統計學問題范文10篇

摘要：針對醫學科技論文中常見統計學問題以及稿件退修和編輯加工過程中遇到的共性的統計學問題進行分析，并提出可能避免統計學方面錯誤的方法及建議，便于科研人員撰寫論文時學習借鑒，也為醫學期刊編輯處理類似稿件提供參考。

關鍵詞：統計學；醫學；科研；論文；問題

醫學統計學是現代醫學研究的重要方法和技術手段，是醫學科研論文中不可或缺的部分，其應用水平直接影響科研成果的質量[1]。醫學科研人員在撰寫論文時若未能仔細鉆研流行病學和衛生統計學等專業知識，或未咨詢專業統計學研究人員，盲目套用統計學方法，往往會造成應用統計學方法及處理數據時出現錯誤，如變量選擇和納入、模型選擇、結果描述等錯用情況發生。在醫學研究設計、數據收集、數據整理、結果解釋和表達等環節均有可能存在統計學應用不當的問題[2‐5]。就已發表的醫學科技論文來看，研究設計環節中存在的問題在審稿時比較容易被識別，且大部分存在科研設計缺陷的論文在審稿階段已濾除，而運用統計學方法分析資料，應用統計學軟件實現數據管理和分析，正確解釋和表達統計分析結果等問題則往往比較隱蔽，這部分問題在進入編輯修稿階段才顯現。編輯修稿階段是論文出版前的最后質量控制環節，編輯對論文統計學問題的審核把關起著至關重要的作用，因此，需要期刊編輯具有過硬的專業知識、嚴謹的治學態度及高度的責任心處理遺留錯誤，特別是有些疑難問題往往需要專業統計學人員介入進行判斷。已有調查顯示，1990年—2003年發表在NEnglJMed、JAMA和Lancet三大頂尖醫學雜志上且引用次數超過1000次的文獻中，有近1/3的文獻存在統計學問題[6‐7]。可見統計學誤用、錯用問題在醫學期刊中相對較多。因此，對于醫學期刊社而言，強調在論文審稿階段邀請統計專業審稿專家進行統計方面把關十分重要。現就醫學論文中常見的統計學問題及可能的避免方法分析如下，以饗同道共勉。

1描述性分析時存在的統計學問題

定量資料中的連續性資料一般采用集中趨勢加離散趨勢形式描述，例如均數±標準差（x±s）及中位數（四分位數間距）。目前，絕大部分文獻統計描述都以均數±標準差形式進行，研究者往往未檢驗所研究指標數據的正態性，而理所應當地將數據以正態方式進行呈現，忽略了非正態分布數據應當采用中位數（四分位數間距）的形式來描述比較妥當，這樣的錯誤使用可能會讓讀者對數據總體分布造成錯誤判斷。此外，某些研究中研究者會采用均數±標準誤進行統計描述。一方面，可能是因為研究者對標準誤和標準差的具體含義辨識不準確，樣本標準差是用來描述正態分布數據離散程度的統計量，是將方差開平方即得到的標準差；而樣本標準誤是指樣本均數的標準差，是一個統計推斷的指標，用于將統計量推斷到總體參數。另一方面，由于樣本標準誤一般比標準差小，出于使研究結果看上去更具優勢考慮，研究者會使用標準誤代替標準差。

2統計分析方法不滿足假設條件

一、常用的統計術語

統計學中常用的概念有總體與樣本、隨機化與概率、計量與計數、等級資料及正態與偏態分布資料、標準差與標準誤等。如某研究采用經會陰途徑測定宮頸長度,以探討不同宮頸長度與臨產時間的關系。結果顯示35例宮頸長度為25～34mm者與32例宮頸長為15～24mm者臨產時間的均值±標準差(x±s)各為57.6±58.1與47.3±49.1小時。該計量資料,經t檢驗顯示t=0.780,P>0.05,并未提示不同宮頸長度的臨產時間差異有顯著意義;從標準差大于均值,顯示各變量值離散程度大,呈偏態分布,故不能采用x±s這一算術均數法計算均數。經偏態轉換成近似正態分布資料后結果是:35例與32例的臨產時間各為34.5±4.1與26.7±4.1小時,(t=7.778,P<0.001),兩組差異有極顯著意義。可認為隨著宮頸長度的縮短、臨產時間也縮短。此外,當兩組資料單位不同時,其S單位也不同;即使兩組單位相同的變量值,若其均數差異較大,也都應以變異系數替代s來比較兩組值的離散度的大小。

