医学检验常用的方法范文
时间：2023-11-23 17:51:18
导语：如何才能写好一篇医学检验常用的方法，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。
篇1
【关键词】 免疫球蛋白； 常规方法； 肝病； 血清检测； 应用效果
中图分类号 R575.1 文献标识码 B 文章编号 1674-6805（2015）35-0078-02
doi：10.14033/ki.cfmr.2015.35.037
肝脏是人体比较重要的代谢器官，它能够合成、分解蛋白质，并储存肝糖，代谢毒物。但是，肝脏一旦遭受病毒侵袭，将会影响其正常的功能衰竭，引起急慢性肝炎，严重者甚至演变为肝硬化、肝癌。近年来，免疫球蛋白在肝病患者血清检测中得到应用，它是一种存在于人体血清、体液、组织液中的具有抗体活性的蛋白质，其含量对于肝病的发展进程、治疗等具有重要的意义[1]。为了探讨免疫球蛋白联合常规方法在肝病患者血清检测中的应用效果。选取笔者所在医院2015年1-9月诊治的298例肝炎患者资料进行分析，现报告如下。
1 资料与方法
1.1 一般资料
选取笔者所在医院2015年1-9月诊治的298例肝炎患者资料进行分析，根据疾病类型分为急性肝炎组（n=82）、慢性肝炎组（n=159）、肝硬化组（n=57），其中，男192例，女106例，年龄19～82岁，平均（55.7±3.1）岁。选取同期入院健康体检的80例为对照组，男45例，女35例，年龄20.5～80.4岁，平均（57.4±2.4）岁。患者及家属对试验方法及检测指标等完全知晓，且自愿签署知情同意书，各组患者性别、年龄等比较差异均无统计学意义（P>0.05），具有可比性。
1.2 方法
入选患者均检测血小板（PLT）、平均血小板体积（MPV）、血小板分布宽度（PDW）、hs-CRP，同时检测各组免疫球蛋白水平，方法如下，采用sysmexXT-1800i血细胞分析仪对患者血小板（PLT）、平均血小板体积（MPV）、血小板分布宽度（PDW）、hs-CRP等指标进行检测；采用日立7060生化分析仪对患者hs-CRP和免疫球蛋白水平（IgG、IgM和IgA）水平进行检测，检测相关操作必须严格遵循仪器相关操作进行[2]。
1.3 统计学处理
采用SPSS 18.0软件对所得数据进行统计分析，计量资料用均数±标准差（x±s）表示，比较采用t检验，P
2 结果
2.1 四组患者PLT、MPV、PDW、hs-CRP比较
肝炎患者PLT显著低于对照组（P
2.2 四组免疫球蛋白水平比较
肝硬化组免疫球蛋白水平显著高于急性肝炎组、慢性肝炎组和对照组（P0.05），详见表2。
3 讨论
肝脏是人体内脏最大的器官之一，该器官具有代谢、去氧化、储存、合成分泌性蛋白等多种功能。当病毒侵入人体肝脏后，其正常功能将会出现衰退，容易引起急性肝炎、慢性肝炎，肝硬化等，严重者甚至将会演变为肝癌，影响患者正常生活和工作[3]。
近年来，免疫球蛋白联合常规方法在肝病患者血清检测中得到应用，且效果理想。本次研究中，肝炎患者PLT显著低于对照组（P
综上所述，肝炎患者在常规方法检测基础上联合免疫球蛋白检测效果理想，能够观察肝炎发展进展，提高治疗预后。
参考文献
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篇2
【关键词】 医学论文； 医学统计方法； 正确运用
中图分类号 R3 文献标识码 B 文章编号 1674-6805（2014）3-0157-02
在编写医学论文时，经常要运用收集到的数据进行各种医学统计的分析，医学统计方法应用不当，常常会带来错误的结论，影响整个论文的质量[1]。因此，统计学方法是否正确运用是判断论文科学性的主要依据[2]。本文对医学论文中统计方法的正确应用进行探讨，通过结合一些论文中出现的统计学方法运用错误的实例，分析如何正确选择恰当的统计学方法，以提高医学论文的统计质量及学术水平。
1 统计学方法简介
统计学方法包括统计软件包、统计分析方法以及检验水准三方面的内容。其中医学论文中常提到检验水准即α，它是用来表示组间实际无差别而统计结果判断有差别，犯这类错误的概率[3]。实际工作中常取α=0.05，当研究数据计算的P值小于0.05时，组间差异比较被认为有统计学意义[4]。统计学方法包括统计描述和假设检验两个方面的内容。统计描述是指根据资料及原始数据分布的类型，选择正确的指标来描叙资料及数据的特征。而假设检验即组间差异性检验，是医学论文中最常用的统计学方法。资料类型则包括能用具体数据表示的定量资料与不能用具体数值表示但能反映被观察对象某一特征的定性资料。定性资料的统计描述包括率、相对比和构成比。而参数法及非参数法是常用的定量资料统计分析方法。参数法一般包括t检验、方差分析，非参数法常用的有秩和检验[5]。
2 试验设计中的统计学原理
合理的试验设计与统计处理的可信度存在直接联系，研究者在编写医学论文时应对医学研究设计方法进行说明。在进行试验设计时应遵循随机、对照、均衡和重复四大原则[6]。在进行试验设计的时候通常会涉及到研究对象的选择，研究对象的分组及选择合理的检测指标三个方面的内容。
医学论文就是通过对样本的研究来进行推断总体，找出其共性，得出结论。因此研究者在选择研究对象时应注意选择样本应具有一定数量，能反映出该事物的规律性特征，但又应注意例数不能太多，以免造成不必要的浪费。其选择的原则就是在保证试验结果可靠性的前提下选择最少的样本例数。研究者在选择样本对象后应对其基本特征进行详细的描述，比如患者的年龄、性别、病理分期、疾病诊断的标准等。此外在试验中所用到的试剂、仪器的型号、规格等都应作出说明，以供读者借鉴和做出判断。选定好研究对象后就要对其进行分组。在进行分组时研究者一般遵循统计学中的“随机分配”、“设立对照”以及“均衡”、“重复”的原则。随机化原则是提高组间均衡性的一个重要手段，也是资料分析时进行统计推断的前提。有对照才有比较，在进行组间比较时，应确定好处理因素与实验效应的关系。均衡性则是要使得对结果产生影响的非处理因素尽可能保持一致，这样才能保证对照的结果让人信服。观察实验效应的指标主要有主观指标与客观指标。正所谓主观指标就是通过问答的方式调查受试者自己判断的主观感受；而客观指标则是通过仪器来检验和测量所得出的结果。在进行试验设计时应选择客观性较强、高灵敏性和精确性的指标。
3 统计学方法的选择
统计学方法的正确选择是直接影响到论文结论可信度的重要依据，因此研究者在编写论文时应注意选择合适的统计学方法。不同的统计学方法应用的范围不同。研究者在编写医学论文时常根据论文研究的目的、资料类型、试验设计的方案、样品大小、水平数、特定条件、数据分布特征以及综合分析等来选择对应的统计方法，同时还要根据专业知识与资料的实际情况，结合统计学原则，灵活地选择。当定性资料正态分布时，研究者一般用均数和标准差来表示统计描述指标；当定性资料不符合正态分布时，则可选用中位数及级差来表示；当定量资料正态分布且组间方差齐时一般选用参数法，反之则选用非参数法。t检验一般适用于小样本（n
4 常见统计学方法的误用分析及对策
4.1 统计方法误用
最常见统计方法误用是对等级资料进行比较时应用秩和检验而误用卡方检验。例如：在评价采取不同治疗方法的两组急性脑血管病患者疗效中，治疗组显著有效、有效、无效三种分型分别为15例、10例、8例，对照组分别为14例、11例、9例。本资料例数较少，应选用等级比较的秩和检验，而有些作者却认为只要是率的比较就可以采用字2检验。研究者在选择统计学方法时应根据相应的原则，对文章研究目的、资料类型、样品大小、水平数、数据分布特征等进行综合分析后，再来选择对应的统计方法。
4.2 统计方法应用错误
例如在一组资料中将临床疑似为支原体肺炎的201例患儿作为研究对象，分别采用三种检测方法检测实际患病人数以进行确诊，比较其检测率。则原文结果显示：MP-IgM组、咽拭子培养法阳性检出率与MP-PCR组比较，差异均有统计学意义（字2=6.38，字2=16.72，P
表1 小儿支原体肺炎三种不同检测方法阳性检出率比较
检测方法 阳性（例） 阴性（例） 检出率（%）
MP-PCR组（n=76） 42 34 55.26
MP-IgM组（n=91） 32 59 35.16
咽拭子培养法（n=34） 5 29 14.71
4.3 处理定量资料时均数表达问题
处理定量资料时常出现均值表达不准的问题。在定量资料平均数的计算时，研究者常用平均数（x）来反映平均水平。但只适合于定量资料中呈正态分布的资料。而对于偏态分布资料或信息不全的资料则需使用中位数。例如9例手足口病患儿年龄为1、1.5、2、2、2.5、3、5、7、12的平均数（x）为4，中位数为2.5。为更准确地反映年龄分布的集中位置，宜采用中位数而不是平均数。
4.4 选用检验方法错误
在有些论文中，作者常将本应用方差分析和q检验的误用t检验。t检验一般适用于小样本（n
5 结论表述中的统计学应用
资料的统计处理不是医学研究工作的最终目的，而是通过统计学分析为研究结论提供依据或者线索。因此，在对统计资料进行分析后应把握统计学术语，对结论做出科学的分析跟解释。在根据统计结果得出专业结论时研究者应遵循一个重要原则，就是统计结论都是概率性的，不能绝对地肯定或否定。研究者习惯上将“P
总之，不同的统计分析方法均有其适用的范围和应用的条件，研究者在书写医学论文时应根据论文设计及资料的类型进行合理的试验设计，选择恰当的统计分析方法，切记勿盲目套用。同时，还应注意得出的结果和结论应满足设计的要求。医学统计方法的正确运用，是充分利用试验研究获得的数据，也是最终得出科学、可信的结论的必要条件。
参考文献
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篇3
教学内容脱离临床在临床医学生实验诊断学教学中应以“临床应用为导向，兼顾检验医学”。应向学生介绍实验方法学，了解每种检测方法的灵敏度和特异度，根据不同需要合理选择检测方法［5］。比如梅毒的血清学检测，在临床应用中主要有3种方法：梅毒螺旋体特异性抗体检测、非特异性快速梅毒过筛实验、梅毒螺旋体明胶凝集试验。那么，哪种试验适合作为初筛，哪种试验适合作为确诊，哪种试验适合判断疗程等，应结合实际病例进行讲解。目前临床实验室已采用化学发光法进行梅毒特异性抗体检测，灵敏度和特异度均较以前的检测方法高，且方便快捷，可更好地服务临床，尤其是急诊患者，但临床医生对此还不太了解。另外，梗阻性黄疸时，理论上尿胆红素检测为强阳性，尿胆原检测为阴性。但因为尿胆原检测过程中，当尿胆红素水平较高时，会干扰尿胆原的检测，所以会导致梗阻性黄疸患者尿胆原假性轻度增高的现象。
应重视新技术、新项目的介绍。实验诊断学教学严重滞后于检验医学的发展。虽然新版教材已更新了教学内容，涵盖了许多临床的新技术和新项目，但是目前实践性教学内容和教学安排仍偏重“四大常规”和血液骨髓学检验等手工操作项目，远不能概括如流式细胞技术、基因芯片、自身免疫性疾病的实验诊断、药物浓度监测等许多已在临床应用的新技术和新项目。教学中甚至还包括已经淘汰的检测项目，如出血时间的测定、血块收缩试验、毛细血管脆性试验等；而一些临床上常用的新检测方法却未提及。另外，实验诊断学的设施还停留在手工操作的水平，而临床上检验项目基本上由自动化的仪器完成，两者形成了巨大的反差。
所以，应加强新项目、新技术的介绍，这不仅为新项目的开展和普及打好思想基础，也有助于临床医学生开阔视野，拓展思路，培养创新的意识和动力。比如卵巢癌诊断过程中新的检测项目人附睾蛋白4检测，是最新发现的卵巢癌诊断标志物，特异性和灵敏度均高，与现有肿瘤标记物糖类抗原125结合更具有临床价值。实验诊断学教学内容应以培养学生临床思维能力为目标，通过这门课程的学习，达到“三会”：会开化验单，会选择检验项目，会运用检验结果进行临床分析。
篇4
Abstract: Medical Statistics is the study of medical data. Medical Statistics guides medical students in medical research and practice how to effectively access the data, analyze the data correctly to get a reasonable interpretation of the results. This paper aims to analyze teaching situation of Medical Statistics, introduces the advanced teaching methods, uses advanced teaching methods, improves assessment methods, for stimulating students'' interest and enthusiasm in learning Medical Statistics and improving teaching effectiveness, to help medical students develop the proper concept of Medical Statistics, grasp basic statistical methods and improve their ability of scientific research and comprehensive analysis.
