
期刊简介
《中国中西医结合急救杂志》为中国中西医结合学会主办的中西医结合急救专业性学术期刊,为中文核心期刊、中国科技论文统计源(科技核心)期刊、中国精品科技期刊。连续2年被评为中国科协精品科技期刊工程项目资助期刊,连续7次(14年)荣获天津市优秀期刊奖、天津市一级期刊,荣获天津市期刊编校质量奖,首届《CAJ-CD》规范优秀奖。在科技部中国科技信息研究所出版的《中国科技期刊引证报告》(核心版)中,杂志影响因子连续8年在本学科领域内排全国前3位,且逐年提高。在科技部中信所2010年CJCR核心版影响因子1.039,排第1位。历年向中国科协推荐的多篇论文在全国优秀学术论文评选中都获得优秀论文奖,取得了巨大的社会效益。期刊现已进入美国《化学文摘》(CA)、俄罗斯《文摘杂志》(AJ)、WHO西太平洋地区医学索引(WPRIM)、美国《乌利希期刊指南》(UPD)、中文核心期刊要目总览、中国科技论文统计源期刊、中国学术期刊文摘(中、英文版)、中文生物医学期刊目次数据库(CMCC)、中国生物医学期刊引文数据库(CMCI)、中国学术期刊综合评价数据库(CAJCED)、中国期刊全文数据库(CJFD)、中国中医药文献数据库、中国学术期刊(光盘版)(CAJ-CD)、中国科技信息研究所“万方数据网络系统(China Info)”、万方医学网、国家中医药管理局“中国传统医药信息网”、“em120.com危重病急救在线”等。《中国中西医结合急救》杂志把关注学科发展、服务学科发展作为办刊宗旨,以服务广大医药卫生科技人员、推动具有我国特点的中西医结合急救医学基础与临床学科的发展为宗旨,以全面反映我国中西医结合急救医学基础理论及临床科研成果、普及有关中西医结合急救医学临床的基本知识和技能、推广现代中西医结合急救医学先进技术、快速传递国内外急救医学前沿信息、加强国内及国际间学术交流为己任。刊出文章能反映国内学术水平,有创新性和探索性,科研设计合理,预见准确,有一定的学术价值。现已成为反映我国中西医结合急救医学学科建设水平、成果和发展状况的权威性的杂志,在中西医结合急救医学领域的学术刊物中处于重要地位,并在国际上受到关注。本刊坚持理论与实践相结合、提高与普及相结合的办刊方针,倡导百花齐放、百家争鸣。本刊实行同行专家审稿制度。设有述评、专家论坛、标准与规范、论著、研究报告、经验交流、病例报告、方法介绍、治则·方剂·针灸、循证医学、综述、讲座、理论探讨、临床病例(病理)讨论、科研新闻速递、消息、会议纪要、读者·作者·编者等栏目。作者在投稿时需提供投稿文章的电子版,发至邮箱 (cccm@em120.com),同时邮寄纸质稿2份;单位介绍信;审稿费100元;有各类科研基金资助的需提供带审批章和课题号的证明复印件;第一作者简介(出生年、性别、民族、籍贯、硕士以上学位、职称、主要研究方向等);第一作者或通信作者联系方式(手机、Email等)。本刊为双月刊,单月28日出刊,国内外公开发行。邮发代号:6-93,定价:每期45元,全国各地邮局办理订阅手续,过刊和散刊可在本刊发行部购买。
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。