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如何展示临床研究结果,你只需要做好两个图表,兼推荐陈峰、魏永越《统计图形艺术连载》

唐金陵 魏永越 临床研究与循证医学
2024-11-28


四大医学杂志发表的原始研究报告的图和表总数一般不超过5个。
虽然图和表的比例以及种类或式样由作者决定,但一般来讲,文章的第一个图要求描述研究对象的筛选流程和结果(参见下图1);第一个表要求描述纳入的研究对象的(基线)特征,并对比较组间基线特征进行比较(参见下表1);一般第三个图表会采用表格的形式来定量地描述研究的主要结果(参见下表2)。这三个图表基本是规定性动作,研究者无需思考太多。

Figure 1. Screening, Randomization, and Follow-up of the Participants(N Engl J Med 2022; 387:299-309)


Characteristics of the Participants at Baseline, According to Randomized Assignment to Vitamin D or Placebo(Source: N Engl J Med 2022; 387:299-309)


TableHazard Ratios for the Primary, Secondary, and Exploratory End Points, According to Randomized Assignment to Vitamin D or Placebo, in Intention-to-Treat Analyses(Source: N Engl J Med 2022; 387:299-309)

这样一来,5个图表中3个的内容和格式就都已经确定了,作者能决定内容和式样的图表的数量就只有2个了。展示什么结果?说明什么问题?用表格还是图形?以及采用什么式样的图形?在这些问题上作者需要仔细斟酌,因为这是唯一作者能发挥其运用图表的才能的主阵地,也是作者可展现其研究结果“额外精彩”的地方。
如果你要展示的是一般趋势或复杂关系等,图形优于表格。如果你的研究结果未来会被定量地使用,那么应该使用表格(和数字)来表达。比如,维生素D与安慰剂组比较,非脊骨骨折(nonvertebral)的风险比为0.97,髋关节(hip)骨折的风险比为1.01,所有骨折(total)的风险比为0.98(参见上表2)。
表格的制作比较简单,一般应遵照一个“谁的什么是多少”的逻辑。如上表2,维生素D组12927人(即谁)中所有骨折(即什么)的人数是769(即多少),安慰剂组12944人中所有骨折的人数是782,两组骨折的风险比及其95%可信区间是0.98(0.89—1.08)。其他结局的数据和结果可按照此逻辑一一放入表中(参见上表2)。
当然,如果与描述的结果仅仅是一两个数字,完全可以直接对其做文字描述,不必使用表格,这样便可以节省一个图表用来展现更多“额外的精彩”。
那么,你研究的“额外精彩”有哪些呢?如“临床研究数据分析精要:你需要的统计分析技巧80%都在这里“一文所述,探索因果关系的临床研究最常见的额外分析包括交互作用和剂量-效应关系。交互作用可用表格来展示(如下表3),也常用图(如Forest Plot)来展示(如下图2)。剂量效应关系一般用图(如线图)展示,如下图3。
另外,在展示生存分析的结果时,除展示组间Hazard Ratio(即总体结果)外,一般还会用图(如Kaplan-Meier生存曲线)来展示不同比较组间生存率随时间变化的情况,如下图4。

Hazard Ratios for Total Fractures with Vitamin D as Compared with Placebo, According to Subgroup (Source: N Engl J Med 2022; 387:299-309)


Receipt of Adjuvant Chemotherapy in the Intention-to-Treat Population According to Subgroup.(Source: N Engl J Med 2022; 386:2261-2272)

Figure 3. Multivariate Relative Risks of Death in Relation to BMI among Men(Source: N Engl J Med 2006; 355:763-778)


Recurrence-free Survival in the ctDNA-Guided Group According to ctDNA Status(Source: N Engl J Med 2022; 386:2261-2272)


上面展示的图表是临床研究报告中常用的图表格式,研究者应重点学习和掌握。
还值得一提的是图表的题目。图表的题目就像一篇文章的摘要,对解读图表的内容应起到总结和引领的作用。好的图表题目需要用比较组(即暴露)、结局、结果等内容来构建。比如,上表2的题目(Hazard Ratios for the Primary, Secondary, and Exploratory End Points, According to Randomized Assignment to Vitamin D or Placebo, in Intention-to-Treat Analyses)就包含这三个要素:比较组(即Vitamin D or Placebo)、结局(即Primary, Secondary, and Exploratory End Points)和结果(即hazard ratio)。其他内容则是补充性的,以展示图表内容的特殊性,如这里指出的分析策略(即Intention-to-Treat Analyses)。
再如,在上图3里,比较组是BMI的组别,结局是死亡,结果是相对危险度,并特别指出控制了多种混杂因素。在上图4里,比较组是ctDNA的组别,结局是无复发生存时间,结果是无复发生存率。另外,值得学习的是,图3和图4也尽可能详细地标出了样本量和结局事件的人数。
然而,科学研究的结果毕竟是复杂、多样的,不可能用几个固定的图表来展示所有可能的研究发现。的确,统计学家设计了很多巧妙的图形,以有效地展示特殊的研究结果。南京医科大学公共卫生学院陈峰教授团队的魏永越教授及其同事,对常见统计图型及其历史、原理和应用场景做了全面、详细、系统的介绍,并提供了多种应用实例,可供读者学习和参考。
点击这里参见陈峰、魏永越等《统计图形艺术》连载。

重要的是,我们不能把这些统计图形仅仅看作是展示研究结果的方法,更应该把它们当做可用来探索和揭示自然规律的工具。每一种图形提供的都是一种不同的看待这个世界(即你手中的数据里所隐藏的世界)的视角,换一个视角,你可能会看到十分不同的“景色”。

正如苏轼所写的那样:

横看成岭侧成峰,远近高低各不同。

不识庐山真面目,只缘身在此山中。

能换一个角度看世界,正是一个研究者原创力所在的地方。

你不仅仅是为了画一张图,而是要用图来思考,并最终展示它。看懂一张图表的“画外音”,就像读一首诗、看一幅画,你需要用很多(如几天或更长)的时间,对着它翻来覆去地看,翻来覆去地想,你要寻找那种豁然开朗的时分。


临床研究论文写作扩展阅读

陈峰、魏永越等《统计图形艺术连载
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作者简介

魏永越,南京医科大学公共卫生学院生物统计学系教授,即将入职北京大学公众健康与重大疫情防控战略研究中心。

唐金陵,中科院深圳理工大学讲席教授,广州市妇女儿童医疗中心临床研究技术总监,BMJ临床研究高级编辑,香港中文大学流行病学荣休教授。



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