关键词： 医学统计学；教学改革
Key words: Medical Statistics；teaching reform
中图分类号：G712 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2012）03-0211-02
0 引言
医学统计学是研究医学领域内数据的科学，是一种方法学。医学统计学指导医学生在医学研究与实践中如何有效地获取数据、正确地分析数据以合理地解释所得到的结果。因此医学统计学在教学过程中主要以医学过程为背景，运用概率统计等基本原理考察、解决和处理医药卫生工作中的实际问题；强调宏观观点、逻辑推理、定量运算及科研设计能力的培养和训练，强调理论与实践的紧密结合，以提高学生分析问题、解决问题的能力。医学统计学在医学院校中已成为各层次、各专业学生必须掌握的专业基础课程或专业课程。我校在医学检验技术、预防医学、药学等专业均开设了医学统计学。从以往的教学实践看，医学统计学教学现状并不乐观，高职高专院校学生数学基础本身就不够扎实，而统计方法完全是和数据打交道，数字多、符号多、公式多，比较抽象难学，学生在学习过程中多有畏难情绪。有的教学内容的针对性不强也使得许多学生产生了错误认识，觉得医学统计学和以后实际工作关系不大，因此学习积极性不高，教学手段的落后、考核方式的不甚合理等等状况，都直接影响了医用统计学教学的质量和效果。针对这种状况，我们对医学统计学课程教学进行了改革，采用先进的教学方法和手段，改革考核模式，使学生真正成为学习的主体。把课堂教学、上机操作训练和社会实践活动结合起来，在课堂教学的基础上，尽量让学生多上机练习，熟悉统计软件的功能，提高数据处理能力；创造条件让学生多参加社会实践，让学生在亲身体验中学会运用统计知识解决实际问题，提高了学生的学习兴趣和学习积极性。我们的具体做法是：
1 在教学中引入先进的教学方法
教学方法是传播知识的重要形式和有效手段，恰当合理的教学方法不仅能激发学生学习兴趣，而且能使深奥难懂的知识变得简单易学，从而起到事半功倍的效果。为解决医学统计教学形式单一，方法呆板的问题，把学生从被动的学习过程中解脱出来，我们学习和采用了先进的教育理念和教学方法，把“案例教学法”引入医学统计学的教学中，通过一个个的医药实际应用案例，引入医学统计学的教学要求，在解决案例问题的过程中教会学生掌握统计方法，使静态的书本知识和动态的实际应用之间架起一座桥梁，实现了沟通。例如在“医学统计中的基本概念”一章教学中，由于学生刚刚接触这门课程，对医学知识掌握不多，我们就采用了既是学生比较了解而专业性又不是太强的案例“医患关系对重症病人死亡率的影响”，根据问卷调查对收住重症监护病房的病人分为“医患关系良好组”与“医患关系紧张组”，比较两组间的住院死亡率。结果“医患关系良好组”25例，住院间死亡3例，死亡率13.6%，“医患关系紧张组”23例，住院间死亡9例，死亡率39.1%，两组间差别有显著意义。通过引导学生进行数据分析，可得出初步结论：医患关系紧张亦可增高重症病人的住院死亡率，其原因可能与医师害怕被病人告而治疗方案趋向保守有关。通过此案例的教学，即使学生了解了医学统计工作的内容和基本概念，也对医学生的医德以及人际关系培养起到了积极引导作用。
“案例教学法”的教学实践，使学生充分体会到医学统计学的实用价值，能比较顺利完成从统计学概念和方法到实际应用的过渡，教师在教学过程中通过一个个案例分析帮助学生加深对课程知识点的理解，实现融会贯通，强化了学生阅读、理解和运用统计资料的能力，培养学生利用统计资料发现问题、提出问题、分析问题和研究问题的能力，通过理论与实践的结合，加强了学生学习医学统计学的主动性和积极性，使学生能够实现从知识向能力、素质的转变。
摘要： 医学统计学是研究医学领域内数据的科学，医学统计学指导医学生在医学研究与实践中如何有效地获取数据、正确地分析数据以合理地解释所得到的结果。本文旨在分析医学统计学教学现状，提出引入先进的教学方法、采用先进的教学手段、改进考核方法，最大程度地激发学生学习医学统计学的兴趣与积极性，改善教学效果，帮助医学生建立正确的医学统计观念，掌握基本的统计学方法，提高科研和综合分析能力。
Abstract: Medical Statistics is the study of medical data. Medical Statistics guides medical students in medical research and practice how to effectively access the data, analyze the data correctly to get a reasonable interpretation of the results. This paper aims to analyze teaching situation of Medical Statistics, introduces the advanced teaching methods, uses advanced teaching methods, improves assessment methods, for stimulating students'' interest and enthusiasm in learning Medical Statistics and improving teaching effectiveness, to help medical students develop the proper concept of Medical Statistics, grasp basic statistical methods and improve their ability of scientific research and comprehensive analysis.
