医学研究

论文级别: 核心期刊主办单位: 湖南省医学会国际刊号: 1671-7171国内刊号: 43-1382/R期刊收录: 知网、维普、万方、统计源核心期刊主要栏目: 论著、综述与讲座、专家笔谈、述评、诊疗经验、药物与临床、检验与临床、医院管理医学临床研究杂志属于什么级别的？ 文博士点评如下：可以看到《医学临床研究》 属于核心期刊，核心期刊整体投稿难度较大，对文章的内容、创新、论据要求严格，编辑部老师有耐心，会指出其中的不足，一般从投稿到见刊需要3~4个月左右，适合高级论文发表。如果需要加急处理可以私信文博士。关于“医学临床研究杂志属于什么级别的 ”的问题就介绍到这里了，如果大家有什么疑问可以留言或者私信文博士，文博士是编辑部的资深编辑，多年的行业经验积攒不少资源，希望可以帮到大家！

近日，解放军总医院医疗保障中心药剂科专业技术三级专家郭代红教授团队主持的科研成果“基于临床用药风险防控技术的真实世界智能药物评价系统研发与应用”，荣获2020年度中国研究型医院学会“医学研究创新奖二等奖”。据悉，本年度中国研究型医院学会医学研究创新奖共6项，其中一等奖2项、二等奖4项。郭代红教授主持的该科研成果也是军队唯一获奖项目。该项目依托解放军总医院强大的信息化平台和海量电子医疗信息数据库，基于解放军ADR监测中心药品风险信号筛选实践积累，经过全面分析国内外相关研究现状，通过信息化手段和人工智能分析技术，借助数据挖掘利用和信息化风险监测关键技术研究，创新性地自主研发出适应国情特色的“医疗机构药物不良事件主动监测与智能评估警示系统”（ADE-ASAS），在基于大样本用药人群真实世界证据开展安全性再评价与风险预警防控方面，提供了高效精准快捷的药物评价研究支撑工具。据了解，该项研究处于国内领先水平，后续获得国家自然科学基金、军事医学创新专项、国家药品评价中心专项、各学会委托专项9个课题600余万元经费支持，受到药学界专家同仁的一致肯定。中国研究型医院学会医学研究创新奖依据《国家科学技术奖励条例》和《科技部关于进一步鼓励和规范社会力量设立科学技术奖的指导意见》设立，是面向全医药卫生行业设立的医学科技奖，主要奖励在基础医学或临床医学领域科技创新与应用中取得重要科学技术成果，并产生显著社会、经济效益的项目和人员。获此殊荣后，郭代红教授表示将继续带领研究团队更加深入开展基于真实世界证据的药品风险监测研究，不断拓展信息化监测的临床应用，更好保障部队官兵及地方患者安全合理用药。（图文：解放军总医院医疗保障中心 谢婷婷、姚翀）稿件来源：大众健康报（首康网）

学医一定要当医生吗？有什么偏向研究型的医学专业呢？昨天有一位上海的家长带着这样的问题找到我们老师。答案当然是有的，今天我们就来介绍一些家长比较关心的研究型医学专业。基础医学基础医学专业简介基础医学(英语缩写BMS)，属于基础学科，是现代医学的基础。基础医学是研究人的生命和疾病现象的本质及其规律的自然科学。其所研究的关于人体的健康与疾病的本质及其规律为其他所有应用医学所遵循。基础医学考研方向基础医学、病理学与病理生理学、神经生物学、免疫学、内科学基础医学就业方向该专业毕业生具有较全面的综合素质、较强的创新精神、较好的学习能力以及外语和计算机应用能力。毕业后能够胜任高等医药院校、科研机构及临床有关实验室的教学和科学研究工作。老师建议考研。46%的同学在毕业后从事医药/生物工程方向的工作。具体职业包括但不限于：医药代表、项目经理/主管、药品生产/质量管理、产品研发/注册、生物工程/生物制药。基础医学院校推荐北京大学（A+）、复旦大学（A）、上海交通大学（A-）、中山大学（A-）、浙江大学（A-）、四川大学（B+）、中南大学（B+）、南方医科大学（B+）、天津医科大学（B+）、西安交通大学（B）、武汉大学（B）、郑州大学（B）、首都医科大学（B）、中国医科大学（B）等。