中医健康养生杂志

期刊简介

               《中医健康养生》(月刊)创刊于2015年,是由国家中医药管理局主管、中国中医药报社主办的健康养生刊物。杂志社负责人表示,中医养生是中国人的生活方式,杂志将紧紧把握住中医药事业发展的难得机遇,充分利用中医药行业唯一权威媒体平台,整合顶极专家资源,依靠具有中医药和新闻专业双重知识背景的高水平采编队伍,顺应健康产业快速发展的新趋势,在中医、健康和养生领域重建与读者的信任对话,坚持品质,避免流俗,以权威正道为第一宗旨,以正确引导人民群众提高中医养生保健素养为己任,真正服务人民群众的身心健康,推动让中医养生重归中国人的生活。 《中医健康养生》在编排上,杂志设置了封面报道、养生汇、治未病和大健康4大板块,旨在突出权威性、实用性、服务性,从四季养生、情志哲理养生、动静养生、饮食养生等入手,揭开养生迷雾,还原养生真相,并注重中医特色防治方法,诚心正意推荐真权威、真专家、真方法,同时深耕大健康产业,服务亚健康人群,扶植和推动健康产业成长,真正在中医养生、保健、康复以及养老、旅游等领域充分发挥特色优势,成为适应“大健康时代”发展需求的中医药宣传的又一块权威媒体阵地。                

内部验证的方法学评估中,如何确保研究设计的科学性和可靠性?

时间:2024-11-21 15:34:05

在医学论文研究结果内部验证的方法学评估中,确保研究设计的科学性和可靠性是关键步骤,以下是一些重要的方法:

一、明确研究类型及适用场景

  1. 观察性研究

    要保证研究对象的抽样方法科学合理,尽量使样本能够代表目标人群。

  2. 明确研究的时点,因为横断面研究是在某一特定时间点对人群进行调查,所以要确保所有数据收集都是在同一时间范围内完成,避免因时间跨度导致的偏倚。

    病例组和对照组的选择必须具有代表性和可比性。病例组应是确诊的患有研究疾病的患者,而对照组应是来自与病例组相同的源人群(如同一医院、同一社区等)但没有患该疾病的个体。

    匹配因素的选择要合理,通常根据已知的混杂因素(如年龄、性别、生活习惯等)进行匹配,以减少混杂偏倚。但要注意避免过度匹配,以免丢失重要信息。

    对于前瞻性队列研究,要确保研究对象的选择是基于暴露因素(如某种生活方式、药物使用等)的有无或不同水平,且在暴露发生之前就确定队列人群。

    回顾性队列研究则需要有可靠的历史记录来确定暴露因素和疾病状态。比如利用医院病历档案来追溯患者过去的药物暴露史和疾病诊断情况,但要注意病历记录的准确性和完整性。

    队列研究:

    病例 - 对照研究:

    横断面研究:

  3. 实验性研究

    随机化是 RCT 的核心原则之一。要使用真正的随机方法(如随机数字表、计算机随机生成数字等)将研究对象分配到实验组和对照组,确保两组在基线特征(如年龄、性别、病情严重程度等)上具有可比性。

  4. 设立合理的对照。对照可以是安慰剂对照、阳性药物对照或空白对照等。选择对照方法要根据研究目的和伦理原则来确定。

    盲法的应用可以减少偏倚。单盲(患者不知道自己接受的是实验组还是对照组的治疗)、双盲(患者和研究者都不知道分组情况)或三盲(患者、研究者和数据分析人员都不知道分组情况)的使用要根据研究的具体情况决定。

    随机对照试验(RCT)

二、样本量的合理确定

  1. 参数估计:

    根据研究目的和研究设计类型,确定主要观察指标(如治愈率、生存率、均数差异等)。

  2. 估计总体参数的标准差或比例。这可以通过查阅以往类似研究的数据、预试验或专家经验来确定。

  3. 统计效能和显著性水平设定:

    确定合适的统计效能(1 - β),一般建议统计效能不低于 80%。这表示在实际存在差异的情况下,研究能够正确地发现这种差异的概率。

  4. 选择合适的显著性水平(α),通常设定为 0.05。这是判断结果是否具有统计学意义的阈值,即当 P 值小于 0.05 时,认为结果在统计学上是显著的,拒绝零假设。

    根据上述参数,使用相应的样本量计算公式(不同的研究设计和观察指标有不同的公式)来计算所需的样本量。

三、减少偏倚的措施

  1. 选择偏倚的防控:

    在研究对象的招募过程中,要明确纳入和排除标准,并严格按照标准筛选研究对象。

  2. 对于容易出现选择偏倚的研究(如病例 - 对照研究),要尽量扩大样本来源,避免只选择特定医院或特定人群的患者,以减少因样本选择不当导致的偏倚。

  3. 信息偏倚的避免:

    确保研究数据收集方法的标准化和客观性。对于观察性指标,要有明确的定义和测量方法。

  4. 在回顾性研究中,要注意病历记录的准确性和完整性。

  5. 混杂偏倚的控制:

    在研究设计阶段,通过匹配(如病例 - 对照研究)或分层(如队列研究)等方法控制已知的混杂因素。

  6. 在数据分析阶段,也可以使用统计方法(如多元回归分析、倾向性评分匹配等)调整混杂因素的影响。