临床SCI论文设计E暴露与D疾病的S症状相关

　　中国的临床医生有最丰富的临床科研资源，部分医生却陷入“发不出SCI论文”的困境中，甚至有些医生铤而走险、落入论文工厂的陷阱。

　　仅2020年，针对中国医生的论文造假质疑就已经超过500多篇。

　　我们一直主张“医生发临床SCI论文其实很简单”,“好医生因为观察仔细而更容易做出高质量的临床科研”。

　　今天我们继续分享临床科研SCI论文模板，并收录进“精解论文，参照模板”专辑中。这一轮的主题是：

　　“从典型论文学习发临床SCI论文”

　　本次我们以张向阳教授团队发表的一篇论文为例，分享题为“E暴露与D疾病的S症状相关”。该论文题为“Association of cigarette smoking with cognitive impairment in male patients with chronic schizophrenia”，发表于2020年Psychopharmacology (Berl)杂志(IF 3.13)。

　　该文对吸烟与慢性精神分裂症患者中认知障碍的相关性进行分析。特点是：只应用临床资料、且针对一个老旧的课题，却发在了3分多的SCI期刊。

　　为了便于同仁们能够直接拿来用，我们对论文解读的重点是方法学和结果，尤其是统计分析方法。

　　一，研究背景

　　精神分裂症是一种严重的精神疾病，伴随不同程度的认知障碍。

　　资料显示与健康人群相比，精神分裂症患者的吸烟率更高（65~90％）同时戒酒率较低。根据“自我用药（self-medication）”理论，尼古丁可以缓解精神病症状，减少抗精神病药的副作用，并改善精神分裂症患者的认知。因此，吸烟可能成为精神分裂症患者的一种自我用药形式。

　　先前的一些研究发现，吸烟的精神分裂症患者相对而言，其认知功能和其他症状有所改善，这可能与多巴胺和烟碱样受体系统的调节有关。然而，也有一些研究对此提出异议。例如一项meta分析表明，吸烟患者表现出更多的认知障碍。

　　因此，吸烟与否与精神分裂症患者的认知功能之间的关系有待进一步商榷。

　　该研究探索中国精神分裂患者吸烟与认知功能之间的关系。

　　二，论文设计

　　三，研究方法

　　1，受试者纳入标准：

　　精神分裂症患者：

　　（1）20~75岁，汉族；（2）根据结构化的DSM-IV临床访谈（SCID），满足两名精神科医生确认的精神分裂症的DSM-IV诊断；（3）病程至少3年；（4）在这项研究开始之前，已以固定剂量服用抗精神病药至少12个月。排除标准包括：（1）有任何脑部疾病史；（2）除吸烟以外的酒精或药物滥用/依赖性史；（3）拒绝参加本研究；（4）戒烟的患者。

　　患者平均年龄为47.2±9.0岁，平均病程为24.4±9.6岁，平均住院次数为4.5±2.6倍。

　　健康对照者：

　　通过在社区内投放广告，从北京当地社区招募了82位年龄在20至70岁之间的健康对照。排除标准包括：（1）精神疾病的DSM-IV轴I诊断；（2）有家族或个人的精神疾病史；（3）吸烟以外的物质或酒精滥用/依赖性；以及（4）戒烟。

　　所有受试者均接受了身体检查。除吸烟外，这些对照组个体都没有上瘾于酒精或其他药物滥用/依赖性。

　　2，认知功能测试：

　　本文通过MCCB和Stroop测验评估所有受试者的认知功能。MCCB是一项由10个标准化认知测试组成的测试，用于测量7个认知领域和总认知得分。Stroop测试是评估执行功能的经典范例。在这项研究中，四位经验丰富的精神科医生评估了患者的临床症状和所有受试者的认知功能。在正式面试之前，他们参加了PANSS和MCCB的培训课程。PANSS和MCCB上的四位精神科医生的评分者间相关系数均大于0.8。

　　每个受试者在单独的房间中完成测试。在任务开始之前，研究人员向受试者解释了每个任务。对于吸烟者，允许他们在任务开始减少抽烟影响之前吸烟。通常，完成MCCB测试大约需要60到90分钟。允许受试对象休息，抽烟，使用洗手间或放松。

　　3，统计分析方法：

　　根据诊断（患者和健康对照）和吸烟状况（吸烟和不吸烟），将所有受试者分为四个亚组。通过t检验或方差分析（ANOVA）和χ2检验比较了两组之间的人口统计学和临床数据差异。进行方差分析以比较四个亚组之间的Stroop和MCCB得分，并进行成对逐组比较。对于在方差分析中具有显着差异的变量，使用协方差分析（ANCOVA）来控制相关变量作为协变量的影响。

　　作者为双向比较计算了效应量。进一步进行皮尔逊系数以测试吸烟量与其他变量之间的相关性。进行逻辑回归分析和多元回归分析以评估吸烟状况与其他变量（包括人口统计学和临床数据以及认知测验得分）之间的关系。使用G * Power 3.1.9.2程序（https://www.softpedia.com/get/Science-CAD/G-Power.shtml）进行功效计算并确定样本量。使用Bonferroni校正来调整多个测试。

