没数据？不做实验？临床医生如何发文章？_生物信息学分析临床病例发文章-优快云博客

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挖掘公开数据库

1、优点:认可度比较高，除某些特殊要求外，不需要学习特定的软件。
2、缺点：疾病种类有限，大样本的数据能够帮我们获得
更加可靠的结论，同时也能提高文章的档次，认可度很不错。不过，遗憾的是，目前相关的数据库并不是很多。

生物信息学分析

1、优点:分析工作量一般，可以进行后续研究，对病种限制较小
2、缺点:需要学习相关软件，学习成本较高。
研究重点主要体现在基因组学(Genomics)和蛋白质组学(Proteomics)两方面。
统计学和计算机编程相关基础不太好的小伙伴，建议谨慎考虑。如果对论文级别要求特别高的小伙伴慎选，毕竟得出来的结论只是假设。需要后续的验证，所以单一的生信一般很难发表非常高级别的文献。

Metn分析

1、优点：对软件和统计学学习要求较低，不限制病种。

2、缺点:认可度一般，高级别Meta认可度不错，低级别较差。

如果既找不到公开数据库，统计又学得不是很好，这种方法很适合。

但在写之前建议询问下单位是否认可meta分析，同时只要大家有比较好的idea，就可以把各种研究结果，有组织有纪律的综合起来。

Meta分析作为询证医学中的一部分临床证据等级比较高。由于近年来发表的文章比较多，低级别的Meta分析认可度一般。

综述

1、优点:不需要额外学习知识，不限制病种。

2、缺点:认可度较差，仅能作为辅助或者展示能力的窗口。

综述是对学科中某个研究方向进行总结和展望的论文一般由对该领域有深刻理解的学者撰写。

撰写综述需要阅读大量的文献，需要作者检索文献、筛选文献。

从文献中提取重要的信息以及进行批判性的思考。以作为一个展现我们能力的方式。

对于临床医生来说，发表文章是一项重要的工作，它不仅能够提升个人职业发展，还能推动医学知识的传播和应用。即使没有实验数据，临床医生依然有多种方式可以发表文章。以下是一些建议：

利用临床大数据：随着医疗信息化的推进，临床医生可以接触到大量的医疗数据，包括电子病历、影像资料等。通过数据挖掘和分析，可以发现临床问题背后的规律，为临床决策提供支持。例如，通过分析住院系统、门诊系统等数据，可以预测院内心脏骤停的发生，建立相应的预测模型。
生物信息学分析：如果对统计学和计算机编程有一定的基础，可以考虑进行生物信息学分析。这种分析方法对病种限制较小，但需要学习相关软件，成本较高。研究重点主要体现在基因组学和蛋白质组学两方面。
Meta分析：Meta分析是一种系统评价的方法，适用于不限制病种的研究。它对软件和统计学学习要求较低，但认可度一般。高级别Meta分析的认可度不错，但低级别较差。如果既找不到公开数据库，统计又学得不是很好，这种方法很适合。
综述文章：综述文章是对学科中某个研究方向进行总结和展望的论文，一般由对该领域有深刻理解的学者撰写。撰写综述需要阅读大量的文献，需要作者检索文献、筛选文献，并从文献中提取重要的信息以及进行批判性的思考。
临床指南类文章：可以基于临床指南，结合自己的实践经验，撰写相关的指南类文章，为同行提供参考。
个案报道：对于罕见病例或特殊治疗手段，可以通过个案报道的形式发表文章，分享临床经验。
质量改进项目：通过改进临床流程、提高服务质量等项目，可以总结经验，撰写相关的文章。
继续教育和专业发展：参与继续教育和专业发展活动，可以获得新的知识和技能，这些都是撰写文章的好素材。
医学统计学：掌握医学统计学技能，可以更好地分析临床数据，为发表文章提供支持。有很多资源可以帮助临床医生学习医学统计学，例如丁香园提供的《医学统计学从入门到精通》系列课程。