关键词： 医学统计学；教学改革
Key words: Medical Statistics；teaching reform
中图分类号：G712 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2012）03-0211-02
0 引言
医学统计学是研究医学领域内数据的科学，是一种方法学。医学统计学指导医学生在医学研究与实践中如何有效地获取数据、正确地分析数据以合理地解释所得到的结果。因此医学统计学在教学过程中主要以医学过程为背景，运用概率统计等基本原理考察、解决和处理医药卫生工作中的实际问题；强调宏观观点、逻辑推理、定量运算及科研设计能力的培养和训练，强调理论与实践的紧密结合，以提高学生分析问题、解决问题的能力。医学统计学在医学院校中已成为各层次、各专业学生必须掌握的专业基础课程或专业课程。我校在医学检验技术、预防医学、药学等专业均开设了医学统计学。从以往的教学实践看，医学统计学教学现状并不乐观，高职高专院校学生数学基础本身就不够扎实，而统计方法完全是和数据打交道，数字多、符号多、公式多，比较抽象难学，学生在学习过程中多有畏难情绪。有的教学内容的针对性不强也使得许多学生产生了错误认识，觉得医学统计学和以后实际工作关系不大，因此学习积极性不高，教学手段的落后、考核方式的不甚合理等等状况，都直接影响了医用统计学教学的质量和效果。针对这种状况，我们对医学统计学课程教学进行了改革，采用先进的教学方法和手段，改革考核模式，使学生真正成为学习的主体。把课堂教学、上机操作训练和社会实践活动结合起来，在课堂教学的基础上，尽量让学生多上机练习，熟悉统计软件的功能，提高数据处理能力；创造条件让学生多参加社会实践，让学生在亲身体验中学会运用统计知识解决实际问题，提高了学生的学习兴趣和学习积极性。我们的具体做法是：
1 在教学中引入先进的教学方法
教学方法是传播知识的重要形式和有效手段，恰当合理的教学方法不仅能激发学生学习兴趣，而且能使深奥难懂的知识变得简单易学，从而起到事半功倍的效果。为解决医学统计教学形式单一，方法呆板的问题，把学生从被动的学习过程中解脱出来，我们学习和采用了先进的教育理念和教学方法，把“案例教学法”引入医学统计学的教学中，通过一个个的医药实际应用案例，引入医学统计学的教学要求，在解决案例问题的过程中教会学生掌握统计方法，使静态的书本知识和动态的实际应用之间架起一座桥梁，实现了沟通。例如在“医学统计中的基本概念”一章教学中，由于学生刚刚接触这门课程，对医学知识掌握不多，我们就采用了既是学生比较了解而专业性又不是太强的案例“医患关系对重症病人死亡率的影响”，根据问卷调查对收住重症监护病房的病人分为“医患关系良好组”与“医患关系紧张组”，比较两组间的住院死亡率。结果“医患关系良好组”25例，住院间死亡3例，死亡率13.6%，“医患关系紧张组”23例，住院间死亡9例，死亡率39.1%，两组间差别有显著意义。通过引导学生进行数据分析，可得出初步结论：医患关系紧张亦可增高重症病人的住院死亡率，其原因可能与医师害怕被病人告而治疗方案趋向保守有关。通过此案例的教学，即使学生了解了医学统计工作的内容和基本概念，也对医学生的医德以及人际关系培养起到了积极引导作用。
“案例教学法”的教学实践，使学生充分体会到医学统计学的实用价值，能比较顺利完成从统计学概念和方法到实际应用的过渡，教师在教学过程中通过一个个案例分析帮助学生加深对课程知识点的理解，实现融会贯通，强化了学生阅读、理解和运用统计资料的能力，培养学生利用统计资料发现问题、提出问题、分析问题和研究问题的能力，通过理论与实践的结合，加强了学生学习医学统计学的主动性和积极性，使学生能够实现从知识向能力、素质的转变。
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2 在教学中采用先进的教学手段
2.1 传统的医学统计学教学，侧重公式推导，推荐简化公式，学生觉得枯燥、难懂，为此我们在教学过程中强调把重点转移到强调基本概念、基本原理、基本公式上来。在教学过程中改变了“以板书为主”的传统教学手段，充分发挥现代教育技术的作用，利用软件和多媒体课件进行教学，尽量把抽象的概念，难理解的公式直观化，使之便于理解。让枯燥难懂的抽象问题变得生动、形象、具体，增加了课堂信息容量，提高了学生学习兴趣。
2.2 在教学过程中强调对学生实际操作能力的培养，使学生掌握对统计学方法的选择和对统计学结果的分析。医用统计学中任何章节都有数学公式和数学计算，公式的描述和计算的过程占有相当的篇幅，内容庞大、繁杂，计算起来十分困难。特别是所有的例子都是以手工计算为背景而编写的，数据的组织、公式的演算详细具体，大部分高职学生学习起来相当困难，为此，我们在教学中充分利用计算工具，使学生能比较熟练的运用计算器和统计学软件，简化运算过程，提高学生学习积极性[1]。
2.2.1 掌握使用计算器解决简单的统计学问题 功能比较全面的计算器具有普通运算和统计运算两方面功能，学生对于用计算器一般运算和函数运算的功能比较熟悉，但对其统计功能知道的不多，为此，在教学中专门安排了使用计算器统计功能的教学，使得同学们学会利用计算器的统计功能，能比较轻松的完成复杂的计算，教师也有更多的时间去指导学生通过分析统计结果以得到正确结论，培养学生的判断问题和解决问题的能力。作业和考试时学生都可以用计算器完成计算工作，计算过程占的时间即少，计算的结果也正确和一致。但是，计算器只是一个比较简单的计算工具，对于像方差分析、正态性检验、秩和检验和线性回归等方法来说，计算器难以胜任。如果需要对同样的一组数据，用不同的统计学方法进行处理，对结果进行比较，靠计算器就十分困难了。
2.2.2 在计算机飞速发展的今天，统计软件的使用教学十分重要，这种教学方法顺应了医学科技发展形势，可以培养学生的动手操作能力和解决医学实际问题的应用能力，学习使用统计软件包已成为统计学计算的主要工具和重要渠道。我们使用的是在windows环境下运行的世界上通用的统计软件包SPSS，SPSS基本涵盖了现用统计学教科书中的内容，并且使用简便，也迎合了大部分学生电脑操作比较熟练的特点，学生学习起来积极性比较高。况且对于常用的统计学方法，该软件都可以处理，其中，我们选用的重点是t检验、方差分析、非参数检验、秩和检验和线性回归与等内容[2]。凡教科书练习题中涉及的上述内容均可由软件完成，学生只要知道如何把数据输入软件，如何分析软件所显示的结果即可。
3 采用更加科学的考核方式
考核是教学工作的重要环节，是检验学生学习情况、评估教学质量的重要手段，指引着教学的方向。多年来，医用统计学的考试一直沿用的闭卷笔试的方式，固然对保证教学质量，维持正常的教学秩序起到了一定的作用，但与提高学生能力的素质教育的要求差距太大。因此改进高职院校医用统计考核的内容、方式和方法已到了刻不容缓的地步。我们认为一要在考核内容上要突出完整性。不仅要考查学生对基本概念、基本运算和常用分析方法等理论知识的掌握情况，还要注重对学生综合应用能力的考查，比如撰写调查报告、案例分析和计算机操作等[3]。二要在成绩的评定上注重合理性。除了笔试，上机操作成绩之外，还要把平时学习中撰写调查报告，参与教学活动的程度等平时成绩结合起来综合评定[4]，这样引导学生不仅要重视最后考试，更要注重平时学习，不仅要学好基本理论知识，更要注重分析和解决问题能力的培养和锻炼，统计素质和水平的提高，努力实现学生由“高分”向“高能”转变。
总之，对于医学生来说，医学统计学的作用不可轻视，传统教学的教学模式必须进行大刀阔斧的改革，教育工作者一定要对其进行深入的探索和实践。我们从引入先进的教学方法、采用先进的教学手段、改进考核方法三个方面提出了改进的建议，并在教学过程中付诸于实践，充分展示医用统计学的应用价值，得到学生广泛接受，提高了学生学习主动性和积极性，取得了良好的教学效果。
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[4]王静，叶冬青，张承业.医学统计学实验教学探讨.医学教育探索，2006，5（01）. 析、非参数检验、秩和检验和线性回归与等内容[2]。凡教科书练习题中涉及的上述内容均可由软件完成，学生只要知道如何把数据输入软件，如何分析软件所显示的结果即可。
3 采用更加科学的考核方式
考核是教学工作的重要环节，是检验学生学习情况、评估教学质量的重要手段，指引着教学的方向。多年来，医用统计学的考试一直沿用的闭卷笔试的方式，固然对保证教学质量，维持正常的教学秩序起到了一定的作用，但与提高学生能力的素质教育的要求差距太大。因此改进高职院校医用统计考核的内容、方式和方法已到了刻不容缓的地步。我们认为一要在考核内容上要突出完整性。不仅要考查学生对基本概念、基本运算和常用分析方法等理论知识的掌握情况，还要注重对学生综合应用能力的考查，比如撰写调查报告、案例分析和计算机操作等[3]。二要在成绩的评定上注重合理性。除了笔试，上机操作成绩之外，还要把平时学习中撰写调查报告，参与教学活动的程度等平时成绩结合起来综合评定[4]，这样引导学生不仅要重视最后考试，更要注重平时学习，不仅要学好基本理论知识，更要注重分析和解决问题能力的培养和锻炼，统计素质和水平的提高，努力实现学生由“高分”向“高能”转变。
总之，对于医学生来说，医学统计学的作用不可轻视，传统教学的教学模式必须进行大刀阔斧的改革，教育工作者一定要对其进行深入的探索和实践。我们从引入先进的教学方法、采用先进的教学手段、改进考核方法三个方面提出了改进的建议，并在教学过程中付诸于实践，充分展示医用统计学的应用价值，得到学生广泛接受，提高了学生学习主动性和积极性，取得了良好的教学效果。
参考文献：
[1]范群.学习医学统计学的基本方法.中国校医，2007，21（06）.
[2]郭树榜.PEMS统计软件在医学统计学教学中的应用.菏泽医学专科学校学报，2005，17（04）.
[3]赵宏林.护理统计学模仿式教学方法初探.护理学杂志，2001（09）.
[4]王静，叶冬青，张承业.医学统计学实验教学探讨.医学教育探索，2006，5（01）.
存入我的阅览室
2 在教学中采用先进的教学手段
2.1 传统的医学统计学教学，侧重公式推导，推荐简化公式，学生觉得枯燥、难懂，为此我们在教学过程中强调把重点转移到强调基本概念、基本原理、基本公式上来。在教学过程中改变了“以板书为主”的传统教学手段，充分发挥现代教育技术的作用，利用软件和多媒体课件进行教学，尽量把抽象的概念，难理解的公式直观化，使之便于理解。让枯燥难懂的抽象问题变得生动、形象、具体，增加了课堂信息容量，提高了学生学习兴趣。
2.2 在教学过程中强调对学生实际操作能力的培养，使学生掌握对统计学方法的选择和对统计学结果的分析。医用统计学中任何章节都有数学公式和数学计算，公式的描述和计算的过程占有相当的篇幅，内容庞大、繁杂，计算起来十分困难。特别是所有的例子都是以手工计算为背景而编写的，数据的组织、公式的演算详细具体，大部分高职学生学习起来相当困难，为此，我们在教学中充分利用计算工具，使学生能比较熟练的运用计算器和统计学软件，简化运算过程，提高学生学习积极性[1]。
2.2.1 掌握使用计算器解决简单的统计学问题 功能比较全面的计算器具有普通运算和统计运算两方面功能，学生对于用计算器一般运算和函数运算的功能比较熟悉，但对其统计功能知道的不多，为此，在教学中专门安排了使用计算器统计功能的教学，使得同学们学会利用计算器的统计功能，能比较轻松的完成复杂的计算，教师也有更多的时间去指导学生通过分析统计结果以得到正确结论，培养学生的判断问题和解决问题的能力。作业和考试时学生都可以用计算器完成计算工作，计算过程占的时间即少，计算的结果也正确和一致。但是，计算器只是一个比较简单的计算工具，对于像方差分析、正态性检验、秩和检验和线性回归等方法来说，计算器难以胜任。如果需要对同样的一组数据，用不同的统计学方法进行处理，对结果进行比较，靠计算器就十分困难了。
2.2.2 在计算机飞速发展的今天，统计软件的使用教学十分重要，这种教学方法顺应了医学科技发展形势，可以培养学生的动手操作能力和解决医学实际问题的应用能力，学习使用统计软件包已成为统计学计算的主要工具和重要渠道。我们使用的是在windows环境下运行的世界上通用的统计软件包SPSS，SPSS基本涵盖了现用统计学教科书中的内容，并且使用简便，也迎合了大部分学生电脑操作比较熟练的特点，学生学习起来积极性比较高。况且对于常用的统计学方法，该软件都可以处理，其中，我们选用的重点是t检验、方差分析、非参数检验、秩和检验和线性回归与等内容[2]。凡教科书练习题中涉及的上述内容均可由软件完成，学生只要知道如何把数据输入软件，如何分析软件所显示的结果即可。
3 采用更加科学的考核方式
考核是教学工作的重要环节，是检验学生学习情况、评估教学质量的重要手段，指引着教学的方向。多年来，医用统计学的考试一直沿用的闭卷笔试的方式，固然对保证教学质量，维持正常的教学秩序起到了一定的作用，但与提高学生能力的素质教育的要求差距太大。因此改进高职院校医用统计考核的内容、方式和方法已到了刻不容缓的地步。我们认为一要在考核内容上要突出完整性。不仅要考查学生对基本概念、基本运算和常用分析方法等理论知识的掌握情况，还要注重对学生综合应用能力的考查，比如撰写调查报告、案例分析和计算机操作等[3]。二要在成绩的评定上注重合理性。除了笔试，上机操作成绩之外，还要把平时学习中撰写调查报告，参与教学活动的程度等平时成绩结合起来综合评定[4]，这样引导学生不仅要重视最后考试，更要注重平时学习，不仅要学好基本理论知识，更要注重分析和解决问题能力的培养和锻炼，统计素质和水平的提高，努力实现学生由“高分”向“高能”转变。
总之，对于医学生来说，医学统计学的作用不可轻视，传统教学的教学模式必须进行大刀阔斧的改革，教育工作者一定要对其进行深入的探索和实践。我们从引入先进的教学方法、采用先进的教学手段、改进考核方法三个方面提出了改进的建议，并在教学过程中付诸于实践，充分展示医用统计学的应用价值，得到学生广泛接受，提高了学生学习主动性和积极性，取得了良好的教学效果。
参考文献：
[1]范群.学习医学统计学的基本方法.中国校医，2007，21（06）.