因为该专业是偏向研究型的专业，学习难度较高毕业后基本也都需要考研、读博，因此建议同学们优先选择一些保研率较高的院校。该专业适合学霸就读。智能医学工程智能医学工程专业简介智能医学工程是指以现代医学与生物学理论为基础，融合先进的脑认知、大数据、云计算、机器学习等人工智能及相关领域工程技术，研究人的生命和疾病现象的本质及其规律，探索人机协同的智能化诊疗方法和临床应用的新兴交叉学科。也是新崛起的新兴专业。智能医学工程知识能力1、掌握基础医学、临床医学的基础理论 2、了解智慧医院、区域医疗中心、家庭自助健康监护三级网络中的医学现象、医学问题和医疗模式 3、熟练地将电子技术、计算机技术、人工智能技术，应用于医疗信息大数据的智能采集、智能分析、智能诊疗、临床实践等各个环节智能医学工程就业方向该专业毕业生既能在大型综合性医院中从事医疗方向的临床和研究工作（研究工作偏多）；又能在高校、研究院所、人工智能以及智能医疗相关企业中从事研发及管理等工作，就业前景广阔。智能医学工程院校推荐重庆大学、南开大学、东北大学、西安电子科技大学、天津医科大学、重庆医科大学等说到该智能医学工程，去年我们就有一位同学在经过老师的测评和专业的志愿填报后以最低分547分、5610位次的优异成绩考入了重庆大学的该专业。重庆大学重庆大学是教育部直属的全国重点大学，是国家“211工程”和“985工程”重点建设的高水平研究型综合性大学，是国家“世界一流大学建设高校（A类）”。重庆大学长期坚持走产学研合作办学的道路，努力为地方经济社会发展服务。学校已成为国家人才培养的重要基地和科学研究中心，为国家和地方培养和输送了40万余名高级专门人才，其中40余人当选中国科学院院士和中国工程院院士。

医学是我国高校学科当中非常重要的学科门类，我们可以看到，近些年开设医学学科的高校越来越多。同时，医学专业也是最受学生欢迎的热门专业之一，在近些年的高考录取中，医学院校的录取分数线也都比较高。所以，高校的医学实力一直都受到学生的广泛关注。12月19日，中国医学科学院发布了2018年度中国医学院校科技量值排名（相当于科研排名），从指标体系来看，这个排名主要包括科技产出、学术影响、科技条件等三个指标。中国医学科学院是我国最高医学研究机构，所以，中国医学科学院发布的这个排名是非常值得参考的，那么，具体排名是怎样的呢？又有哪些值得关注的亮点呢？下面我们来看一下。从上面可以看到，在这次排名中，北京协和医学院、北京大学医学部排名前两名，这与一些社会机构发布的排名是不同的。今年，在一些社会机构发布的全国医学院校排名中，一般都是上海交通大学医学院排名第一。其实，北京协和医学院就是中国医学科学院，这两个机构是一体的。而北京大学医学部是由北京医科大学发展而来，这所医学院校一直都是数一数二的顶尖医学名校。除了北京大学外，复旦大学、四川大学、中山大学、华中科技大学、中南大学也都是我国传统医学名校，这五所大学的医学院系分别是由上海医科大学、华西医科大学、中山医科大学、同济医科大学、湘雅医学院发展而来。从上面可以看到，现在这几所大学的医学实力基本上都很强，但是，与以前相比，中南大学湘雅医学院的排名有所下降。上海交通大学、首都医科大学、浙江大学则是近些年在医学领域发展比较快的三所大学。我们可以看到，在2017年全国高校学科评估中，上海交通大学、浙江大学的临床医学并列全国第一。首都医科大学其实仅仅是一所非211高校，但是，现在这所大学的医学实力已经稳居全国高校前5名。在这次排名中，西安交通大学、吉林大学的表现并不是很好。