想写一篇好的论文不是那么容易的，大家应该都这么想的，论文写作最主要的目的就是向读者展示研究的结果,论文的核心和精髓主要体现在“结果”部分。因为在“引言”部分,作者所提出的问题,均可在“结果”部分找到答案。这部分要求对研究结果进行客观的陈述,既不受其他文献的影响,也不受作者主观意愿的左右。一份好的“结果”,必须让读者顺着作者的思维,一步一步地获得答案。通过文字告诉读者本研究发现了什么;通过表格将具体的数据有条理地展现给读者;通过图形使读者能够直观地理解研究的结果。

　　1研究资料基线的描述

　　虽然有些作者将研究资料基线的描述放在“材料与方法”中,但实际上基线的描述放在“结果”中更加确切。因为“材料与方法”主要是交代研究的计划,至于所收集的病例中年龄多大、男性占多少、病程多长等等,是在结束研究后资料分析时才知道。如果是分组的研究,需要比较各组间的基线是否相同。随访研究还要比较失访者或中途淘汰病例的基线是否有别于组内待分析病例的资料,让读者知道失访或中途淘汰病例是否导致研究的偏倚。

　　2统计**算结果实验性和分析性研究的结果很大部分是来自统计**算的结果。

　　这里结合这几年风湿病学论文的“结果”部分常见的一些错误(不一定在本刊)进行讨论,以减少今后的论文继续出现类似问题。

　　2.1Ｐ值问题:尽管中华医学会杂志社一直强调“应尽可能给出具体的Ｐ值”,但是风湿病学的论文中用“<”或“>”来表示者仍占绝大多数。曾对来审稿件和一些已发表论文,根据文章中所提供的资料(如病例数、均数、标准差等)进行复算,发现不少错误或欠缺。例如有些Ｐ值在0.05～0.1之间,却被写成<0.05;一个表中,多个组合的比较,作者用“为Ｐ值<0.05,为Ｐ值<0.01”,为Ｐ值<0.001”,复算的结果是“”的数值中有些Ｐ值是落在0.01～0.001之间或0.001以下。既然文章中已阐明统计**算是采用统计软件,计算机运算的结果就肯定是具体的Ｐ值,因此论文没有理由不给具体的Ｐ值。只有当Ｐ值非常小,计算机运算结果显示的Ｐ值为“0.000”时,论文中才标“Ｐ值<0.001”。

　　2.2注意相关强度及其95%可信区间的表示:临床研究的结果常常涉及到相关强度的运算,最常用的是ＯＲ值和ＲＲ值。有些已发表的论文,作者明明在统计学方法中说用Logistic同归或COX回归,但结果中却找不到OR值或RR值。相关强度及其95%可信区间的运算和意义己在前面几讲中讨论,这里不重复。值得一提的是,不少文章中OR值或RR值的95%可信区间包含了1,Ｐ值却<0.05,计算机肯定不会运算出这样的结果。

　　2.3数据必须与研究资料一致:少数论文的结果中,数据与研究资料相差太大。例如一篇长期随访的研究,在“材料与方法”中注明“为1985年1月至2000年12月”,而“结果”中的3个生存曲线图,均显示曲线右端到达25年,究竟是哪个环节出问题呢?

　　3全面描述本研究的问题

　　凡是可以进行统计学处理的资料,都应尽量运用统计学处理。但有些资料则需要进行详细的陈述。应该说,该研究资料所能反映的各种结局都应该被陈述。例如,淘汰或失访病例的数量和主要原因;各种疗效和各种副作用;研究中出现的各种问题,包括意外的发现等等。有些意外事件的发生虽然不一定与本研究有直接联系,但也必须如实描述,然后在“讨论”中进行分析,陈述自己对这意外事件的观点。陈述必须客观,不要牵强,也不要讨论和主观推断。讨论和推断必须放到“讨论”中去。

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