[2]郭树榜.PEMS统计软件在医学统计学教学中的应用.菏泽医学专科学校学报，2005，17（04）.
[3]赵宏林.护理统计学模仿式教学方法初探.护理学杂志，2001（09）.
[4]王静，叶冬青，张承业.医学统计学实验教学探讨.医学教育探索，2006，5（01）.
2 在教学中采用先进的教学手段
2.1 传统的医学统计学教学，侧重公式推导，推荐简化公式，学生觉得枯燥、难懂，为此我们在教学过程中强调把重点转移到强调基本概念、基本原理、基本公式上来。在教学过程中改变了“以板书为主”的传统教学手段，充分发挥现代教育技术的作用，利用软件和多媒体课件进行教学，尽量把抽象的概念，难理解的公式直观化，使之便于理解。让枯燥难懂的抽象问题变得生动、形象、具体，增加了课堂信息容量，提高了学生学习兴趣。
2.2 在教学过程中强调对学生实际操作能力的培养，使学生掌握对统计学方法的选择和对统计学结果的分析。医用统计学中任何章节都有数学公式和数学计算，公式的描述和计算的过程占有相当的篇幅，内容庞大、繁杂，计算起来十分困难。特别是所有的例子都是以手工计算为背景而编写的，数据的组织、公式的演算详细具体，大部分高职学生学习起来相当困难，为此，我们在教学中充分利用计算工具，使学生能比较熟练的运用计算器和统计学软件，简化运算过程，提高学生学习积极性[1]。
2.2.1 掌握使用计算器解决简单的统计学问题 功能比较全面的计算器具有普通运算和统计运算两方面功能，学生对于用计算器一般运算和函数运算的功能比较熟悉，但对其统计功能知道的不多，为此，在教学中专门安排了使用计算器统计功能的教学，使得同学们学会利用计算器的统计功能，能比较轻松的完成复杂的计算，教师也有更多的时间去指导学生通过分析统计结果以得到正确结论，培养学生的判断问题和解决问题的能力。作业和考试时学生都可以用计算器完成计算工作，计算过程占的时间即少，计算的结果也正确和一致。但是，计算器只是一个比较简单的计算工具，对于像方差分析、正态性检验、秩和检验和线性回归等方法来说，计算器难以胜任。如果需要对同样的一组数据，用不同的统计学方法进行处理，对结果进行比较，靠计算器就十分困难了。
2.2.2 在计算机飞速发展的今天，统计软件的使用教学十分重要，这种教学方法顺应了医学科技发展形势，可以培养学生的动手操作能力和解决医学实际问题的应用能力，学习使用统计软件包已成为统计学计算的主要工具和重要渠道。我们使用的是在windows环境下运行的世界上通用的统计软件包SPSS，SPSS基本涵盖了现用统计学教科书中的内容，并且使用简便，也迎合了大部分学生电脑操作比较熟练的特点，学生学习起来积极性比较高。况且对于常用的统计学方法，该软件都可以处理，其中，我们选用的重点是t检验、方差分析、非参数检验、秩和检验和线性回归与等内容[2]。凡教科书练习题中涉及的上述内容均可由软件完成，学生只要知道如何把数据输入软件，如何分析软件所显示的结果即可。
3 采用更加科学的考核方式
考核是教学工作的重要环节，是检验学生学习情况、评估教学质量的重要手段，指引着教学的方向。多年来，医用统计学的考试一直沿用的闭卷笔试的方式，固然对保证教学质量，维持正常的教学秩序起到了一定的作用，但与提高学生能力的素质教育的要求差距太大。因此改进高职院校医用统计考核的内容、方式和方法已到了刻不容缓的地步。我们认为一要在考核内容上要突出完整性。不仅要考查学生对基本概念、基本运算和常用分析方法等理论知识的掌握情况，还要注重对学生综合应用能力的考查，比如撰写调查报告、案例分析和计算机操作等[3]。二要在成绩的评定上注重合理性。除了笔试，上机操作成绩之外，还要把平时学习中撰写调查报告，参与教学活动的程度等平时成绩结合起来综合评定[4]，这样引导学生不仅要重视最后考试，更要注重平时学习，不仅要学好基本理论知识，更要注重分析和解决问题能力的培养和锻炼，统计素质和水平的提高，努力实现学生由“高分”向“高能”转变。
总之，对于医学生来说，医学统计学的作用不可轻视，传统教学的教学模式必须进行大刀阔斧的改革，教育工作者一定要对其进行深入的探索和实践。我们从引入先进的教学方法、采用先进的教学手段、改进考核方法三个方面提出了改进的建议，并在教学过程中付诸于实践，充分展示医用统计学的应用价值，得到学生广泛接受，提高了学生学习主动性和积极性，取得了良好的教学效果。
参考文献：
[1]范群.学习医学统计学的基本方法.中国校医，2007，21（06）.
[2]郭树榜.PEMS统计软件在医学统计学教学中的应用.菏泽医学专科学校学报，2005，17（04）.
[3]赵宏林.护理统计学模仿式教学方法初探.护理学杂志，2001（09）.
篇5
在医学论文写作中,医学统计学方法应用是必不可少的,正确使用能保证科研工作顺利进行,并使科研成果更具有科学性、代表性和可靠性。反之,如果使用不当或者误用,会直接影响研究结果的质量,反而会使读者产生误解,甚至有时会导致错误的结论。近年来，医学统计学方法在医学科研中的应用越来越受到国内广大医学科研工作者的重视，统计分析结果表达已成为医学论文中一个不可缺少的重要组成部分。医学统计学是评价医学科技论文质量优劣的重要依据，然而从近年发表的论文来看,有不少作者对统计方法的使用还不熟悉,实际应用中统计方法滥用、错用和误用的情况时有发生[1]。据国外20世纪60年代到80年代对不同医学期刊的调查，有统计学错误的论文比例最高者达66％，最低者也有20％[2-4]。国内有学者对5种中华医学会系列杂志论著中统计学方法的应用状况进行了调查，结果显示，1985年统计错误的论文比例为24％,1995年为36％[5]。这些调查研究均说明统计方法误用的严重性以及正确应用的紧迫性。国外从20世纪70年代起就有针对医学论文的科研设计与统计方法应用情况的调查研究，国内学者也进行了相关研究[6]。这种研究有助于及时了解医学科研论文中统计方法的应用质量，发现存在的问题，提高医学科研工作者应用统计方法的水平。笔者总结了近年来已发表的医学科技论文中常见的统计学问题，希望能引起各位专家学者和临床医生的共识与重视，促进我国医学期刊质量的提高。
1 统计设计存在的常见问题
统计设计是整个研究中最重要的一环,是研究工作应遵循的依据。常见的统计设计问题有:忽视组间均衡性,样本缺乏代表性,样本例数不足,未设置对照组,未随机分组,未提出统计分析方法等。针对以上问题,在科研设计中一定要遵循实验设计的四大原则即“随机、对照、均衡、重复”的原则[6]。
1.1不遵循或不重视随机化原则
随机化是科研设计的重要原则，直接影响研究结果的可信度。随机化既要随机抽样，还要随机分组，并有足够的样本量作前提。然而，在医学论文中许多作者对此不够重视，主要表现在论文中统计处理随机化不突出，随机化缺失情况比较常见，有的论文甚至将随机误解为随意、随便，不采用随机化处理方法，导致结果缺乏可靠性。还有些文章中没有提出“随机”抽样的设计与方法，没有排除标准，给人随意选择病例之感，且病例数少，因此没有代表性，所得出的结论不可靠。部分文章虽然注明了“随机”，但未提及采取什么方法进行随机化研究或两组间的例数相差甚远，不符合随机化的一般规律，没有临床参考价值[7]。
1.2缺少对照研究或对照组设计不合理
正确设立对照是临床或实验研究的一个核心问题，设立对照的意义在于说明临床试验或实验研究中干预措施的效应，减少或防止偏倚和机遇产生的误差对试验结果的影响。目前，国内许多期刊发表的论文对照组设计不合理现象比较普遍，尤其有些作者对某种新药或新技术在临床的应用观察研究中，不设对照组，缺乏对照观察，得出的结论缺乏科学性，令人怀疑。有的文章虽然设立了对照组，但在分析结果时，却没有将试验组与对照组的结果进行比较，而仅将各组间的自身前后进行比较，从而使该研究失去对照意义。对照组选择不当，还表现在两组间重要的临床特征和基线情况相差太大，无可比性，如性别、年龄、病情、经济情况和文化程度等不一致，如有些论文将健康人或志愿者作为对照组，使结果受到非处理因素的影响，产生偏倚或系统误差，使结论不可信[7]。
1.3均衡性原则掌握不够
均衡性原则要求实验中的各组之间除处理因素不同外，其他可控制的非处理因素要尽可能保持一致。特别对疾病预后有重要影响的临床特性一定要在组间分布均衡。各组间越均衡，可比性越强。有些作者在对病例进行分组时，忽视了均衡性原则，两组之间没有可比性，结论自然是错误的。具体表现在：有的文章对治疗组与对照组的相应统一指标没有设在均衡的水平上。对治疗组情况交代的比较详细，而对对照组的年龄、性别、病情等不予交代，或所选对照组的年龄与治疗组不在一个年龄段，影响了作者对指标的观察[7]。
1.4重复的原则掌握不好
所谓重复,一是指重复试验或平行试验,二是指各样本组的例数要有一定的数量,即样本的例数要足够大。虽然随机化是增强非处理因素均衡性的重要方法,但当各组内例数过少时,尽管采用了随机化分组的方法,也难以保证非处理因素的均衡一致。在随机化分组的基础上,只有样本例数足够大,才能使非处理因素均衡一致,同时也才能使抽样误差减小,增强样本对总体的代表性。一般来说,在随机分组的前提下,样本例数越大,各组之间非处理因素的均衡性越好;但当样本量太大时,往往又会给整个实验和质量控制工作带来更多的困难,同时也会造成浪费。为此,在实验设计时,还应保证在实验结果具有一定可靠性的前提下,确定最少的样本例数。一般说来,计数指标每组样本不得少于20～30例,计量指标每组样本不得少于5～10例。在多因素分析时,一般认为样本例数至少为观察指标的5～10倍[8]。
1.5样本的含量
样本的含量的大小直接影响到结论的可靠性。样本量过少,则抽样误差大,结果可靠性差,且经不起重复验证;反之,盲目加大样本量也会造成人、财、物的浪费,同时也造成非抽样误差增大。故应在保证研究结果精确可靠的前提下,确定最小的样本量。如某篇论文报道某药治疗的临床疗效,实际总例数为10例,其中6例有效,于是作者得出有效率为60%。显然,有限的病例数不能充分说明该药是否有效,作者贸然得出结论,容易给他人造成假象甚至误导[9]。