西安交通大学医学部、吉林大学白求恩医学部的前身分别是著名的西安医科大学、白求恩医科大学，这两所医科大学之前都是隶属于原卫生部，学科实力曾经都很强。但是，我们可以看到，在上面的排名中，西安交通大学医学部、吉林大学白求恩医学部的排名都并不是很高。从上面我们还可以看到，海军军医大学、空军军医大学、陆军军医大学表现都很不错，这三所大学其实就是以前的第二军医大学、第四军医大学、第三军医大学。从办学层次来看，海军军医大学、空军军医大学是211大学，但陆军军医大学只是一所非211高校。从发展情况来看，海军军医大学在医学基础研究方面表现比较突出，空军军医大学则是在口腔医学上面实力强劲。另外，我们可以看到，南京医科大学、中国医科大学、南方医科大学的排名也都比较高，其实，这三所大学都不是211大学。南京医科大学、南方医科大学都位于东部发达地区，地理位置比较占优势，近些年这两所高校的医学学科发展都很快。但是，中国医科大学位于东北地区的沈阳，地理位置要差一些，所以，中国医科大学排名这么高，是非常值得称赞的。你对上面的排名有什么看法呢？欢迎大家在下面评论，分享观点。

编者按：这是一篇发表于《哈佛商业评论》的医学研究案例。文章作者包括 Rafiq Ajani，麦肯锡位于马萨诸塞州沃尔瑟姆的办事处的合伙人，并领导该公司的北美知识中心；Arnaub Chatterjee，麦肯锡北美知识中心的高级专家，也是哈佛医学院的教学助理；Aniketh Talwai，麦肯锡北美知识中心的专家；Jack Zhang，麦肯锡北美知识中心的专家。这些专家集中介绍了麦肯锡北美知识中心与一家制药公司在非霍奇金淋巴瘤（NHL）领域的合作临床研究，通过机器学习技术对于患者的电子健康记录数据分析与其他数据融合处理分析，实现预测患者病情发展趋势以及寻找最优治疗方案。基于该案例的实战经验，麦肯锡北美知识中心的专家们提取出构建医学领域 AI 研究项目过程中最为核心的三项指导原则，包括如何搭建完整的团队架构、如何整合有效数据集合以及多次迭代与验证开发的重要性，以供其他药物研发公司或者医疗研究机构分享和参考。在医疗保健领，越来越多的真实数据域让研究人员兴奋不已。据估计，健康数据量每年增长 48％，而过去十年来，个人医疗数据的收集和体量正呈现高速发展的态势。在这些数据中，电子健康记录（EHR）提供了产生新见解和重塑理解患者护理的的最大机会之一。（一份完整的电子健康记录通常包括患者的过敏史、医疗保险信息、家族遗传病史、免疫状况、身体状况或疾病信息、服用药物清单、住院记录、手术信息等。）此前，分析 EHR 数据的瓶颈在于需要能够在短时间内处理大量数据的工具。当下，人工智能，更具体地说，机器学习，这已经开始打破计算能力的瓶颈，开始重塑药物研发和医学成像等领域的研究模式，但这只是个开始，如今，机器学习的触角开始伸向医疗保健领域。下面来看看我们和一家制药工作的合作项目。该项目将机器学习应用于 EHR 和其他数据，以预测某种非霍奇金淋巴瘤（NHL）患者转向后期治疗可能出现的特征以及触发因素。该公司希望更好地了解该疾病的临床进展以及在患者病程的每个阶段最为适合的治疗方式。从该公司的案例中，我们提取出将机器学习技术用于医学领域研究项目的三项关键指导原则，以帮助其他药物研发公司或者医疗研究机构搭建高质量的医学 AI 项目。1、吸引到精准的利益相关者，才能产生有意义的假设以及获得来自组织的支持。虽然很多时候，我们怀着满腔热情直接冲向数据并开始分析。但在此之前，更为关键的第一步是列出必须回答的关键业务问题并提出假设。构建一张完整的、可操作的假设列表，将帮助分析团队明确测试和证明或者反驳假设所需的数据类型。重要的是要了解整个企业职能团队的关键利益相关者的观点，以确保假设包含正确的专业知识并为公司提供最高价值。这也有助于建立对分析的支持和信任。