二、正常值范圍及異常閾值的確定

如何選擇研究對象,至少需多少例,正確統計處理和參考一定數量的病例數據,是確定正常值范圍及異常閾值的四個重要因素。

1.研究對象:應為“完全健康者”,可包括患有不影響待測指標疾病的患者。如“正常妊娠”的條件:孕前月經周期規則、單胎、妊娠過程順利、無產科并發癥及其它有關合并癥,分娩孕周為37～41周+6,新生兒出生體重為2500～4000g和Apgar評分≥7分。

2.觀察數量:觀察數量應盡可能多于100例;需分組者,各組人數也是如此(標本來源困難時酌情減少)。有些指標值如雌三醇(E3)、甲胎蛋白(AFP)、胎盤泌乳素(HPL)等隨孕周進展而變化,應按孕周分組;鄰近孕周均數相近者,可合并幾周計算。若為偏態分布,應以百分位數計算,則例數應≥120例。取各孕周對象時,應考慮到所取各孕周中的例數分布大致均衡。顯然,文稿中往往以少量例數求得正常值是欠可靠的。

一項科研能否取得有價值的成果，一篇論文學術水平的高低，很大程度上得取決于實驗設計的水平。周密的科研設計是科學實驗過程的依據，對實驗數據進行合理的統計學處理是提高科研質量的必要手段。隨著現代科學的發展，特別是醫學統計學、生物醫學工程學和電子計算機在醫學科研中的應用，廣大臨床工作者越來越有必要更多地熟悉一些數理統計知識，以便獲得可靠的資料，從而得出正確的結論。全國不少醫學期刊，從七十年代以來對這個問題日益引起廣泛注意。為了讓臨床醫務工作者在科研和寫作、評閱論文中，對實驗設計與數據統計問題引起足夠重視，筆者近幾年來學習國內醫學、生物學期刊中見到的一些統計學問題，略加討論。

一、臨床療效觀察的實驗設計問題

在各種醫學期刊中，半數以上是療效觀察方面的論著。現擇其較普遍存在的統計學問題，結合實驗設計基本原則加以討論。

（一）對照與均衡性測定

國內醫學期刊有關臨床療效觀察的文章甚多，不少雜志刊登了一些事先未設計對照的文章，其結論難以令人信服。如《用柴葛解肌湯治療上呼吸感染》一文，報道治愈好轉率為97.7％，因無對照，無法斷定其效果如何，因此，治愈好轉率中含有假像。

對照的方法雖有多種，但對照的基本原則是與實驗組齊同可比，最好作均衡性測定。

一切科學研究,都必須經歷提出問題、分析問題、解決問題的過程,正是問題驅使科學家們付出畢生的精力去追求答案,從而推動著科學的發展[1]。例如,哥德巴赫猜想,黎曼猜想,希爾伯特23個問題,這些都是推動數學前進的著名數學問題。同樣,問題對于數學教學也是至關重要的,在課堂教學中,教師可以通過問題激發學生的求知欲和好奇心,引導他們利用已有的知識,對問題進行思考和探究,調動學生學習的積極性和主動性,來推動學生進行課堂教學,促進和強化教學的互動效應,獲取良好的教學效果。“問題驅動”教學法是一種重要的教學方法。它以數學知識為載體,以問題為鏈條,設置教學情境,層層推進,把培養學生的問題意識、分析問題和解決問題的能力貫穿于教學的全過程。通過課前設計好的問題,讓學生參與到課堂教學中,引導學生逐步地認識到所學內容的本質部分和核心思想。

