期刊简介
《新医学》创刊于1969年。办刊30多年来，其内容一直以内儿科为主、兼顾各科。读者对象为各级基层医疗单位的临床医师服务。《新医学》以办精品刊物为目标，脚踏实地，求实创新，与时俱进，为我国医学事业的发展作出了自己应有的贡献。长期以来，《新医学》坚持“通过形式多样的栏目，帮助读者掌握医学新信息，提高诊疗水平”的办刊宗旨，将杂志办得独具特色。在众多医学专业期刊中，以突出医学专业知识的继续教育、可读性强而著称。近年来，为了保证《新医学》稿件的质量，编辑部已大幅增加原创论文的比重，如“查房选录”、“临床研究论文”、“临床常见诊疗错误汇编”、“中西医荟萃”、“误诊分析”、“实践荟萃”、“医生手记”等栏目刊登的均是原创论文，其中省级以上基金的稿件比重也在逐年增加。多年来，《新医学》一直被评为全国综合性医药卫生类核心期刊，2004年被《中文核心期刊要目总览》评为综合性医药卫生类核心期刊。并被确定为中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊，同时还是“万方数据──数字化期刊群”收录期刊，中文生物医学期刊文献数据库收录期刊，中国期刊全文数据库全文收录期刊，中国生物医学期刊引文数据库收录期刊。《新医学》在同行、读者中亦颇得好评，多年来屡次参评均获奖。《新医学》近年获奖情况：1997年获第二届全国优秀科技期刊二等奖；1997年、2001年分别获广东省第二届、第三届优秀科技期刊一等奖；2001年入选国家新闻出版署主办的中国期刊方阵“双百期刊”；2005年在国家新闻出版署主办的第三届国家期刊奖评比活动入选“百种重点期刊”；2007年荣获“广东省科技期刊优秀编辑部”称号。
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。