2 统计方法选择与使用不当
在选择统计方法之前,首先应确定研究资料是计数资料还是计量资料。只划分其类别而得到的资料为计数资料,也叫定性资料,如根据治疗结果计算出的治愈率、阴性率、阳性率等。测定某个具体数值而得到的资料为计量资料,如血压值、血细胞计数、血氧分压测定等许多物理诊断和化验检查的结果。目前,医学论文中计数资料最常用的统计方法为χ2检验,计量资料最常用的统计方法为t检验。值得注意的是,各种假设检验方法均有其适用条件,应根据资料特点来选用最适当的方法。均数与标准差分别是描述正态分布资料集中和离散趋势的指标。能否选用“均数±标准差”来描述某一资料的分布特征,关键看该资料是否符合正态分布。当资料不符合正态分布或方差不齐时,应将资料转换使之符合正态分布,方差齐性后再用t检验或方差分析,否则用秩和检验。有些作者在使用t检验时,未考虑到上述适用条件而盲目使用,造成统计学处理不当或统计学计算错误[10]。#p#分页标题#e#
2.1统计指标应用不当
2.1.1描述计量资料的统计指标描述计量资料的统计指标主要有平均数指标(算术均数、中位数M等)和变异指标(标准差s和四分位数间距Q等),在应用时一定要注意它们各自的适用范围。对于非对称分布资料,算术均数不能反映数据的平均水平,应采用中位数描述。一般地,正态资料或对称资料用描述,偏态资料用M和Q来描述。在不能确定数据的分布类型时,应选用M和Q进行统计描述。四分位数间距Q是75%分位数P75和25%分位数P25之差,即Q=P75－P25,所谓百分位数Px是将全部观察值分为两部分,理论上x%的观察值比它小,(100-x)%的观察值比它大,中位数M是50%分位数P50。、s、M、Px与Q可通过统计软件直接输出[9]。
2.1.2描述计数资料的统计指标描述计数资料的统计指标有绝对数和相对数。绝对数是原始资料经汇总得到的小计或总计数。相对数是两个有关的绝对数之比,主要包括率和构成比(百分比)。医学论文中相对数应用的主要问题之一是分母较小。分母较小时,相对数的可靠性不能保证,在这种情况下,宜直接用绝对数进行描述而不宜计算相对数。医学论文中相对数应用的主要问题之二是将构成比误用来说明事物发生的强度。构成比只能反映事物的内部构成,不能说明事物的发生强度。医学的研究对象主要是人以及与人体有关的各种因素。由于生物现象的变异较大,各种影响因素又错综复杂,研究常是抽样观察,使事物本质差异与抽样误差混杂,故需用统计方法透过偶然现象来探测其规律性。如果不能正确运用统计学方法,造成统计学上的偏差或失误,就很容易把本来成功的结果当成失败而放弃,或把失败的教训误认为成功的结论而加以宣传。在进行科研设计时要严格遵循科学的统计学分析方法,不能留下隐患,否则,再高明的统计学专家和统计学软件也无法弥补科研设计缺陷造成的损失。总之,统计学分析在医学研究和论文写作中意义重大。作者在撰写论文时,应注意识别、总结有代表性的、有借鉴意义的统计学领域的缺陷、失误或错误的多发点,特别留心易出现统计错误的险区,从而使论文中的统计学问题减到最低限度。认真检查、仔细核验,尽量避免上述错误,必要时还可以请统计学专家帮助把关[12]。
2.2统计方法描述或选择不当
统计方法选择非常重要，它直接影响结论的可靠性[12]。临床资料的结果变量可分为计数资料、计量资料和等级资料。计数资料指将观察对象按两种属性分类，如生存、死亡，治愈、未治愈，有效、无效等，通常转化为率。如果是两组间的比较，则采用四格表χ2检验或其校正公式，如果是多组间率的比较，则采用行×列表资料χ2检验。计量资料指对某一个研究对象用定量的方法测定某项指标得到的资料，一般均有计量单位。通常资料呈正态分布时，两组间均数比较用t检验，多组间均数比较用方差分析和q检验。当资料不呈正态分布或方差不齐时，也可用秩和检验等非参数检验法。
2.2.1统计方法描述不清
医学论文中常可发现作者未交代所用的统计方法，如是配对设计的t检验还是成组设计的t检验，是Ridit分析还是χ2检验，是作相关分析还是作回归推断。统计方法交代不清或根本不予交代，使读者对论文结论的正确与否无法判断。有的作者只提一句“经统计学处理”后，就写出结论。有的甚至直接用P值说明问题，笼统地以P<0.05或0.01、P>0.05便称结果差异有无显著性，P值的大小不说明差值的大小，它还与抽样误差大小有关[13]。因此，还应写明具体的统计方法，如有特殊情况，还应说明是否采用了校正，应写出描述性统计量的可信区间，注明精确的统计量值和P值，然后根据P值大小作出统计学推断，并作出相应的医学专业结论。
2.2.2假设检验方法交代不清不交
代假设检验方法或假设检验方法交代的不具体、不清楚是医学科研论文中常见的错误。如果不交代假设检验方法或假设检验方法交代的不具体，读者就无法考察论文的统计学方法选择的是否正确，无法核对计算结果是否准确。每一种假设检验方法都有其特定的适应条件和严格的适用范围。对于同一组资料，采用不同的假设检验方法可能得出截然相反的结论。如将配对设计的资料按成组设计资料的方法处理，将会损失样本提供的信息、降低检验效率，可能使原本有统计学意义的结果无统计学意义[14]。在论文写作时，不但要交代选用的是什么统计学方法，而且统计学方法要尽可能具体。如选择t检验，要说明是配对t检验，还是成组t检验；选择方差分析时，要说明是完全随机设计的方差分析，还是配伍组设计的方差分析。对于四格表资料，应说明是一般四格表χ2检验、配对四格表χ2检验及四格表资料的精确概率法等。
2.2.3统计方法选择常见错误
①误用χ2检验。χ2检验有一定的适用条件,n>40且理论数(T)>5时,可用一般χ2检验;n>40,但至少有1个T>1且T<5时,可用校正χ2检验;n<40或T<1时用χ2检验的确切概率法[15]。②t检验误用于多组资料的比较。在医学期刊中常会出现将t检验误用于多组资料的比较。多组资料的比较应该采用方差分析(F检验),当差异具有统计学意义时,再进一步作两两比较。当各组均与一个对照组比较时采用Dunnettt检验;当各组相互循环比较时,则常采用Student-Newman-keuls(SNK)检验,又称q检验[16]。③配对t检验与成组t检验误用。大部分论文只注明采用t检验,而未注明是配对t检验还是成组t检验。配对t检验常用于处理前后的自身对照,即差值均数与总体均数“0”的比较;成组t检验适用于成正态分布的两个小样本均数间的比较。④资料不呈正态分布时未用非参数检验。t检验F检验等适用于呈正态分布、方差齐且有确切的测量数值的资料,而非参数检验(如符号检验、秩和检验Wilcoxon法、秩检验-KruskalWallis法、Friedman法、Ridit分析、Seperman相关等)对资料无特殊要求,对按大小顺序、评分、等级、反应程度甚至色调深浅等资料都可进行分析比较[17-18]。因此,对于多组计量资料的比较,呈正态分布且方差齐时用F检验,方差不齐时可用变量变换,或采用秩和检验;对于两个小样本均数的比较或处理前后的比较,方差齐时用成组t检验或配对t检验，方差不齐时用t′检验[19]。
3结果解释时存在的问题
统计分析的结果是无效假设或是不能无效假设。无效假设在一般的统计检验为两组总体参数相等。无效假设只能说两组总体参数不相等而并不能说两组相差很大。两组相差如何要对可信区间进行研究观察后得出。由于统计检验不能得出差别的大小,因而结论不能说“有明显差异”或“有显著差异”,也不能说“差异非常显著”,更不能说“差异明显”。在国外的统计书籍上的英语表达为“significant”,它的正确意义应当是“有意义的、有重要性的”。俄语为“Значмый”和日语中的“有意”也是这个意思。国内只有极个别的英汉词典把“significant”误译为“显著的”。正确的说法应当是“差异有统计学意义”或“差异有高度统计学意义”等[20]。在解释差别有统计学意义的结果时，有些人常常根据P值的大小作出对实验效应差别程度不同的专业结论[21]。例如某实验研究，比较甲、乙两种治疗方法对某病的治疗效果(假定甲法的疗效优于乙法)，若得到“P<0.001”，则认为甲法极显著优于乙法；若得到“P<0.01”，则认为甲法非常显著优于乙法；若得到“P<0.05”，则认为甲法显著优于乙法。犯这种错误的原因是错误的理解了统计学中P值的概念[7]。统计学上根据假设检验原理推算出来的P值表示拒绝特定的无效假设可能犯假阳性错误的概率。P值的大小并非指差异的太小，只能反映两者相同或不相同。P值越小，说明越有理由认为两种处理方法效果不同，而不能反映对比的两组或多组之间差异的大小。差异的大小只能根据专业知识来确定。此外，甚至在部分投稿文章中未交代所采用的统计分析方法，也未见应用统计学的迹象，仅从各组数据的均数大小做出了统计推断。医学期刊论文中暴露出来的统计学错误，从表面上看是编辑部和审稿者把关不严所致。事实上，即使审稿时发现了上述错误，也无法改正。因为实验设计的错误只有在科研工作开始之前才有可能得到纠正。即使编辑工作者能够阻止有严重统计学问题的，也仅仅是治标而已。如何使广大医学论文作者在医学研究中正确应用统计学，提高科研质量才是治本[7]。#p#分页标题#e#
4对策与建议
众所周知，统计学是从事科学研究不可缺少的工具。从试验设计、资料收集与表达、数据处理和结果分析，每一个环节都需要正确地运用统计知识，才能真正发挥统计学在科学研究中应起的作用。然而，在已出版和发表的一些学术专著和论文中、通过评审的科研成果和答辩的学位论文中，经常可以看到忽视、轻视和误用统计学的现象[22]。
知识应完善编辑人员的知识结构,保证统计学应用的准确性。为此,可定期聘请统计学专家对审稿人员进行统计学知识培训。科技期刊的群体效应理论[23]认为,期刊编辑的专业结构应多元化,以利于编辑互相学习,实现知识互补。医学期刊编辑部可考虑聘用统计学专业的研究生作为编辑。编辑应将医学统计学作为自己的必修课,通过多种方式,如自学自修,参加讲座或培训班学习统计学知识,有条件的编辑部,如医学院校学报编辑部,可以有计划地组织编辑参加本科生或研究生医学统计学课程的学习,也可鼓励编辑人员在职攻读统计学专业研究生学位。这样,可以提高全体编辑人员的统计学水平,最终使编辑和审稿人都能够发现论文中存在的统计学错误,并指导作者修改,正确进行医学论文中有关统计学分析的描述[24]。另外，有关职能部门或学会可组织与医学统计学相关的培训班,聘请统计学专家讲课,对编辑人员进行定期统计学知识培训,加强科研设计、统计学知识的学习[19]。
