由冯国双、秦国友、张涛、陈征、赵杨等5位生物统计学家共同撰写的Common Statistical Methods and Reporting of Results in Medical Research一文，介绍了医学论文中常用统计方法的结果报告建议。

目前医学论文中经常存在统计结果报告不规范的情况，尽管已有相应的报告规范发表，但在具体的结果展示方面，仍无明确的形式。本文在参考了众多报告规范的基础上，结合作者自身的数据分析经验，对医学论文中结果报告的具体形式给出了明确建议。目的是为临床科研工作者提供较为规范的结果展示建议，提高论文发表质量。

文章主要是从研究目的出发，重点介绍了以下常见的医学论文统计报告内容：

1. 统计描述的报告

这部分内容主要介绍了论文中统计描述结果的常用指标及其应用场景。包括表格的基本规范、定量和定性资料的小数点保留位数、如何合理展示百分比等。

文章建议表格以组别作为纵标目，各因素作为横标目，因为多数情况下，比较的因素不止1个，比较因素作为横标目时结果更为清晰。关于小数点的保留问题，定量资料可考虑原始变量值的精度而定，定性资料需考虑例数多少，如果分母例数小于100，建议百分比以整数形式报道。百分比的展示形式是很多人容易忽略的问题，本文指出，百分比展示需要先明确区分分组变量和结局变量，每个“分组”变量内的合计为100%。

2. 组间比较的报告

不同研究研究目的、设计类型、数据类型等需要考虑不同的组间比较方法，本文对t检验、方差分析、χ2检验、秩和检验等常用组间比较方法的使用进行了简要概况，并通过案例对结果展示形式给出了相应建议。

论文撰写时需给出组间比较方法的选择依据，如“两组定量资料均服从正态分布，采用t检验进行两组间的比较”，而不能简单地说“两组比较采用t检验”。

3. 相关分析

相关性大小主要通过相关系数来度量，本文对不同类型数据所采用的相关系数进行了总结。并针对目前论文中常见的错误展示方式，提出了相关系数结果展示的合理建议。

相关分析结果建议给出相关系数和置信区间，而不是P值，因为置信区间可以给出更为丰富的信息。描述相关系数大小时，客观展示相关系数即可，不建议主观强调相关性大小。如“OAI和AHI的相关系数为0.67（0.62-0.71）”，不建议描述为“OAI和AHI存在高度相关”。

4. 回归分析

这部分内容介绍了医学研究中常见的线性回归、logistic回归、Poisson回归等方法的适用场景和应用条件，并对各种回归方法的结果展示规范进行了说明。

文章指出，回归分析应根据不同研究目的采用不同的分析策略，如探索危险因素和校正混杂因素，这是不同的研究目的，论文撰写的侧重点应有不同，反映结果的具体指标也不同。

在论文发表中，由于篇幅限制，有时无法报道回归分析的所有结果，只能保留部分内容，本文对如何保留合理的结果进行详细阐述，建议尽量保留置信区间而不是参数估计值和P值。

5. 生存分析

生存分析包括了生存描述、生存比较、生存数据回归分析等内容。本文指出了生存分析方法学介绍中的几个常见问题，并对生存曲线的绘制给出了建议。

生存分析方法有各自的前提条件，在应用时需注意是否满足。如采用log-rank检验，应保证两条或多条生存曲线大致平行，如果两条或多条生存曲线发现的交叉，则应考虑其它方法；再如，采用Cox回归时应保证满足等比例风险假定条件，如果不满足，可考虑采用非等比例的Cox回归。

总之，本文对医学研究中常见的结果展示形式给出了明确的建议，希望对临床科研工作者的论文规范表达提供借鉴和参考。

作者信息

冯国双，博士，研究员，主要擅长医学数据探索与挖掘分析。目前任国家儿童医学中心大数据中心主任。兼任北京市慢病与健康教育研究会大数据分会主任委员、中国卫生信息与健康医疗大数据学会儿促会副秘书长、中国现场统计研究会空间统计分会理事、中国医药教育协会医药统计专业委员会委员、中华预防医学会中国生物统计学会青年委员等。是CVIA、中华预防医学杂志、中华护理杂志、慢性病学杂志等9家杂志编委。以第一作者或通讯作者发表论文70余篇。编著/主编统计学专著5部，并以《白话统计》一书获电子工业出版社优秀作者。

原文链接：

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