　　统计分析由SPSS 15.0版计算。数据以平均值±标准差的形式表示。所有双侧p值的显着性水平为0.05。

　　四，主要结果

　　1，受试者的人口统计学特征

　　由于中国女性吸烟人群比例占少数，因此作者从北京回龙观医院招募了164名男性精神分裂症住院患者，其中包括112名吸烟者和52名非吸烟者（纳入标准见后文“研究方法”），并对所有受试者完成相似的问卷调查，包含人口统计学信息，临床信息和个体吸烟状况。

（表1，精神分裂症患者和健康对照组的人口统计学特征）

　　由表1我们可以看出，患者和对照组之间在年龄和文化程度方面均存在显着差异。我们需要关注以下几项数据：患者组的吸烟率为68.3％，而对照组为58.5％；患者和对照组的吸烟量分别为8.0±7.9香烟/天和7.9±9.8香烟/天；患者的吸烟时间为14.6±13.4年，对照组为12.2±14.4年。

　　然而，患者与对照组之间的吸烟率，吸烟量和吸烟时间并无显着差异（所有p> 0.05）。

　　随后，作者又比较了精神分裂症患者组吸烟者和非吸烟者的特征。从表2我们可以看出，吸烟者和非吸烟者之间在任何人口统计学和临床变量上均无显着差异（所有p> 0.05）。

（表2，吸烟和非吸烟患者的特征）

　　2，吸烟者和非吸烟者的认知功能

　　接下来，作者通过MCCB和Stroop测试以评估所有受试者的认知功能。

　　表3中方差分析表明，诊断（患者和对照组）对MCCB及Stroop评分具有显著影响（所有p<0.01）。此外，与对照组相比，在将年龄和受教育年限作为协变量进行调整后，患者在Stroop，MCCB总得分及其领域得分均较低（所有p <0.01）；而将吸烟时间和吸烟量作为协变量调整后，对照组和患者吸烟者的Stroop得分，MCCB总得分及其领域得分存在显着差异（所有p <0.05），效应值为0.55至1.41，以及患者组和对照组的非吸烟者之间（p <0.05），除去类别流畅性（category digital="" p="">0.05，见表4），效应值为0.48至1.13。

（表3，吸烟者和非吸烟者在精神分裂症与对照组的认知表现）

　　吸烟（吸烟vs. 不吸烟）的主要影响在Stroop得分（F = 7.58，df = 1,242 p<0.001）和BVMT得分（F = 8.31，df = 1,242，p = 0.01）上表现显著。在这些测试中，吸烟者的表现比非吸烟者差。此外，作者也分别比较了患者和对照组的吸烟者和不吸烟者的认知能力差异。

　　从表4我们可以观察到，在精神分裂症患者中，吸烟者在数字顺序测试，空间跨度测试和霍普金斯言语学习测试（HVLT）上的得分均低于非吸烟者（所有p<0.05）。随后，作者将年龄，受教育年限，疾病持续时间和PANSS得分添加为协变量，在控制了这些协变量之后，患者的吸烟者和不吸烟者在空间跨度测试和数字序列测试得分上的差异仍然明显（p <0.05）。同样，在对照组中，将年龄和学历作为协变量调整后，非吸烟者和吸烟者的Stroop得分差异也维持显著水平（p <0.05）。

　　（表4，精神分裂症和对照中吸烟者和非吸烟者认知能力的成对比较）

　　3，吸烟状况和认知功能的关系

　　最后，作者通过相关性分析表明，吸烟时间与追踪测试得分（trail making test）（r = − 0.24，p = 0.003），符号编码得分（symbol coding）（r = − 0.16，p = 0.045），空间跨度总计得分（r = − 0.21，p = 0.009），总迷宫得分（mazes total）（r = − 0.17，p = 0.037），BVMT得分（r = − 0.19，p = 0.017）和MCCB总分（r = − 0.23，p = 0.016）呈现负相关。

　　作者还同时进行了逻辑回归分析中，将吸烟状况作为自变量，将其他人口统计学特征，PANSS和MCCB分数作为因变量，以识别吸烟与认知之间的关系。结果表明，数字序列得分（Waldχ 2 = 5.89，df = 1，p = 0.015，校正后的OR = 1.072，95％CI：1.013–1.134）与精神分裂症患者的吸烟状况显着相关。进一步的多元线性回归分析以吸烟时间为独立变量，Stroop评分，PANSS和MCCB评分为因变量，分析结果提示空间跨度得分（β= − 0.26，t = − 2.74，p<0.001）与吸烟时间相关。

　　五，结论

　　这项研究的主要发现包括：

　　（1）与健康对照相比，精神分裂症患者的MCCB总分及其域得分较低；

　　（2）在患者和对照组中，吸烟者在Stroop上的得分明显低于非吸烟者;