在这种情况下，制药公司将其品牌、医疗和商业情报小组人员引入团队。当患者必须从一种疗法转移到另一种疗法时，为其可能发生的状况作出假设，同时分析这些转变背后的的触发因素。例如，在试图推测疾病进展快速或缓慢的原因时，医疗团队对疾病的临床了解做出贡献，品牌团队则提供公司相关治疗产品的方案的解读以及医生如何使用它们，以及商业智能团队解释方案所使用的分析方法和数据集，还有目前业界对于该疾病的治疗和疾病课程的理解。2、最佳数据集可能是数据集的组合。确定一个广泛且丰富的数据集对于正确训练机器学习算法至关重要。在肿瘤学中尤其如此，在很长的历史时间内收集到许多患者，需要大量的变量集合，才能够以进行有效的分析。这其中包括年龄，性别，诊断史，药物和治疗史，实验室价值观和医院遭遇。在我们的合作案例中，制药公司的分析小组意识到其内部数据没有捕获到足以预测患者转变的变量。因此，该小组采用了一种策略，在该策略中，它使用内部和外部数据，将肿瘤学特定的，集成的，结构化的 EHR 数据集与一些已经重复实验得到验证的公开数据进行融合。所有数据都被拼接在一起并送入自动功能发现（AFD）机器学习引擎。该引擎能够在数小时内测试数百万个假设。该引擎探索了患者数据每个可能的变化，以查看是否有任何变量与向后期治疗效果具有统计学上的显著相关性。从主题专家那里收集的见解有助于确保 AFD 结果具有临床相关性。例如，当结果表明升高的肝功能标志物与疾病进展相关，并且得到了医务人员的证实。虽然这不是他们之前考虑的因素，但在临床上是可能的。3、反馈循环和多次验证是获得良好结果的关键。往复多次的测试和学习过程对于开发精确模型至关重要。该制药公司的分析小组测试了 200 多项实验室数据值，主要覆盖慢性并发症和病史。机器学习有助于识别和筛选出引发病变的关键变量组合。验证和改进模型将能够避免无关变量的干扰，以及减少变量的数量。经过数周的迭代学习和验证，我们成功开发了一个模型来预测从初始诊断到后期治疗的进展。具体而言，机器学习能够从患者的治疗过程，实验室数据和用药病历中提取出特征值和触发因素，并且经过验证的特征值可用于对患者发生病变的概率和各种可能性进行评分和排名。这些模型揭示了许多重要的见解，包括：选择实验室结果的异常，例如升高的肝功能指标，在某些情况下，可能预示着患者的病情恶化或转移到一下阶段，其可能性高达 140％。*持续性治疗的患者转入下一病情阶段的可能性将降低 20％。通过应用正确的数据，组织流程和临床知识，机器学习和人工智能可以在制药和医疗保健方面发挥重要作用。尽管现在看来仍存在一些局限性。例如，它可能很难解释一些复杂的模型所能得出的结论，并且标记最饥饿的模型所需的大量数据集可能是非常费力的。然而，目前这些限制正在得到解决，比如，LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations，局部可解释模型的不可知解释，用来理解复杂机器模型做出决策的方法的一项工具。）等技术有助于显示模型推理。与此同时，我们也在努力使用机器学习本身来标记数据集。随着限制的开放，制药和医疗保健的机会将大大增加。那些已经开始利用机器学习的公司将拥有利用机器学习创造更为为先进的基础设施和流程。