4.2加强医学统计学专家审稿
医学研究论文专业性强,经常涉及统计学处理问题,有时会遇到统计方法复杂的稿件,这不仅需要本学科专家审稿,而且需要医学统计专家把关,只有这样,才能保证论文所报道的研究成果的真实性和可靠性。医学期刊编委会中应有统计学专家,专门负责稿件统计学方面的审查工作。
4.3强化作者的统计学意识
篇6
关键词：微生物标本；临床标本；检验方式
通常在临床标本微生物检验中，采用的方式主要为标本分离、药敏试验以及菌种鉴定。另外还有一种方式为应用酵母样真菌进行微生物检验。皮质类固醇激素及一些广谱抗生素属于是患者发生院内感染的主要治疗方式[1]，从而导致目前临床上酵母样真菌的临床感染率有显著上升，因此必须要加大对抗真菌药物治疗准确性。本文特选取2013年180株真菌，药敏检验采用Rosco纸片法，具体如下。
1 资料与方法
1.1一般资料 本次180例标本均来自靖州县人民医院检验科，本次选取的标本类型不同，其中包括血液、痰以及粪便等。
1.2方法 沙保弱琼脂培养基分离标本细菌，物种检验方式为API20CAUX。药敏检验t采用来自丹麦Rosco公司的6种株菌，其中主要包括：两性霉素B、酮康唑、克霉唑、氟康唑、制霉菌素以及伊曲康唑。微生物检验采用Rosco纸片法，将以上单个菌落放置在生理盐水中，并且把菌悬液调整到0.5上下，将调整好的菌悬液均匀的涂抹在改良Shadomy平板上，在将平板上的水分全部晒干之后，即可以贴上Rosco药敏纸片，保持平板原有方向将其直接放置在35°培养箱，持续孵育时间为18～20 h。
1.3统计学方法 本次研究所得数据及资料均采用统计学软件SPSS 20.0分析及处理。
2 结果
2.1本次检验的180株标本，检出率从低到高分别为：其他念珠菌、克柔念珠菌、滑念珠菌、光滑念珠菌、星形念珠菌、热带念珠菌以及白色念珠菌，检出率分别为：2.78%、5.56%、6.67%、7.22%、14.44%、20.56%以及42.78%，对各个菌株检出率对比发现，差异对比结果显著P
2.2酵母样真菌药敏实验结果分析 见表2。
2.3采用Rosco纸片法实施49株酵母样真菌药敏检验后发现，本次检验符合率为88.9%，敏感性为82%。
3 讨论
目前医疗检验自动化水平的发展降低了临床疗效，从而导致微生物检验的阳性率比较低。和下酵母型菌落相比，酵母样真菌在外观上与其有相似处，但是在菌落表面却不相同，酵母样真菌包括生涯细胞及生芽细胞假菌丝，例如在检验中出现的念珠菌等。针对这一菌种常用的鉴定方式为：①首先进行玉米培养基及沙保若氏种植，对沙保若氏及培养机上的菌落特点及生长特点仔细观察。②对科玛嘉上的4种常见种酵母样真菌实施培养鉴定，依照显色效果进行鉴定。③在进行常见酵母样真菌鉴定中，发酵试验方法不但简单易于操作，而且准确率高。
在临床上，酵母样真菌会导致患者出现多系统感染、全身性多脏器损坏，甚至可导致患者死亡[2-4]。院内感染的引发病菌类型主要为真菌，这一感染模式不但感染发生率高，并且会直接导致患者菌种增多及耐药性加强，加大患者临床治疗难度。基于目前研究结果能够发现白色念珠菌感染率有显著上升，但是热带念珠菌及滑念珠菌等感染率在近些年来则有显著上升[5]。
酵母样真菌特性不同自然耐药性也不同，在本次药敏检验中选用的检验方式为Rosco纸片法，结果显示敏感性为82%、检验符合率为88.9%。在其他酵母样真菌中也出现较高耐药性，抗真菌药物在临床的耐药性具有差异，因此想要提高抗真菌药物应用合理性，即可以应用Rosco纸片法实施药敏检验，这种方式不但便于操作，并且结果具有重复性，经济效益高[6]。
总之，显著提高微生物标本检验结果准确率，能够仙显著提高患者临床疾病的诊断准确率，减少患者误诊、漏诊发生率。另外借助于患者的微生物标本阳性率检验结果，可以帮助医生了解病菌感染原因，从而为患者的疾病治疗提供客观依据[7]。所以必须要对微生物标本的阳性率分布认真分析，掌握不同微生物标本的阳性分布规律，以此为微生物标本检验发展积累经验，对于患者疾病感染及诊断治疗水平提高均具有重要意义[8]。在微生物标本检验中，微生物的生长方式及生化特点对病原菌存在方式具有直接影响作用。另外不同微生物标本的病原菌分布不同，但是在其检验中方式具有一致性，均必须采用三个步骤，其中分别是标本分离、菌种鉴定以及药敏试验。在本次真菌药敏检验中应用的Rosco纸片法，可以在临床上作为通用方式进行推广应用。
参考文献：
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篇7
【摘要】目的：通过比较不同检验方法对梅毒血清学检验的检出效果，了解循证检验医学的优势。方法：随机采集相关的梅毒标本71份，采用TRUST、TP―ELISA和PCR进行血清学鉴定。 结果：使用TRUST、 FP-ELISA和PCR 3种方法对梅毒检测的灵敏度TRUST最低，PCR最高，特异性TRUST最低，TP-ELISA和TPPA均为100%。。结论：采用TP-ELISA和PCR法对于梅毒血清学检验有很高的敏感性与特异性，充分显示了其循证价值高，验证了循证检验医学的优势。
【关键词】循证检验；梅毒；血清学；TP-ELISA；PCR
循证检验医学(evidence-based medicine，EBM)就是按照循证医学“以当前最好的证据为基础”的原则，用临床流行病学的方法学规范检验医学的研究设计，用当前最好的检测技术和质量控制体系对检测结果进行严格的质量控制和评价。它强调试验方法的渊源性及存在问题，在实际中发现后正确解决。它旨在推进临床诊断的研究，运用临床流行病学，统计学，社会科学和生化病理学的方法评估诊断试验，重点观察分析测量结果在临床决策过程中所起的作用。众所周知，目前用于梅毒血清学检验的方法有甲苯胺红不加热血清试验(TRUST)、梅毒酶联免疫吸附试验(TP-ELISA)、梅毒胶体金法(SYP)、荧光密螺旋体抗体吸收试验(FTA-ABS)、梅毒螺旋体血凝试验(TPHA)、梅毒螺旋体抗体明胶颗粒凝集试验(TPPA)、梅毒螺旋体制动试验(TPI)、聚合酶反应法(PCR)等1O多种，但临床检验室较常用的是TRUST和TP-ELISA，PCR多用于实验室，临床检验室较少使用。由于检验方法较多，各种方法又有其特殊的临床应用价值，如何更合理地选用这些方法应用于临床梅毒检测是临床实验室需要解决的问题。为此，本研究就采用循证检验法进行了探讨，现报告如下。
1 材料与方法
1.1 标本来源:根据梅毒诊断标准确定的早期潜伏梅毒12例，一期梅毒8例，二期梅毒16例，三期梅毒1例，临床治愈后梅毒复查病例9例和健康体检者25例。
1.2 试剂:TRUST试剂由上海荣盛提供，TP-ELISA试剂由厦门新创提供，PCR试剂盒由中山医科大学达安基因诊断中心生产。
1.3 检验方法: 采用TRUST、TP―ELISA和PCR 3种方法分别对上述71份标本按照试剂盒的说明书操作方法进行平行检测。3种方法阳性率、灵敏度和特异性的计算分别进行。
1.4 统计学处理:采用X2检验进行组间显著性检验。
2 结果
91份血清标本分别采用TRUST、TP-ELISA和PCR法检测，结果见表1。本次实验结果可以看出，使用TRUST、 FP-ELISA和PCR 3种方法对梅毒检测的灵敏度TRUST最低，PCR最高，特异性TRUST最低，TP-ELISA和TPPA均为100%。TRUST与本实验所涉及的疾病有明显的交义反应，产生了加例假阳性，提示特异性差，而对早期、一期梅毒和三期梅毒却出现了几例假阴性，提示灵敏度较差。
3 讨论
检验医学是现代科学实验技术与生物医学渗透结合的一门多学科交叉的医学应用技术科学，国内外学者都对当今的实验诊断给予非常高的评价，明确“检验医学”而非“医学检验”。现代临床实验检测具有众多特点：微量标本、多参数分析、自动化、智能化、高质量控制、床边检测、流水线检测、简便快速，等等，但现代临床实验诊断也面临许多挑战。循证医学是近年来国际临床医学界关注的热点之一 ，随着循证医学的兴起，临床医学研究及临床实践的概念正在发生巨大转变。临床医疗模式也发生了根本改变。循证医学已广泛应用于医疗卫生各个方面 ，产生了诸如循证医学、循证检验医学、循证诊断、循证决策、循证内科、循证外科等。实施循证检验医学的五个相关步骤：(1) 明确需要分析的临床疑问；(2) 围绕疑问进行系统查阅文献、资料、寻求最近证据；(3) 批判性地评价有关证据。对可靠性、有用性等关键参数进行分析寻出最佳证据；(4) 将评价结论用于临床实践；⑤对自己的临床实践进行认真评价。
循证检验医学将各种临床检测经验上升到科学的高度，以解决现代检验诊断所面临的各种困惑和挑战。因此，临床检验医学的研究必须科学化，统计方法必须正确，才能为临床疾病的诊断、治疗和预后的科学决策提供“最佳证据”；同时，检验医学和临床医学均要遵循客观的事实和基于科学的证据，两者结合，方能推动实验诊断的发展。同时检验医学发展迅速，新的检测仪器、项目、指标不断涌现。新的实验检查只有在充分评价其准确可靠，有助于医疗决策以及经济效益后方可用于医疗实践。
参考文献
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篇8
【摘要】 目的：探讨医学研究中方差分析常用的效应量标准均数差的计算方法. 方法：针对不同的实验设计类型，给出标准均数差的计算方法. 结果：不同设计的研究间，相同干预的标准均数差具有可比性. 结论：生物医学论文报道效应量是未来的发展趋势，研究者应正确计算和解释标准均数差，避免和减少效应量的误用.