　　（3）吸烟患者比不吸烟患者表现出更多的工作记忆障碍。

　　小编解读：

　　之所以推荐这篇论文，是因为这篇论文与上次的推荐有同样的特点：

　　A, 这是可以在其他疾病中复制的论文模板。

　　B, 这是单纯通过临床工作即可完成的论文。

　　C, 作者的选题是一个很老旧的课题。已经有了1篇meta分析，多项相关研究。

　　研究很简单、选题也很老旧，连发中文论文都很困难，还能发3分以上的SCI论文？

　　1，我们进一步分析这篇文章的精髓。

　　想把这么简单陈旧的课题发在SCI期刊上，仍需要体现First ＆ Last。我们一起看看作者如何从暴露、疾病、症状三个关键点达到这一要求的。

　　1），First - 创新性。

　　暴露和疾病都无法做出创新了。症状呢？有没有更新的定量方法，或者新的定义？尤其是针对认知障碍，其实包括很多很多的细节，损伤的是记忆力、计算力、理解力、注意力、执行力、视空间结构功能还是语言能力？

　　研究者深蕴此道，做了方法学创新。该研究首次利用MATRICS共识认知成套测验（MCCB）探索中国精神分裂患者吸烟与认知功能之间的关系，并且该测试有很多亚单元来进一步区分不同领域的认知损伤。

　　2），Last - 严谨可靠。

　　集中体现在方法学部分，尤其是统计学，把能够做的都做到位。使得该结果就是一锤定音，哪怕只是在一个极小的点上。

　　本研究中，1）精确地定义疾病组和对照组；2）用了定量的方法多角度检查了患者的认知症状；3）详实记录了暴露因素，对吸烟进行定量；4）通过规范的统计分析、多重验证砸实了研究结果。这篇文章看似平淡无奇的方法学，其实只是对疾病-症状-暴露这三个关键点做了严格而详尽的阐述。

　　3），遇到审稿人责难怎么办？

　　创新、严谨的方法学、和认真回复审稿人意见，是论文得以发表的三个关键。

　　对于这篇文章，是临床研究，课题设计太容易被抓到纰漏；是老课题，如何说服审稿人“方法学创新也是创新”；以及其他众多审稿人关注的问题，是论文是否被最终接受的关键。

　　我们在这篇论文的最后，看到作者一口气列出了本研究存在七项局限性（同时也是自己或其他研究人员进一步研究的方向）。显示了作者投稿及与审稿人交流中的智慧：如果无法解决审稿人的意见，就列入到局限性及进一步研究方向中。

　　一起看看这些局限性，仿佛看到了作者面对审稿人投来的唇枪舌剑，放下姿态但仍努力苦口婆心说服对方。

　　（1），这是一项横断面研究，无法直接找到精神分裂症患者吸烟与认知之间的因果关系；

　　（2），未能完全匹配患者和对照组之间的受教育年龄和受教育年限。很显然，年龄和文化程度与认知功能显着相关。尽管在统计分析中已经将这两个变量作为协变量进行控制，但作者建议最佳的处理方式依旧是做好患者和对照的特征匹配工作。

　　（3），本研究的所有受试者均为慢性住院患者。在这项研究中缺少门诊或社区患者的首发精神分裂症。与首发精神分裂症患者相比，慢性住院患者可能具有固定的生活方式和狭隘的生活环境，这可能导致认知功能下降，影响测试结果。因此，作者强调本研究结果仅限于住院患者，而不能扩展到其他环境的患者，例如门诊患者或精神分裂症社区患者。

　　（4），这项研究缺乏女性患者，因此本研究的结论仅限于男性患者。在未来的研究中，计划招募精神分裂症女性患者加以弥补，并探讨女性精神分裂症患者吸烟与认知障碍之间的关系。

　　（5），由于受试者均为服用抗精神病药的住院患者，然而却没有收集抗精神病药的详细信息（类型，剂量和治疗时间等）。尽管先前的研究没有发现精神分裂症患者的吸烟者和非吸烟者之间抗精神病药物的类型和剂量存在显着差异，但并不能排除抗精神病药物对精神分裂症患者认知功能的影响。

　　（6），本研究缺乏生物学指标或认知功能的脑成像。尽管量表和问卷可以评估受试者的认知功能，但最好辅以EEG和fMRI来评估认知功能。

　　（7），在这项研究中，吸烟者被允许在进行认知评估之前吸烟，以避免因戒断所致结果有误。然而问题在于患者在评估前的即时吸烟可能会导致尼古丁增强，以影响认知功能的判断。因此，可能不能排除急性吸烟对认知功能的影响。

　　2，如何从这篇文章中进一步拓展出自己的论文设计

　　从本文思路出发，

　　1）对于研究的症状：

　　如果您是神经科医生，那么好多脑部疾病都有认证障碍，都可以做类似观察。再扩展开来，如果不是研究认证功能，观察疾病的抑郁表现也可以吧；这是所有疾病都可以观察和研究的。

　　2）对于研究的暴露：

　　除了吸烟，是否可以有饮酒；是否可以是肥胖，是否可以有糖尿病等这些常见疾病？

　　3）最关键的是：

　　找到创新点，哪怕是一个微小的方法学创新；把研究做细了，做到无懈可击，其他人再也不用验证重复。而这两点的基础，其实都是一位认真的好医生对于患者的关注和观察。

　　所以我们总是强调：认真的好医生，更容易做出好的临床科研。

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