关于如何培养医学研究生的科研创新能力，达晋编译认为，首先要明确科研的重要性。重要的一点就是要纠正医学研究生，甚至指导老师、教学单位，重临床轻科研的观念。诚然，医学研究生培养的最终目标是临床医生，治病救人。然而，临床医生技术的提高和业务的进步，离不开科研。事实上，现代医学中，临床与科研并不对立，而是浑然一体，无法分割。因此，要想成为一名适应时代的临床医生，不仅要具有精湛的专业技术，还要有一定的科研能力和创新能力。其次要加强研究生培养体制的改革，建立创新环境。研究性和创新性是研究生教育区别于本科生教育的显著特征。研究性是研究生教育的生命力所在，创新性是研究生教育的内在要求。创新性培养应贯穿医学研究生培养的始终，包括课程选择、科研课题的选题、设计、实施及科研论文的撰写等一系列过程，倡导和鼓励学生自主创新。具体主要体现在以下几个方面：1.在培养模式上，研究生入学后尽早参与指导老师的科研工作，对实验室常用实验技术、方法及课题研究有初步的了解，并根据研究内容选择课程学习，这样在理论课学习中有侧重点，更容易掌握所学内容，且有亲身参与科研工作，书写科研流程，有助于其科研创新能力的增长。2.在课程设置上，在研究生培养方案中增加文献检索、文献管理软件、科研成果转化及英文国际交流等方面的课程，注重相邻学科和交叉学科课程的设置，这样有助于学生快速、准确地获得需要的专业信息，了解本专业的前沿动态，提高学生科研思维、文献检索、文献阅读等学习和探索能力，通过阅读他人的研究思路、培养正确的研究思维。3.在教学模式上，鼓励学生主动参与，增加师生互动环节，使学生不再是被动的知识接受者，而是发现、理解以及应用知识的主要参与者。以问题为基础学习法的教学法就是创新教学模式的具体应用，该模式以教师为主导，学生为主体，通过提出问题、建立假设、收集资料、论证假设、总结等过程，引导他们对学习、工作中遇到的问题主动思考、分析、解决，增强创新意识。第三要促进学术交流。学术交流是推动科学发展，造就科学人才的重要条件。在培养创新意识和提高创新能力时，进行广泛的学术交流以获取知识和灵感，是进行科研创新的必要条件。研究生参加学术交流会议，并介绍自己的研究成果，必然会充分准备，对自己的课题更加深入思考，这样有助于提高其独立思考能力及语言表达能力。听取他人的学术观点、前沿动态，有助于研究生及时掌握国内外的学术动态，更好地开阔视野，启发思路，增加创新意识。学术交流不仅仅是很多专家的学术会议，也可以是课题组内部，甚至两三个同学之间的讨论。通过交流讨论，解决自己或他人实验中的小问题，也是收获，同样可以激发学术的学习积极性，培养科研思维能力。此外，学术交流不仅限于本研究领域，相关学科的交叉于融合往往更能有所启发。因此，研究生应积极关注各种学术动态，各高校、研究院所、研究生管理部门应积极组织高层次、多学科、多种形式的学术交流活动。第四要合理优化导师队伍结构。导师队伍是影响研究生教育质量的关键性因素，创新型人才的培养需要创新型的导师队伍。临床与科研是两种性质完全不同的工作，对人的素质要求不同，临床工作要求医生熟练掌握临床专业知识、专业技能，具备良好的沟通能力，同时还必须有较强的分析判断能力，而科研工作要求科研人员能准确地发现并提出问题，具备一定的创新力、想象力及缜密的逻辑思考能力。

如今人们非常青睐中医在调理身体和治疗疾病方面的疗效，由于中药大多数来自于动植物，不添加任何附加，因此对人体的损伤更小，不会因为对某种物质过敏而产生不良反应，甚至引发一些并发症。我国的中医在世界上都享有盛名，很多不了解其中奥妙的人都会对中医产生一种好奇，他们惊讶于那些看上去十分普通的植物混在一起煎服就能够治疗疾病，这是怎样的原理。我国的中医起源很早，经历了长期的积累和总结之后，古代一些著名的医者开始整理有关医学方面的文学著作，有关作品在汉朝时期就已经出现，但由于种种限制而比较不全面。直到明朝的时候，李时珍将自己的经验与前辈们流传下来的的很多理论通过实践结合在一起，在进行了反复的研究与证实后写出了一部对医学方面影响力巨大而深远的书籍，那就是《本草纲目》。在古代本草代表所有中药，可以说它是中药的总称，《本草纲目》顾名思义就是有关中药的相关介绍，而在这部书中所罗列的中药种类繁多，这是李时珍倾注半生心血总结出来的。