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SCI论文写作:酒香也怕巷子深

  SCI论文写作。中国有句老话叫:酒香不怕巷子深。搁在古代这话不错,搁在今天的商品社会里就大错特错了。挺好的研究,也就是说酒挺好,论文没有写好,巷子太深,照样不受人待见,发表不出来或者只能发表在和研究水准不匹配的三流杂志上。

  中华医学杂志英文版2019年5月发表的一篇论文,可以用来诠释这个道理。

  论文标题:

  A risk score model for predicting cardiac rupture after acute myocardial infarction

  一个预测急性心梗后心脏破裂的风险评分模型

  (DOI:10.1097/CM9.0000000000000175)

  研究对象是:2010年1月1日到2017年12月31日这8年期间北京朝阳医院心脏科接诊的急性心梗患者,总共7985名,其中发生心脏破裂患者53名。

  研究者试图通过回归分析方法找出心脏破裂的风险因素,并且做出一个评分系统,对患者出现心脏破裂的可能性做出量化的预测。

  纳入多因素回归的病例是:发生了心脏破裂患者53名。对照是急性心梗后没有发生心脏破裂患者,总共是7932例,对照是病例的150倍,数据全部整理出来的话工作量太大。

  作者从对照中随机选出530名作为分析里的对照,一个病例10个对照,这是一个被广泛认可的办法。

  分析结果显示:心脏破裂有6个独立风险因素:

  1、年龄≥68岁;

  2、女性性别;

  3、BMI小于25;

  4、心率≥每分钟94次;

  5、左心射血指数<40%;

  6、未接受经皮冠脉介入治疗。

  作者基于这6个风险因素,做出了一套预测心脏破裂的评分系统。

  这个评分系统中6个因素的权重取决于这些因素和心脏破裂关联的强度。年龄≥68岁权重最大,是4;女性性别、心率≥94、以及未接受经皮冠脉介入3项的权重是2;BMI<25和左心射血指数<40%权重是1。

  如果某个患者6个风险因素都有,评分4加三个2再加两个1,等于12,6个因素一个都没有,评分等于0。

  下面图A是不同评分患者中实际发生心脏破裂的比例:

  图A

  图B

  从图B中,大家可以直观地看到2个评分拐点:第一个拐点4,第二个拐点8。评分小于第一个拐点,心脏破裂几率0%;评分在第二个拐点以上,心脏破裂几率大于2/3;评分在两个拐点之间,心脏破裂几率在25%左右。

  这组数据提示:用这个评分系统能够很好地预测心脏破裂的风险。

  研究不错,可惜没有能发表在有影响力的主流期刊,是科学性和论文写作两方面的原因。

  1、科学性方面,缺乏外部验证,因此是否能够用在其它患者群体上有待证实。

  作者如果能够找到合作者,用一个独立样本对模型做出验证并得到好的结果,论文水准会有质的提升,或许能够尝试美国心脏病学院杂志(JACC)这样的顶级医学期刊。

  2、这篇论文没能发表在高影响力期刊上的第二个原因是:论文写得不好。怎么不好?有两个方面:

  第一,语言表述在细节上问题很多;

  第二,也是更加关键的,论文没有组织好,尤其是:真正有价值的、能够吸引读者眼球的结果,没有放在读者能够一眼看到的地方,也就是论文摘要里面。

  作者原文摘要结果部分4句话:

  第一句:

  7985个急性心梗患者,其中53个出现了心脏破裂,自由壁破裂39例;室间隔破裂14例。

  Among all 7985 AMI patients, 53 (0.67%) had CR (free wall rupture, n = 39; ventricular septal rupture, n = 14).

  第二句话:

  院内病死率,并发心脏破裂患者92.5%;没有心脏破裂患者4%。

  Hospital mortalities were 92.5% and 4.01% in patients with and without CR (P<0.001).

  第三句话:

  与心脏破裂相关的独立风险因素包括:1、高龄;2、女性性别;3、心率快;4、BMI小于25;5、左心射血指数低;6、未接受冠脉介入治疗。

  Independent variables associated with CR included: older age, female gender, higher heart rate at admission, body mass index (BMI) <25 kg/m2, lower left ventricular ejection fraction (LVEF) and no primary percutaneous coronary intervention (pPCI) treatment.

  第四句话:

  ROC分析中,我们的风险评估模型显示了很好的区分能力,AUC0.895,95%置信区间0.845–0.944,校正后AUC 0.821,P<0.001。

  In ROC analysis, our CR risk assess model demonstrated a very good discriminate power (area under the curve [AUC]=0.895, 95% confidence interval: 0.845–0.944, optimism-corrected AUC=0.821, P<0.001).

  看到这4句话,相信绝大多数人,包括我也包括各位不会有兴趣:ROC曲线下的面积0.895,是一个数学概念,P<0.001,是一个统计学概念,医生读者们很难直观的理解。

  实际上这个研究中最出彩、能够抓住医生读者眼球的东西是图B:评分<3,心脏破裂比例0%;评分4-7,心脏破裂比例25%左右;评分8或者更高,心脏破裂比例67%以上。

  图B

  这个结果放在论文摘要中,好比把你家的好酒搬到大街上,倒出来,路过的人只要没感冒就知道是好东西。这是最好的广告!

  下面我就按照这个思路把摘要结果部分重新写出来展现给大家:

  A risk score model for predicting cardiac rupture after acute myocardial infarction

  Abstract

  ……

  Results: Among the 7985 AMI patients, 53 (0.67%) developed CR (free wall rupture, n = 39; ventricular septal rupture, n = 14). In-hospital mortality 92.5% in patients with CR vs. 4.01% in patients without (P<0.001). A scoring system was developed based on the following 6 independent variables identified in multivariate regression using relative coefficient (coefficient of the index risk factor divided by the lowest coefficient among the 6 risk factors; rounded to closest integer): 4 for age >=68 years; 2 each for female sex, heart rate >=94 bpm and no primary percutaneous coronary intervention; 1 each for body mass index <25 kg/m2 and left ventricular ejection fraction <40%. The area under the ROC curve was 0.895, (95% confidence interval: 0.845–0.944; P<0.001). The mortality rate was 0% with a score <=3, 10%-27.8% with a score at 4-7, and 66.7%-100% with a score >=8.

来源:白话医学研究 Freda
爱科学

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