技论文统计源期刊（中国科技核心期刊），并被国内外6家大型数据库和检索机构收录。2003年荣获全国首届《CAJ-CD规范》执行优秀期刊奖。2004年先后被俄罗斯《文摘杂志》和美国《化学文摘》列为收录期刊，迈出了与国际接轨的步伐。《中国美容医学》始终坚持为读者和作者服务的原则，坚持规范化出版和科学、严谨、高效、快捷的工作态度，坚持“团结、求知、创新、争优”的企业文化精神，旨在为创建具有中国特色的美容医学学科服务，促进科研，面向临床，加强各有关学科的横向联系，反映该学科领域的研究成果和最新进展，传播与交流国际国内美容医学的新业务、新技术、理论研究与经验总结，指导和帮助读者提高专业修养和技术水平，增进学科的发展建设。开设的主要栏目有：基础研究、学科动态、整形美容外科、眼耳鼻美容、口腔颌面美容、齿科美容、皮肤与激光美容、中医药美容、综述、讲座、前沿追踪和国外美容医学信息等。读者对象为美容医学相关学科的临床医师、专业美容师、以及从事美容医学的研究、教学、管理人员。《中国美容医学》作为美容医学专业的全学科性期刊，涉及到医学领域的多个学科及综合性边缘学科，内容新颖，信息广泛，具有刊发周期短、理例兼容、图文并茂、实用性强等特点。美容中医药和皮肤激光美容栏目的设立使其更加具有中国特色并完善了学科发展需求。长期以来，为促进国际国内的学术交流，发展与繁荣中国的美容医学事业，发挥了应有的作用并做出了积极的贡献。
统计学在医学论文写作中的应用及常用统计方法与软件
时间：2024-04-19 09:59:03
统计学在医学论文的写作过程中发挥着举足轻重的作用。通过详尽的搜索、系统的整理、深入的分析以及精准的描述数据，我们可以推断出被测量对象的内在本质，甚至对其未来发展趋势进行科学的预测。这一过程中，不仅涉及到了大量的数学知识，还涵盖了多个学科领域的专业理论，其应用范围之广，几乎触及了社会科学和自然科学的每一个角落。接下来，我们就来详细探讨一下在撰写医学论文时，常常会用到的几种统计学应用方法。
在医学研究中，统计分析方法的运用是至关重要的。其中，t检验是一种常用的方法，它包括了单样本t检验、配对样本t检验（也被称为成对样本t检验）以及两独立样本t检验（或称为成组t检验），而在实际应用中，以后两种t检验的使用最为普遍。
此外，方差分析也是医学研究中不可或缺的一种统计方法。它主要包括完全随机设计的方差分析和随机区组设计的方差分析两种类型。在进行多重比较时，LSD-t检验是两两比较中常用的一种手段。
χ2检验在医学研究中同样占据着一席之地。这种方法涵盖了独立样本四格表χ2检验、配对四格表χ2检验、Fisher确切概率法以及行×列表资料的χ2检验等多种形式。
除了上述方法外，非参数检验也是一种重要的统计分析手段。它包括了配对样本比较的Wilcoxon符号秩检验、两个独立样本比较的Wilcoxon秩和检验、完全随机设计多个样本比较的Kruskal-Wallis H检验以及随机区组设计多个样本比较的Friedman M检验等多种方法。
回归分析在医学研究中同样具有重要地位，其中线性回归和logistic回归是最为常用的两种形式。
在选择统计方法时，我们需要考虑多个因素。首先是流行病学方面，包括横断面研究、病例对照研究（由结果探寻原因）、队列研究（由原因推导结果）以及随机对照试验等。其次，我们的分析目的也是选择统计方法的关键，例如描述、比较、探寻相关性或进行回归分析等。同时，我们还需要考虑变量的分组情况，是单因素还是多因素，以及单因素中是涉及两组还是多组数据。此外，设计方案也是一个重要的考量因素，如是否采用完全随机、配对或配伍、重复测量、是否存在交互作用以及是否需要进行生存分析等。最后，我们还需要根据资料的类型（如计量资料、计数资料、等级资料或生存时间等）和数据特征（如正态性、方差齐性、独立性、样本量大小以及线性关系等）来综合选择最合适的统计方法。
以下是一些具体的应用举例：
一、假设我们进行了一项随机对照试验，目的是比较针刺组和温针组在治疗前后颈痛量表（NPQ）的评分变化。考虑到数据特征包括正态性、方差齐性以及非独立性（因为同一对象不同时刻的测量值之间存在相关性），我们可以选择重复测量的方差分析或混合模型来进行统计分析。
二、在另一项随机对照试验中，我们旨在比较西格列汀联合甘精胰岛素与单纯甘精胰岛素在治疗早期糖尿病肾病方面的效果。由于资料特征为计数资料和等级资料，且样本量适中，因此我们可以选择卡方检验或秩和检验来进行统计分析。
三、再举一个例子，我们进行了一项随机对照试验，目的是比较观察组和对照组在各种并发症发生率上的差异。考虑到并发症之间并非完全独立（例如发生导管堵塞的患者也可能发生穿刺点感染），我们应该对每种并发症的发生率分别进行卡方检验，而不是采用2×6列联表的卡方检验。
四、最后举一个关于相关性的例子。我们想要探讨皮肤真菌病程与疗效之间的相关性，即病程越长疗效是否越差。由于资料特征为双相有序且属性不同的二维列联表，因此我们可以选择Spearman秩相关分析来进行统计推断。同时，如果我们想要比较不同病程的患者在疗效上的差异是否具有统计学意义，那么可以采用秩和检验来进行统计分析。
在进行统计分析时，我们通常会借助一些专业的统计软件来提高效率和准确性。其中SAS适用于大数据分析；SPSS则以其直观的图形界面和易上手的特点而受到广泛欢迎；Stata常用于Meta分析；而Python和R则分别由计算机专家和统计学家开发，具有强大的数据可视化和统计分析功能，能够绘制各种美观新颖的图表并应用最新的统计学方法。