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不做实验可以发表SCI论文吗?

作者:2018-05-22 22:31阅读:文章来源:论文代写

实验是一个繁杂的过程,由于平时工作繁忙,不少医学工作者会问,不做实验可以发表SCI论文吗?可以肯定的告诉大家,不做实验也是可以发表SCI论文的。通常来说,不做实验发表论文最常见的就是写meta分析了。

 

Meta分析是医学工作者常写的文章,具体怎么写?可以八步走。

 

 

01

确认主题

 

选题是meta分析的第一步,具有十分重要的作用。选题不当会导致研究课题缺乏研究价值,造成致命的问题。所以,作者在确定主题时要十分慎重,满足以下三大要求。

 

(1)重要性

 

只有具有比较重要的临床意义的问题才适合作meta分析。Meta分析并不是一件很简单的事情,写一篇高质量的至少也要两个月以上的时间。如果分析的问题无关紧要,则得不偿失,也难以发表。

 

(2)争议性

 

一般而言,具有争议性的问题最适合做meta分析。通过汇总多个研究结果,得到总的更可靠的结论。怎样才知道哪些具有争议性呢?如果是某一领域的专家,自然会对本领域有哪些有争议性的问题比较清楚,如果是新手,则可以向该领域的专家请教,或者通过文献检索的方法知道哪些问题有争议性。如:欲研究肾移植领域哪些问题有争议性,则可以以“肾移植”,“争议”在CNKI上检索,或以renal transplantation, controversy; dispute等为关键词在PUBMED或其它医学数据库上进行检索,查到相关论文,详细阅读后即可知道哪些问题是有争议性的。

 

(3)创新性

 

创新性指的是国内外还没有人做过这方面的meta分析。同样可以通过文献检索的方法来得知是否已经有人作过类似的meta分析。如打算作进食牛奶是否会增加前列腺癌发病风险的meta分析,则可以以“前列腺癌乳制品 meta分析”或者“prostate cancer dairy product meta-analysis”为关键词在相关数据库进行检索。结果发现国外已经有人做过了,那么这个课题就不太适合再做meta分析。最好的情况是别人没有进行过这方面的研究,如果已经有人做过了,但是,如果前面的研究质量不高,或者是前面的meta分析已经是很久以前做过的了,或者前面的研究指出有进一步研究的必要,那么也还是可以再做meta分析的。

 

 

02

确定文献纳入、排除标准

 

同样从PICOS五个方面加以考虑,并根据检索到的文章进行适当修正。尽量的筛选符合PICOS的研究,因为纳入的研究不合适可能会完全扭曲结果,比如本来一个研究是不应该纳入的,而且它的样本量很大,或者标准差很小,在meta分析中所占的权重就会很重,完全可能把真实的结果歪曲。

 

 

03

制定检索策略、检索文献

 

检索策略的制定主要从3方面进行考虑:①检索词:常常选择医学主题词(mesh)结合自由词进行检索,另外检索式的编写,可以参考PICOS的原则,小编的经验是找一篇类似的meta分析,看看别人是怎么写的,从中摸索出自己的检索式;②数据库选择:中文通常为万方、维普、CNKI、SinoMed,英文有PubMed、Web of Science、Embase、Cochrane Library等;但是国际权威组织推荐,至少要检索PUBMED,EMBASE以及COCHRANE三个数据库。③其他:语言、发表年限有无限制。

 

 

04

筛选文献

 

根据纳入排除标准进行,并注意记录排除原因。需两名研究人员独立进行,对不一致结果通过讨论解决或找第三人裁决。

 

05

入选文献质量评价

 

对于RCT有Jadad标准、Delphi清单、Consort声明等,对于队列研究和病例对照研究有Newcastle-OttawaScale。

 

06

数据提取

 

 

主要包括文献基本信息(作者、发表时间、刊物等)、研究类型和方法学特征、研究对象特征(社会人口学特征、疾病诊断标准、对照的选择标准等)、干预措施和结局指标测量、效应指标、样本量等。

 

07

统计分析

 

统计分析步骤如下:

首先判断异质性(无异质性采用固定效应模型,有异质性采用随机效应模型,并对异质性进行分析)

异质性分析(meta回归,敏感性分析)

探索结果的稳定性(亚组分析,敏感性分析)

发表偏移(漏斗图,begger,egger)

其他(GRADE)

 

08

撰写报告、得出结论

 

应注意正确对待meta分析的结论,对结果进行专业讨论的同时,应分析可能影响meta分析结果的因素(如异质性、原始研究的质量、发表偏倚等)。meta分析的质量好坏,直接决定了对临床的重要性,小编这里推荐大家,在meta做完之后,不要就结束了,再使用GRADE工具对自己的meta分析进行一下评价,到底证据等级有多高,临床可用性有多强。

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