医学论文原始数据怎么整理

第一：盲审的要求严不严。严不严要看你学校本身要求严不严。盲审都是找“兄弟院校”，一起玩的哥们都很义气，你认真他就认真，你扯淡他就扯淡。所以，严不严得看你学校本身。第二：盲审论文实证数据要不要一起交过去盲审论文应该是比较完整、规范的论文全文，实证数据要有，问卷、年鉴之类的原始数据就不需要了。第三：盲审的专家会不会验证数据的真假盲审会关注实证研究的整体框架，并不会特别关注数据。原始数据也不好鉴别，但是对数据的分析一般是会验证一下的。主要看数据处理方法对不对、数据对结论的支持力度（数据分析的准确性和完整性）第四：盲审的时候专家会不会在软件上重新运行数据，看结果这个一般不会，除非这个专家特别认真，也或者你数据太过分、侮辱专家的智商了第五：盲审没有过怎么办不好意思，限期修改并经盲审同意答辩后公开答辩。有的学校盲审不通过直接延期答辩，意味着延期毕业。

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。

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