【关键词】 方差分析；效应量；标准均数差；假设检验
0引言
效应量（effect size）是一类用来描述处理效应的统计量. 在20世纪60年代，生物统计学家(Cohen， 1965; Hays，1963)就强调效应量的应用，认为效应量是假设检验的补充［1］. 然而医学领域的绝大多数的研究者在报道结果时，往往仅提供假设检验的P值［2-3］. 1996年美国心理学会(APA)的统计推断机构TFSI建议报道研究结果时应同时提供处理效应的方向、大小及其的可信区间［4］. 1998年Wilkinson和TFSI 建议对于主要结果必须报道效应量，即报道P值时同时应报道效应量［5］. 2001年美国心理学会(APA)科研手册上规定：论文的结果部分必须报道效应量［6］. 至今已有24种心理学、医学期刊要求研究者投稿时报道效应量［7］. 国内教科书对Meta分析所涉及的效应量作了简单介绍，但对效应量的系统研究很少. 依资料类型和研究设计的不同，效应量又有很多种类，我们主要研究方差分析(ANOVA)模型中常用的一类效应量-标准均数差(standardized mean difference).
1材料和方法
1.1材料为研究不同的实验设计类型的标准均数差的计算方法，我们采用了Bauman等［1］人的实验数据(表1). 该实验采用前后测量设计研究了66名四年级学生不同阅读习惯对理解能力的影响. 阅读习惯（研究干预）分为：单纯朗读(TA)，阅读并积极思考(DRTA)，阅读(DRA)，其中DRA为对照组. 理解能力用错误检测任务(EDT)的得分表示，干预前后两次测量结果用EDT1， EDT2表示. 该研究考虑了一个控制因素（即研究前的理解能力）：各组前两列的学生研究前理解能力较低，后两列理解能力较高.
1.2方法在统计分析中，需要解决均数的对比(contrast)问题，即一个研究有J个处理组，则均数的对比可以表示为：
Ψ=c1μ1+c2μ2+…+cJμJ(1)
其中， c1+c2+…+cJ=0. Ψ=μi-μj是最常见的对比. 对比含有量纲，与反应变量的量纲相同，不能直接用于不同研究间比较；而标准均数差无量纲，可用于不同研究间比较的效应量. 按反应变量的不同，可将标准均数差分为单变量和多变量标准均数差. 不同设计标准均数差计算方法如下：表166名四年级学生接受不同干预后EDT得分情况
1.2.1单变量标准均数差
1.2.1.1单因素完全随机设计该设计的处理因素有J个水平，实验拟研究的问题可表示为对比(1)，其标准均数差为：
δ=Ψ〖〗σ(2)
总体参数δ的估计方法：用样本均数x估计总体均数μ， σ可以用准则一中的一种方法进行估计. 准则一：a设计中的某个处理组的标准差，常用对照组的标准差；b对比中所有处理组的合并标准差；c设计中所有处理组的合并标准差.
当对比中包含所有的处理组时，b， c得到的σ估计值相同，并与ANOVA分析中误差均方(MSE)正的平方根相等. 当所有处理组满足方差齐性条件时，c法是估计σ的最佳方法；当不满足时，用a法估计. Hedges指出按照准则一估计的标准均数差是δ的有偏估计，需要乘以系数1-3/(4df-1)进行校正，其中df为用于估计σ的标准差或合并标准差的自由度［8］.
1.2.1.2多因素设计该设计的因素可为干预因素(处理因素)和控制因素(非研究因素、混杂因素). 当所有因素均为干预因素时，标准均数差的计算与单因素完全随机设计相同. 多因素实验中若含有控制因素，如将控制因素与干预因素不加区别，按照准则一计算标准均数差时，会出现相同干预的效应量在不同实验设计间不可比的问题［1］. 根据所研究对比的特征，标准均数差的计算方法不同，如以2×2析因设计为例，见表2. 设实验含有：处理因素A(a1，a2)，控制因素B(b1，b2).
表2含有控制因素的多因素设计标准均数差的计算方法
分析目的〖〗对比〖〗标准均数差的计算方法干预因素A的主效应〖〗Ψ=1〖〗2(μa1，b1+μa1，b2)-1〖〗2(μa2，b1+μa2，b2)〖〗准则二：a. 按照干预因素分组，计算各组的标准差；b. 用准则一中的一种方法估计σ.干预因素A在b1水平
的单独效应〖〗Ψ=μa1，b1-μa2，b1〖〗同准则二.因素A与B的交互作用〖〗Ψ=(μa1，b1-μa2，b1)-(μa1，b2-μa2，b2)〖〗同准则二.控制因素B的主效应〖〗Ψ=1〖〗2(μa1，b1+μa2，b1)-1〖〗2(μa1，b2+μa2，b2)〖〗准则三：a. 按照干预因素及对比中含有的控制因素分组，计算各组的标准差；b. 用准则一中的一种方法估计σ. 控制因素B在a1水平的
单独效应〖〗Ψ=μa1，b1-μa1，b2〖〗同准则三.
多因素实验研究的对比可能仅含有控制因素，不含有处理因素，如在2×2×2析因设计中，对比为：
Ψ=1〖〗2(μb1，c1+μb1，c2)-1〖〗2(μb2，c1+μb2，c2)(3)
其中，A为处理因素，B， C为控制因素. 仅含有控制因素对比的标准均数差计算方法：a按照实验研究的控制因素分组，计算各组的标准差，在对比(3)中，按照因素B分组；b用准则一估计σ.
1.2.1.3含有协变量的多因素设计协方差分析(ANOCVA)通过建立协变量与反应变量的线性回归关系，对各组的反应变量的均数进行校正后，再进行假设检验. ANOCVA标准均数差的计算方法为：用样本校正均数xc估计总体均数μ，将协变量作为控制因素，按照准则二来估计σ.
1.2.1.4含有重复测量因素的多因素设计含有重复测量因素的设计可分为：①仅含有1个或多个重复测量因素的设计；②含有重复测量因素和观测间因素的设计. 因为重复测量因素为处理因素，所以①中不存在控制因素引起的相同处理的效应量在不同实验设计间不可比的问题，标准均数差的计算方法，与因素为处理因素的设计相同. 含有重复测量因素和观测间因素的设计计算标准均数差时，将重复测量因素作为处理因素，如观测间因素含有控制因素按照表2中准则二或三计算.
1.2.2多变量标准均数差马氏距离在多元方差分析中即是一种多变量标准均数差. 马氏距离公式为：
D=d′R-1d
其中，d为单变量标准均数差向量，R为合并的组内相关矩阵. 实际计算中，马氏距离可以由多元检验统计量Wilkss Λ计算得到：
D=df(1-Λ)Σk〖〗i=1c2i/ni〖〗Λ(4)
其中：k为处理组数， ci， ni分别为i组对比系数和样本量. df的计算公式为：df=Σni-k.
1.2.3标准均数差的解释标准均数差的解释准则不多，因为医学研究领域所涉及的内容很广泛，想给出普遍适用的准则，需要冒很大风险. Cohen建议标准均数差为0.2时，效应为小，0.5为中等，0.8为大. 如果样本满足正态分布，总体间重叠的比例(percent of overlap， OL%)，有助于标准均数差的解释. 若处理组与对照组的标准均数差为0.70，那么可认为处理组50％的研究对象反应变量值大于对照组76％的研究对象的值(图1).
图1标准均数差与OL%示意图
2结果
Bauman等人的研究关心阅读方法TA和DRTA的平均效应与DRA的差别（对比Ψ1）以及阅读方法TA与DRTA的差别（对比Ψ2）.
Ψ1=1〖〗2(μTA+μDRTA)-μDRA， Ψ2=μDRTA-μTA.
