一、研讨会简介
科研是临床医生的另外一只眼睛，科研对于每一个有志于成为优秀临床医生的年轻人来说都是必需品。然而，由于种种原因，临床科研方法学知识的推广和普及并不理想。虽然我们诊治了大量的患者，有大量的临床资料，但是很难设计出较好的临床研究，很难把临床研究报告发表到较高影响力的SCI杂志上。绝大多数临床证据来自于国外的临床试验结果，本土的临床证据较少。基于此，我们启动“临床科研能力提升与论文写作培训项目”，专注于推广和普及临床科研的相关方法学知识、数据统计分析处理能力、SCI论文的写作技能

培训课程包括但不局限于以下方面：

1. 临床研究设计与研究方案撰写
以临床问题为导向，介绍常用类型临床研究设计原理，包括但不局限于随机对照试验、队列研究、病例-对照研究，诊断准确性研究，真实世界研究等，临床研究方案的撰写、临床研究数据的采集、临床试验数据的管理。0.75天，计8课时。
2. 实用医学统计与统计作图
以临床问题为导向，包括实用医学统计学方法选择与相应的统计软件实现及统计结果可视化。1.5天，计16课时。
3. 临床资料深度挖掘与临床预测模型构建
1. 介绍如何升华临床资料的价值，对临床资料进行深度挖掘；2. 深度讲解临床研究资料统计分析中的新方法与难方法；3. 课程中所有统计分析与作图均基于R语言完成，所以也是一门针对医学专业人员的R语言培训课程！ 1.5天，计16课时。
4. 医学SCI论文的写作与投稿技巧
包括SCI论文写作技巧，论文表格制作，论文插图处理技巧，统计图形的制作，SCI投稿技巧，与编辑审稿人沟通的技巧等。1天，计8课时。

二、主要目的
1. 提高临床医生、医学研究生的科研能力，系统掌握临床研究的方法；
2. 提高临床医生、医学研究生的SCI论文的写作与投稿技能；
3. 推广和普及循证医学、医学统计学理念，助力年轻医生成长。

三、课程特色
1. 临床研究设计与研究方案撰写
本部分课程为年轻临床医生、医学研究生量身定制，充分考虑临床医生与医学研究生自身特点以及临床科研的实际需求而设立。本课程具有以下特点：（1）内容涉及：临床研究资料数据收集与管理、随机化的方法、样本量的计算、各类型临床研究（随机对照试验、诊断准确性试验、观察性研究、预后类型的研究、临床预测模型构建等）设计原则与统计分析的基本方法、临床研究方案撰写、临床研究注册以及大量的临床研究经典案例的解读。

（2）授之于鱼不如授之以渔！本课程力求简洁与实用，希望通过这些主题的讨论把临床研究的方法分享给年轻的临床医生，做到让复杂的临床流行病学与统计学理论变成通俗易懂的案例；其中也介绍了很多临床研究设计的一般性套路，让前人的经验变得“可复制”。

（3）本课程的讲者来自于临床一线，具有丰富的临床研究设计、统计分析与SCI论文写作的经验，讲者的思维方式临床医生相同，也更了解年轻临床医生的实际需求。简言之，我们希望在临床医生中开展“接地气”的临床研究设计与论文写作的培训课程，让每一个接受培训的临床医生真正获益。

2. 实用医学统计与统计作图
本部分课程立足于医学科研与SCI论文写作过程中实际统计学问题，希冀把复杂的统计学问题用符合初学者的思维方式去解读，课程力求做到易学易用。本课程具有以下特点：（1）本课程涵盖与临床科研密切相关的绝大多数统计学内容：比如基于计算机随机数字发生器的随机序列产生，各类t检验，各类方差分析，各类we卡方检验，各类秩和检验，相关性分析，一致性检验，多元线性回归，Logistic回归，生存分析与Cox回归，诊断试验数据ROC分析，PASS软件进行样本量及把握度计算等常用的医学统计学方法以及各种统计图形的绘制。通过两天课程系统的学习可以解决绝大多数的临床科研论文写作过程中的统计学问题。

（2）本课程把临床试验设计的基本思想融会贯通在统计学讲解过程中，通过大量的错误案例的辨析，让大家远离医学统计学应用与报告的常用误区。（3）通过一门课程搞定多种主流医学统计与绘图软件。本课程实践操作部分，经典案例统计分析以SPSS软件操作为主，联合样本量计算PASS软件。在课程讲授中我们牢牢把握一种理念：统计软件仅仅是工具，我们始终贯穿以解决实际应用问题为导向的统计学原理以及软件操作的讲授，教会大家联合运用多种工具解决实际的统计学问题，而不是教条的教授软件操作。（4）本课程讲者作为一名临床医生，将从一个临床医生的视角解读医学统计学，力求更贴近临床医生以及医学生的思维方式。

3. 临床资料深度挖掘与临床预测模型构建
本课程最大特点：（1）本课程是医学统计分析与作图的提高班，深度讲解临床研究资料统计分析中的新方法与难方法；

（2）课程中所有统计分析与作图均基于R语言完成，所以也是一门针对医学专业人员的R语言培训课程！本课程具体内容包括：1. R软件与RStudio获取与安装；2. R中数据集的创建及外部数据导入；3. R中描述统计与基础绘图应用；4. R中基础统计分析简介：t检验与方差分析，卡方检验与秩和检验；5. 一般线性模型与复杂方差分析；6. 广义线性模型：Logistic回归与泊松回归；7. 倾向性匹配得分（PSM）分析；8. 生存分析与Cox回归；9. Fine&Gray检验与竞争风险模型；10. 多元回归中变量筛选方法；11. 回归模型可视化与临床预测模型构建（各类回归模型的Nomogram列线图绘制）；12. 临床预测模型的评价与验证（包括C-statistics计算，NRI与IDI的计算，Calibration曲线绘制，DCA决策曲线分析）；13. 诊断试验数据ROC分析与曲线绘制；14.复杂生存曲线、亚组分析森林图等图形绘制。

4. 医学SCI论文的写作与投稿技巧
本部分课程立足于医学科研与SCI论文写作与投稿过程中实际问题，讲授其技巧和注意事项，课程力求做到实用。本课程主要内容如下：（1）临床科研与论文发表的误区；（2） SCI论文的结构化写作（编辑与审稿人视角）；（3） EndNote用于SCI论文参考文献插入与编辑。（4）SCI杂志选刊原则与方法。（5） Cover Letter与Response Letter的撰写技巧。（6） 论文表格与流程图制作技巧。（7） Adobe Photoshop软件处理论文图片的方法。（8） 论文结果报告的一般方法与统计学注意事项。
 

会议日程（最终日程以会议现场为准）
详细日程