m6米乐在线注册:如何展示临床研究结果你只一定要做好两个图表

　　要求描述纳入的研究对象的（基线）特征，并对比较组间基线特征作比较（参见下表1）；一般会采用表格的形式来定量地描述研究的主要结果（参见下表2）。这三个图表基本是规定性动作，研究者无需思考太多。

　　这样一来，5个图表中3个的内容和格式就都已经确定了，作者能决定内容和式样的图表的数量就只有2个了。展示什么结果？说明什么样的问题？用表格还是图形？以及采用什么式样的图形？在这样一些问题上作者需要仔细斟酌，因为这是唯一作者能发挥其运用图表的才能的主阵地，也是作者可展现其研究结果“额外精彩”的地方。

　　如果你要展示的是一般趋势或复杂关系等，图形优于表格。如果你的研究结果未来会被定量地使用，那么应使用表格（和数字）来表达。比如，维生素D与安慰剂组比较，非脊骨骨折（nonvertebral）的风险比为0.97，髋关节（hip）骨折的风险比为1.01，所有骨折（total）的风险比为0.98（参见上表2）。

　　表格的制作最简单，一般应遵照一个“谁的什么是多少”的逻辑。如上表2，维生素D组12927人（即谁）中所有骨折（即什么）的人数是769（即多少），安慰剂组12944人中所有骨折的人数是782，两组骨折的风险比及其95%可信区间是0.98（0.89—1.08）。其他结局的数据和结果可按照此逻辑一一放入表中（参见上表2）。

　　当然，如果与描述的结果仅仅是一两个数字，可完全直接对其做文字描述，不必使用表格，这样便能节约一个图表用来展现更多“额外的精彩”。

　　那么，你研究的“额外精彩”有哪些呢？如““一文所述，探索因果关系的临床研究最常见的额外分析包括交互作用和剂量-效应关系。交互作用可用表格来展示（如下表3），也常用图（如Forest Plot）来展示（如下图2）。剂量效应关系一般用图（如线。

　　另外，在展示生存分析的结果时，除展示组间Hazard Ratio（即总体结果）外，一般还会用图（如Kaplan-Meier生存曲线）来展示不同比较组间生存率随时间变化的情况，如下图4。

　　还值得一提的是图表的题目。图表的题目就像一篇文章的摘要，对解读图表的内容应起到总结和引领的作用。好的图表题目需要用比较组（即暴露）、结局、结果等内容来构建。

　　再如，在上图3里，比较组是BMI的组别，结局是死亡，结果是相对危险度，并特别指出控制了多种混杂因素。在上图4里，比较组是ctDNA的组别，结局是无复发生存时间，结果是无复发生存率。另外，值得学习的是，图3和图4也尽可能详细地标出了样本量和结局事件的人数。

　　然而，科学研究的结果毕竟是复杂、多样的，不可能用几个固定的图表来展示所有可能的研究发现。的确，统计学家设计了很多巧妙的图形，以有效地展示特殊的研究结果。南京医科大学公共卫生学院陈峰教授团队的魏永越教授及其同事，对常见统计图型及其历史、原理和应用场景做了全面、详细、系统的介绍，并提供了多种应用实例，可供读者学习和参考。

　　重要的是，咱们不可以把这些统计图形仅仅看作是展示研究结果的方法，更应该把它们当做可用来探索和揭示自然规律的工具。每一种图形提供的都是一种不同的看待这样一个世界（即你手中的数据里所隐藏的世界）的视角，换一个视角，你可能会看到十分不同的“景色”。

　　你不仅仅是为了画一张图，而是要用图来思考，并最终展示它。看懂一张图表的“画外音”，就像读一首诗、看一幅画，你需要用很多（如几天或更长）的时间，对着它翻来覆去地看，翻来覆去地想，你要寻找那种豁然开朗的时分。

　　魏永越，南京医科大学公共卫生学院生物统计学系教授，即将入职北京大学公众健康与重大疫情防控战略研究中心。

　　唐金陵，中科院深圳理工大学讲席教授，广州市妇女儿童医疗中心临床研究首席技术官，BMJ临床研究高级编辑，香港中文大学流行病学荣休教授。