若仅考虑EDT2和干预因素(阅读习惯)，本例的研究设计为单因素完全随机设计. 表3为各组的均数和标准差，表4为对比Ψ1， Ψ2的标准均数差. 按照Cohen准则，两对比均为中等效应. 校正后Ψ2的效应量为0.697，可认为50％阅读并积极思考的学生的EDT成绩高于76％的单纯朗读的学生成绩.表3各组EDT1， EDT2成绩表4单因素完全随机设计标准均数差
若将EDT2作为研究的反应变量，考虑干预因素A和控制因素B(阅读能力)，本例为析因设计. 为了便于公式的演算，假设干预因素为两水平(TA， DRTA)，本例研究干预因素、控制因素的主效应、单独效应及两因素的交互作用. 这些效应的可以用表2中相应的对比表示，其标准均数差的计算见表5.表5多因素设计各组EDT2成绩及标准均数差
若将EDT2作为研究的反应变量，考虑干预因素，并将干预前的测量结果EDT1作为协变量，本例为含有协变量的单因素设计(协方差设计). 通过协方差分析，各组校正后的均数见表6. 按照校正均数计算对比Ψ1， Ψ2的标准均数差，见表6.
将EDT作为研究的反应变量，考虑干预因素和重复测量因素，干预前后EDT做了两次，重复测量因素有两水平，本例为含有1个重复测量因素的两因素设计. 不同阅读方式的效应用两次测量的差值表示，两对比Ψ1， Ψ2可以表示为：表6各组EDT2成绩及标准均数差
Ψ1=1〖〗2(μEDT2，TA-μEDT1，TA)+1〖〗2(μEDT2，DRTA-μEDT1，DRTA)-(μEDT2，DRA-μEDT1，DRA)，
Ψ2=(μEDT2，DRTA-μEDT1，DRTA)-(μEDT2，TA-μEDT1，TA).
根据表3，可计算对比Ψ1， Ψ2的标准均数差分别为1.018， 0.439.
将EDT1， EDT2作为研究的反应变量，考虑干预因素，本例为多元单因素完全随机设计. 对比Ψ1，Ψ2中的μ为均数向量，检验统计量Wilkss Λ，可以用SAS/GLM CONTRAST计算得到［9］. 由公式(4)可计算对比Ψ1，Ψ2的多元标准均数差D分别为1.228， 0.689.
3讨论
标准均数差是方差分析模型中常用的一类效应量，也是目前心理学、医学研究领域和Meta分析中最常用到的效应量. 本文按照不同的实验设计，考虑相同干预不同设计间效应量的可比性，介绍了标准均数差的计算方法，总结给出了相应的计算准则，并给出了实例. Meta分析常遇到研究干预相同、研究设计不同的情况下，效应量的计算问题. 本文介绍的标准均数差的计算方法可以很好的解决这一问题. 另外，本文介绍的标准均数差的计算可适用于两组和多分组的情况，有些资料和文献上针对两组资料的比较对标准均数差进行介绍. 专用于两组比较的标准均数差有：Cohens d，Glasss Δ，Hedgess g和Cohens f2 ［10］.
尽管APA和24种期刊要求研究者进行假设检验时，必须报道一种或多种效应量作为其补充，但是对效应量能否帮助研究者或读者提供有关干预效应有无实际意义的信息，也有统计学家提出疑问［1］. Cohen对标准均数差解释制定的准则，能否适用医学研究领域，也存在争议. Cohen也建议统计学者制定其他的准则来解释标准均数差. 目前，国内的生物医学期刊还未要求报道效应量，国外对效应量的研究和报道较多，尤其是在心理测量领域的研究，并有关于效应量误用的分析报道，因此我国生物医学论文要求报道效应量是未来的发展趋势.
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篇9
1.1模型准备
首先要了解实际背景，寻找内在规律，形成一个比较清晰的轮廓，提出问题。
1.2模型假设
在明确目的、掌握资料的基础上，抓住问题的本质，舍弃次要因素，对实际问题做出合理的简化假设。
1.3模型建立
在所作的假设条件下，用适当的数学方法去刻画变量之间的关系，得出一个数学结构，即数学模型。原则上，在能够达到预期效果的基础上，选择的数学方法应越简单越好。
1.4模型求解
建模后要对模型进行分析、求解，求解会涉及图解、定理证明及解方程等不同数学方法，有时还需用计算机求数值解。
1.5模型分析、检验、应用模型的结果
应当能解释已存的现象，处理方法应该是最优的决策和控制方案，所以，对模型的解需要进行分析检验。把求得的数学结果返回到实际问题中去，检验其合理性。如果理论结果符合实际情况，那么就可以用它来指导实践，否则需再重新提出假设、建模、求解，直到模型结果与实际相符，才能进行实际应用。总之，数学建模是一项富有创造性的工作，不可能用一些条条框框的规则规定的十分死板，只要是能够做到全面兼顾、能抓住问题的本质、最终检验结果合理，都是一个好的数学模型。
2数学建模在生物医学中的应用
2.1DNA序列分类模型
DNA分子是遗传信息存储的基本单位，许多生命科学中的重大问题都依赖于对这种特殊分子的深入了解。因此，关于DNA分子结构与功能的问题，成为二十一世纪最重大的课题之一。DNA序列分类问题是研究DNA分子结构的基础，它常用的方法是聚类分析法。聚类分析是使用数据建模简化数据的一种方法，它将数据分成不同的类或者簇，同一个簇中的数据有很大的同质性，而不同的簇中的数据有很大的相异性。在对DNA序列进行分类时，需首先引入样品变量，比如说单个碱基的丰度、两碱基丰度之比等；然后计算出每条DNA序列的样品变量值，存入到向量中；最后根据相似度度量原理，计算出所有序列两两之间的Lance与Williams距离，依据距离的远近进行分类。对于模型的好坏，可选取已知分类的DNA序列进行检验，若按照该模型做出的分类与已知分类相符，则模型可取，反之则需调试样本变量，直到取得满意的结果为止。
2.2传染病模型
为了能定量的研究传染病的传播规律，人们建立了各种类型的模型来预测、控制疾病的发生发展，比如说，SI模型（适用于患病后难以治愈）、SIS模型（适用于患病者治愈后不具有免疫力）、SIR模型（适用于患病者治愈后具有终身免疫力）、SIRS模型（适用于患病者治愈后具有暂时免疫力）等。这里以SIR模型为例来做具体地说明。假设不考虑人口的出生、死亡、流动等因素，设总人口始终保持一个常数N，记t时刻的易感染者、已感染者和已恢复者的人数分别为S(t)、i(t)和r(t)，则可建立下面的三房室模型：
2.3疗效评价模型
对于同一种疾病，医生根据其经验的不同往往会制定出不同的治疗方案，而每种方案的经济成本不同并且会产生不同程度的副作用，因此合理评价其疗效就有着重要的意义。目前常用的疗效评价模型有多元非线性回归模型、模糊评价模型、灰色关联度模型以及BP神经网络模型等。不论哪种模型都需要先确定评价参数，所谓评价参数指的是以什么来衡量疗效，如在艾滋病疗效评价中，可采用CD4的浓度、HIV的浓度或是CD4与HIV浓度的比值来衡量疗效的好坏。而选取模型时，只要它能把样品的综合疗效客观真实的体现出来，都是有效的。
3结束语
篇10
[关键词] 医学检验； 仪器设备； 基层医院
[中图分类号] R197.322 [文献标识码] B [文章编号] 1005-0515（2012）-02-190-01
医学检验在临床医学中有着不可替代的作用。近年来随着科学和医疗卫生事业的发展,人们对疾病的认识越来越深入。由于疾病的发生与细胞和分子水平有关,医学检验也越来越复杂。为了准确诊断疾病,为临床治疗提供科学依据,检验工作者必须在实践过程中不断探索出更准确、更经济实用的检验方法,从而更有效地协助临床诊断和鉴别诊断,为人类的健康事业作贡献。
医学检验范围十分广泛,其中有临床生化检验,临床微生物及免疫检验、寄生虫检验学、形态学、临床检验等。人体致病因子中,既有外来的微生物因子,也有体内代谢和免疫系统过程产生的各种因子。医学检验的目的,就是研究人体血液、体液、分泌物和排泄物中的致病因子,通过这些因子及些活性物质的量和活性的变化而推断疾病的发生发展,从而在很大程度上辅助临床医师准确判断疾病,这是医生的主观经验和各种物理检查方法都无法查明的诊断依据。之所以因,医学检验项目的结果是支持诊断、鉴别诊断,甚至是确诊的主要依据,学习检验的相关知识已经成为临床医生诊断治疗疾病和判断预后的有效途径。
医学检验在临床如此重要，因此卫校检验学科的全体教师开展了这次县乡医院检验科走访调研的工作。调研对象主要有：伊宁县人民医院；伊宁县中医医院；愉群翁乡医院；察布查尔县人民医院；察布查尔县妇幼保健站等五家医疗机构，主要检验设备、检验项目及对毕业生、实习生的反馈调查如下：
1 仪器设备的情况 仪器方面较为先进，检验项目很广，开展的检验项目生化、临检、免疫较多。在微生物检验技术方面各家医院均开展常见病毒、细菌感染检测的免疫学试验，痰检。县级医院主要开展医院感染的监测。常用的仪器，见表1-5。
表1 伊宁县人民医院的主要检验设备调查 专职检验人员：7人
表2 伊宁县中医医院的主要检验设备调查 专职检验人数：7-8人
表3 伊宁县愉群翁乡医院的主要检验设备调查 专职检验人数：6人
表4 察布查尔县人民医院的主要检验设备调查 专职检验人数：9人
表5 察布查尔县妇幼保健站的主要检验设备调查 专职检验人数：7人
2 开展的检验项目 主要开展生化检验、微生物及免疫检验、临床检验等项目。一般生化组的检验项目35项，在微生物检验技术方面各家医院均开展常见病毒、细菌感染检测的免疫学试验等操作全自动或半自动分析仪来进行操作。痰检、乙肝表面抗原、乙肝表面抗体、乙肝表面e抗原、乙肝表面核心抗体、尿检、医院感染等项目主要手工操作。县级医院主要开展医院感染的监测。今后的目标是普遍都要计划要开展细菌培养鉴定及细菌对药物的敏感性试验。
3 对我校毕业生的评价 县级医院和乡镇卫生院的科室管理体制不够完善；现在检验技术要求高，而检验人员的知识结构和科学素质却得不到提高；技术门类复杂，工作人员配备不够，设备配置日益先进，但是对于设备的准确使用率偏低。各医疗结构对我校学生的评价是：在我们调研的五家医院检验科的80%以上的人员毕业于我校检验专业，他们的总体素质良好，但是基础理论知识薄弱，主要是质量控制和形态学方面的知识；有些学生对采集末梢血、静脉血不熟练等，虽说现在仪器自动化，但是检验人员还是应具有了解各项检验原理的知识体系以及不断学习的精神。
