医学论文定量

写医学类论文需要准备的资料主要包括以下几个方面：1. 相关文献资料：医学类论文需要充分查阅相关的文献资料，包括期刊文章、书籍、病例报告、会议论文等。通过查阅文献资料，可以了解当前领域内的研究进展和趋势，找到研究空白和问题，为论文的撰写提供基础和支持。2. 病例资料：如果是以病例为研究对象的论文，需要准备相关的病例资料，包括病人的病历记录、影像学检查报告、实验室检查结果、治疗方案和随访记录等。这些病例资料是论文研究的重要依据，需要进行详细的描述和分析。3. 统计分析资料：如果是进行定量研究的论文，需要准备相关的统计分析资料，包括数据集、数据分析方法和统计软件等。这些资料可以帮助作者进行数据分析和结果解释，提高论文的科学性和可信度。4. 实验材料和方法：如果是进行实验研究的论文，需要准备相关的实验材料和方法，包括实验设计、实验流程、实验数据和结果等。这些实验资料可以帮助作者进行实验分析和结果解释，提高论文的科学性和可信度。5. 参考文献资料：医学类论文需要准备充足的参考文献资料，包括期刊文章、书籍、会议论文等。参考文献是论文研究的重要依据，需要按照规范要求进行标注和引用，确保论文的学术性和可信度。需要注意的是，在准备上述资料时，需要遵守伦理规范和道德标准，保护病人的隐私和权益，避免造成不必要的伤害和风险。同时，还需要对文献资料和实验数据进行充分的整理和归纳，确保论文的逻辑性和连贯性。

缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。