李时珍出生在一个医药世家，祖上几代都在从医，不过与现在不同的是，那个时候医生这个行业的地位比较低下，给人看病并不会赢得人们的爱戴，就算医术了得也一样受人轻视。为了改变这种状态，李时珍的父亲希望他去读书，参加科考步入仕途来光耀门楣，或许是受到家庭的影响，李时珍对入朝为官根本不感兴趣，反而对行医问药特别喜欢，当然在这方面他也展现出了自己的天赋。小时候李时珍经常随父亲一起上山采药，还会亲自动手制作动物标本，长时间的学习积累和实践造就了他一身非凡的医术，对中医有了更深层次的理解。在行医过程中，李时珍发现曾经看过的医书上面所记载的内容有一些是错误的，他认为如果任由这些错误延续下去，那会对中医产生非常不良的影响，造成严重的后果，于是他决心将医学知识进行整理，重新编撰内容正确可靠的医书。为了实现这个目标李时珍果断决定离开太医院进入民间行医，在民间他将自己治疗疾病的时候遇到的偏方做了详细地记录和整理。李时珍在中年时期就已经阅读了多达数百种医书，在阅读过程中他有着做笔记的习惯，他的阅读笔记就写了数万字之多，可见他对医学方面确实非常用心。李时珍对医学方面一直秉持着谨慎的态度，不确定的情况下他不会妄下结论，而是亲自验证真伪后再行记录。为了能够扩大对中医的认识，提升自己的行医能力，积累更多的中药知识，李时珍曾离开家乡辗转全国的多个地方去学习、实践，在这个过程中他采集了大量的中药标本，长期的实践为李时珍在医学方面的创作打下了坚实的基础。李时珍历时27年的时间，终于在晚年时期完成了《本草纲目》的写作，在这个过程当中，他通过大量的阅读，向同行学习经验，再加上自己不断地实验，最终形成了这部对我国中医影响深远的医学著作。这部书分为52卷，记载内容多达将近200万字，其中对1000多种植物以及300多种动物都有详细的描述，除此之外他还对数百种矿石也进行了相关记录。李时珍运用文字与插图相结合的方式对药材进行了细致的阐述，使人一目了然，可以说他对中医的继承和发展起到了非常重要的作用。

医学统计学是运用概率论与数理统计的原理及方法，结合医学实际，研究数字资料的搜集、整理分析与推断的一门学科。医学统计的合理应用直接影响到医学研究及写作的质量，但由于许多研究者对统计学的掌握没有真正到位，或多或少对科学研究造成一些影响。因此，蓝译编译现就医学科研及写作中统计学的应用问题进行探讨。一、医学统计学工作的关键是设计。在医学研究及写作中，统计工作一般可分为4步，即研究设计、资料收集、整理资料和分析资料。其中设计是关键，因为在掌握所研究课题的相关背景知识后，科学、合理的设计会帮助我们节省研究费用和时间，会提高研究的质量。对于医学科研设计，主要有调查设计研究和实验研究2个方面。我们在实际工作中，经常会遇到这样的情况，某位研究者在收集到医学研究的资料后会说，该资料如何进行统计分析，应该采取何种假设检验方法。这就是对医学统计认识的误区之一，认为统计数据的工作应该最后完成，岂不知医学统计的工作是贯穿在整个研究工作中的，在研究的开始统计工作即已开始，而且研究的设计在整个医学研究中非常重要。二、医学研究中样本量的问题。无论是调查设计研究还是实验研究都要考虑样本量的问题，受人力、物力、财力的限制，医学研究其研究主体往往是样本，最终研究者会通过样本的数据来推断总体的状况，这就涉及到样本能否代表总体的问题，样本的代表性即样本的选择和样本量的问题。如果样本不能代表总体，那对总体的推论就会让人质疑。在医学科研写作中，许多作者往往没有详细描述样本的选择，即使描述了样本的选择方法，也没有说明样本量选择的依据。根据有关著作，调查研究根据不同的抽样方法和研究目的应该应用公式计算样本量，依据一定的容许误差，在随机抽样的基础上，要有足够的样本量才能减少统计学上所说的假阳性错误或假阴性错误，才能使我们假设检验的P<0.05更有说服力。三、研究设计方法的合理选择。研究方法的科学选择可以更有效地说明研究的结果，同时好的设计方法能够大幅提高研究的质量。在临床工作中，许多研究者就由于研究设计的缺陷，使宝贵的资料信息没有充分反映。例如，在临床研究中经常会看到研究者将一定数量的病例随机分为2组，研究者如果设计实验时对影响实验结果的非实验因素进行配比，采用配对或区组设计，那么研究结果就会更加具有说服力。

