想发一篇回顾性 SCI，这 2 个神技你必须会！

很多临床医生发表的第一篇 SCI 都是回顾性研究，为什么回顾性研究可以成为临床医生的发文首选呢？无外乎这 2 大优势：

第一：数据易得

对于大多临床医生来说，像 HIS 之类的医院病历管理系统里都会储存着大量的病历数据，通过「挖病历」的手段来获取研究数据，是临床医生最直接的研究对象获取渠道。

第二：研究步骤易上手

不像基础研究需要自己动手做实验，费时又费钱；也不像数据挖掘，需要学习高深的数据分析软件。回顾性研究的数据步骤大多很相似，确定好选题，再选择适当的纳入排除的标准以及观察指标，通过统计学方法分析数据，就可以完成一项研究。

但回顾性研究也有一个很明显的短板——主观因素太多！

由于临床回顾性研究是在已有病例资料的基础上进行总结与研究设计。病例资料的完整性不受试验设计的控制，不可避免的会存在混杂因素及偏倚。

所以只能通过巧妙的统计方法来避免或者说是尽量降低影响。目前有 2 大神技是大家经常用到的，也能在各种高质量的回顾性 SCI 文章中看到它们的身影，是哪 2 种方法呢？往下看～

神技 1: 倾向性匹配评分（PSM）

复杂的原理就不陈述了，这个技能简单来说就是通过一定的统计学方法对试验组和对照组进行筛选，使筛选出来的研究对象在临床特征（潜在的混杂因素）上具有可比性。这样就算我们从病历中挖到的数据本身基线不平，也可以在匹配后进行后续分析。

神技2：概率加权（IPTW）

PSM 也必然有一些缺陷，首先是用 SPSS 软件进行 PSM 只能进行 2 组匹配，多组匹配非常麻烦，新手很难完成；其次 PSM 后两组样本量均减少，会导致大量数据的损失，此时另一个神技概率加权（IPTW）就可以顶上！它可以用于多组样本，不损失样本量。

但其实 IPTW 是加权算法，增加了虚拟人群，所以往往需要和 PSM 搭配使用。这两个技能组合起来，发表一篇高质量的回顾性 SCI 不在话下，定能打动审稿人的心。

1. 临床医生做回顾性研究需要具备哪些条件？

很多医生由于不想开始做科研，总拿自己没有做科研的条件和数据为借口一拖再拖。其实做回顾性研究对于临床医生来说很简单，只要你愿意动手就有很大机会成功，来直播间听听做回顾性研究有多简单吧~

1. 数据没有可比性？倾向性得分匹配（PSM）挽救！

前文已经介绍过回顾性研究的局限性在于数据存在混杂因素及偏倚，但巧用统计技巧可以尽量的减少偏倚，让数据具有可比性。在 Pubmed 中简单检索可见，用 PSM 法完成的回顾性研究已经将近 3 万篇，还不赶紧学起来！

1. 样本量实在太少做不了 PSM？还有逆概率加权（IPTW）！

本场直播还将给大家介绍近些年渐渐火热的逆概率加权（IPTW），该法通过加权的方法改变研究对象中具有不同协变量特征的亚组人群的比例，使得不同的亚组人群具有接近的暴露方式的构成比，能更好的保留样本量！

1. 实操演示如何实现以上两种分析方法！

以上 2 个神技老师都将在直播间进行实操演示，机不可失，本次直播没有回放，一定要来现场学习哦~