
期刊简介
《中国中西医结合皮肤性病学杂志》于2002年12月正式创刊,是由中国科学技术学会主管,中国中西医结合学会、天津市中西医结合皮肤病研究所主办的皮肤性病学科中医及中西医结合专业的学术期刊,是全国唯一的中西医结合皮肤性病学术期刊。 我们的宗旨是贯彻党和国家的卫生工作方针和政策,宣传党的中医政策。发扬中医及中西医结合的特色,促进中医药现代化和中西医结合事业的发展。坚持理论与实践相结合,普及与提高相结合,现代医学与传统医学相结合的方针,促进国内外皮肤病学科中医及中西医结合学术交流,为创建具有中国特色的医学体系架桥铺路。主要报道皮肤性病学在中医、中西医结合方面的最新研究成果和治疗进展,同时报道现代医学在皮肤性病学科的新进展、新技术。主要面向高中级中西医结合医学、中医学以及西医学皮肤性病学科医师、科研、教学人员及基层皮肤科医师。本刊现开设:专家论坛、名医经验、论著、研究报告、性病、临床经验、皮肤外科、药物与临床、病例报告、学术探讨、综述,讲座等栏目。 本刊自创刊发行以来,得到了皮肤科领域广大医生的高度重视。虽刚刚创刊,但已被“中国学术期刊(光盘版)”、“中国学术期刊网”、中国科技信息所“万方数据网络系统”、“中文科技期刊数据库”及“中国医学文摘·皮肤科学”、“俄罗斯《文摘杂志》”等检索期刊或数据库收录。 为了能及时反映本学科学术水平的发展新动向,及时报道皮肤性病科重大科研成果及研究进展,代表学科发展前沿,使本刊有较高的学术水平,我刊以中西医结合学会皮肤性病专业委员会主任及委员为基础,又广泛吸收本领域的院士、全国知名皮肤科专家及有关边缘学科专家、教授,组成具有一流水平、权威性的编委会。 《中国中西医结合皮肤性病学杂志》刊登的内容均为本学科领域较高质量的学术论文和研究报告,反映了本学科的重大科研成果(含阶段性成果)和科技进展。发表的论文中,有国家自然科学基金、国家中医药管理局资助课题及省市科研基金等。内容上有创新,立论科学、正确、充分,有较高的学术价值。 本杂志是中西医结合皮肤性病领域唯一的杂志,其特色是中西医结合研究诊疗皮肤病。中国医药学是个伟大的宝库,用现代科技手段进行研究和提高是我国皮肤性病医学领域的一件大事,本杂志可以说是为中西医结合研究、诊疗皮肤病的理论研究者和临床人员搭建了一个很好的平台,从发行以来,其论著方面90%为中西医研究的成果,在临床经验栏内90%为中西医结合的治疗经验。其论文水平得到了国内专家的认可。本刊以中西医结合的思路作为研究皮肤病切入点,使这本杂志具有了鲜明的自身特色,而迅速跻身于同领域杂志行列。 正是因该杂志的高起点,使本杂志办出了高水平。为适应信息时代的要求,让更多领域去认识和使用其成果,达到资源共享。
医学论文常见的医学分析模型工具
时间:2024-03-22 09:58:16
在医学分析中,除了Cox比例风险模型外,还有多种模型得到了广泛应用。以下是一些常见的医学分析模型:
逻辑回归模型:逻辑回归是一种用于处理二分类因变量的统计分析方法,在医学研究中常用于预测某种疾病的发生概率,或者评估某种治疗方法的有效性。例如,可以利用逻辑回归模型研究某种基因变异与疾病风险之间的关系。
线性回归模型:线性回归是一种用于研究一个或多个自变量与因变量之间的线性关系的统计分析方法。在医学研究中,线性回归模型常用于探索影响某种生理指标或疾病严重程度的因素。例如,可以利用线性回归模型研究年龄、性别、生活习惯等因素与血压水平之间的关系。
生存分析模型:除了Cox比例风险模型外,还有其他生存分析模型,如Weibull模型、指数模型等。这些模型都用于研究生存时间与影响因素之间的关系,但假设条件和适用场景略有不同。例如,Weibull模型可以更好地拟合某些具有非恒定风险函数的生存数据。
广义线性模型:广义线性模型是线性模型的扩展,可以处理因变量不服从正态分布或具有非线性关系的情况。在医学研究中,广义线性模型常用于分析计数数据(如发病率、死亡率等)或有序分类数据(如疾病严重程度等级)。例如,可以利用泊松回归模型研究某地区某疾病的发病率与环境因素之间的关系。
混合效应模型:混合效应模型是一种同时考虑固定效应和随机效应的统计分析方法,适用于处理具有层次结构或重复测量的数据。在医学研究中,混合效应模型常用于分析纵向数据(如多次测量的生理指标)或群组数据(如不同医院或地区的患者数据)。例如,可以利用混合效应模型研究不同治疗方法对患者生理功能随时间变化的影响。
神经网络模型:神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型,具有强大的非线性拟合能力和自学习能力。在医学研究中,神经网络模型常用于处理复杂的非线性关系或进行模式识别与分类。例如,可以利用神经网络模型预测某种疾病的发病风险或诊断结果。
决策树和随机森林模型:决策树和随机森林是基于树结构的分类与回归方法,在医学研究中常用于预测疾病风险、诊断结果或治疗效果等。这些方法可以直观地展示决策过程,并易于理解和解释。例如,可以利用决策树模型根据患者的症状和体征判断其可能患有的疾病类型。
总之,在医学分析中,各种统计模型和机器学习方法都得到了广泛应用,为医学研究提供了有力的支持。具体选择哪种模型取决于研究目的、数据类型和分析需求等因素。