SCI论文已变成很多生物医学领域的科研人员和临床医生展现研究成果，完成学术论坛和营销推广的关键服务平台。对于医学研究生来说，在博士(硕士)期间发表的SCI论文的数量和质量是衡量其研究水平和决定是否授予学位的重要标准。目前，许多研究生反映出对SCI期刊的相关理解不足，没有相应的基础知识和技能。在撰写、投稿和发表SCI论文的过程中，很多作者经常感到困惑、迷茫和不知所措，这使得许多有成就的学术观点无法在高水平的国际期刊上发表和交流。鉴于此，这里将介绍一些与撰写和发表SCI医学论文相关的套路和技巧。一.文章命题1、新颖性一篇论文就是在讲述一个“故事”。不管故事是否吸引人，首先，主题必须新颖，你必须有自己独特的观点，而不是拘泥于规则。这样的文章会给人一种耳目一新的感觉，这会引起审稿人和编辑的兴趣，增加被接收的机会。同行评议专家最关心的是论文是否反映了该领域的最新研究进展，以及相关问题是否是临床和基础研究中亟待解决的热点和难点问题。几乎所有高产的SCI作者都有这种经历。几乎三分之二的时间和精力应该花在文学研究和选题上。这要求我们在写作前收集大量的文献。只有全面阅读大量相关领域的文章，必要时借鉴该领域以外的跨学科研究，才能掌握最新的国际研究趋势。不断与同事交流讨论，总结不同的学术观点，从而产生自己的新观点。2、可持续性课题研究的可持续包含內容的可持续和技术性的可持续，进而产生了一系列的科学研究。研究从某一点或某一方面突破，逐渐向深度和广度发展，形成了一系列的研究课题。这将极大地促进高水平论文的可持续性。二.杜绝学术造假1、作假及抄袭必须坚决抵制学术欺诈和剽窃的行为。即使数据编得很完美，只要审稿人有心，他们通常一眼就能看穿。伪造和剽窃他人的研究成果是非常罕见的，但它们是极其有害的。除了直接导致编辑拒绝稿件之外，还会影响作者、研究团队甚至是我国研究人员的声誉，其危害极其深远。2、“灌水现象”的害处也同样不容忽视国际期刊的投稿必须持认真态度。同时，应对其研究设计和学术水平进行客观评价。糟糕的语法，质量差的文章，在研究和设计中有很多漏洞，被迫提交给国际知名的高分杂志。很多类似的事件也会影响编辑对我们的看法。因此，我们应该避免急功近利，沉下心来，尽力把工作做好。除了努力加强科研素养，提高自己的科研水平外，不建议在论文完成后急于通过。最好修改好几次再通过。这也许不能保证文章的出版，但至少不会让编辑和审稿人觉得作者在灌水。即使文章不能被接受，但由于作者的严肃态度，审稿人通常也会对文章本身提出一些建设性的建议。这对文章的最终发表也会大有裨益。3、一稿两投由于研究的压力，为了增加研究成果，或加快文章的发表，一些研究生可能会被诱惑将同一部分的研究通过到两个或多个杂志上。这不仅影响自身信誉，还会导致被期刊拉黑，稿件永不被录。要对这种行为持反对态度。如果作者认为的确需要将已经发表的论文投到其他杂志，必须要“规避”学术不端行为风险，就必须做到：获得已刊登杂志的同意；同时告知再投稿的杂志，二者缺一不可。特别声明：本文为艾德思(EditSprings)原创文章，并由我司官方账号在相关平台进行统一推送，禁止一切未经授权的转载抄袭行为！如需转载请联系我司获取授权，并注明详细出处来源。