一、“問題驅動”教學法在概率統計教學中的必要性

概率統計是高等院校理工科,經濟管理學科各專業的重要基礎課,作為數學的一個重要分支,概率統計在許多領域中有著廣泛的應用。但目前高等院校概率統計教學存在著一些問題,以下兩個方面較為突出。其一是教學內容多,但學時相對較少。就我校而言,《概率統計B》這門課程的教學內容包含了隨機事件、一維及多維隨機變量的分布、數字特征,參數估計和假設檢驗。而教學學時只有48課時,再加上期中考試和國家法定節假日停課,真正的學時也只有44個課時左右。要在短短的時間內完成教學內容并提高教學效果,對教師來說的確是一個很大的挑戰。其二是源于學生方面的普遍問題。當前我國的大學教育是大眾化的教育,與精英教育時代相比,教學對象有了很大的改變。學生的獨立思考能力較差,對教師的依賴性強,缺乏學習的主動性和自覺性,沒有養成良好的學習習慣,再加上校園活動多,使得學生很難像中學一樣,把所有的精力都放在學習上。正是存在上述的問題,我們要在傳統教學的基礎上尋找新的教學方式,在有限的90分內提高教學效率。其中“問題驅動”教學法就是一個行之有效的教學方法。

二、“問題驅動”教學法在課堂教學中的應用

“問題驅動”教學方法的關鍵環節是如何設計好問題。在文獻[2]中提出了問題設計的三種策略,而問題設計的方法可以有多種呈現方式,我認為應該體現在以下三個方面。

1.問題設計要能夠激發學生學習的動機,使學生對這門課程產生興趣。比如,第一次課的時候,教師在介紹概率統計這門學科的發展歷史時,可以以費馬和巴斯卡的“賭金分配”問題為例,一方面讓學生了解概率論的起源,另一方面讓學生通過自己的分析,提出如何對賭金進行分配的方案。這樣既能夠調動學生的積極性,同時也激發了學生對概率統計這門課程學習的興趣,為今后的教學起到一個良好的鋪墊作用。

一、臨床療效觀察的實驗設計問題

在各種醫學期刊中，半數以上是療效觀察方面的論著。現擇其較普遍存在的統計學問題，結合實驗設計基本原則加以討論。

（一）對照與均衡性測定

國內醫學期刊有關臨床療效觀察的文章甚多，不少雜志刊登了一些事先未設計對照的文章，其結論難以令人信服。如《用柴葛解肌湯治療上呼吸感染》一文，報道治愈好轉率為97.7％，因無對照，無法斷定其效果如何，因此，治愈好轉率中含有假像。

對照的方法雖有多種，但對照的基本原則是與實驗組齊同可比，最好作均衡性測定。

（二）安慰劑與盲法試驗

關鍵詞：統計學問題

絕大多數的論文撰寫,均需通過一定數量臨床病例(或資料)的觀察,研究事物間的相互關系,以探討客觀存在的新規律。如確定新診斷、新治療等措施是否優于原沿用的方法,就需進行兩種方法比較,這就涉及統計處理;統計設計又是整個課題研究設計中一個重要的組成部分。顯然,經正確統計處理的結果可信度高,論文的質量也高。

據不完全統計,在難以發表的、已凝聚著作者心血并花費較長時間與較大財力撰寫的研究論文中,約半數以上是由于統計錯誤致其結果與原文主要結論相違背。如一文采用某新藥引產,96例足月孕婦的產后出血與新生兒低Apgar評分率均為2.1%(各2例),明顯低于應用原藥引產的19例,其產后出血與新生兒低Apgar評分發生率均為15.8%(各3例,χ2=7.164,P<0.001)。故認為采用新藥引產是一更安全的措施。原藥引產組例數偏少暫且不談,該資料比較應采用精確法分析,結果是與原結果恰恰相反(P>0.05),這樣上述的主要結論就欠可靠而難以發表,否則論文可起誤導作用。類似問題文稿中還常有出現。現就文稿中常見的統計問題及其相應的處理方法簡述如下。

一、常用的統計術語

統計學中常用的概念有總體與樣本、隨機化與概率、計量與計數、等級資料及正態與偏態分布資料、標準差與標準誤等。如某研究采用經會陰途徑測定宮頸長度,以探討不同宮頸長度與臨產時間的關系。結果顯示35例宮頸長度為25～34mm者與32例宮頸長為15～24mm者臨產時間的均值±標準差(x±s)各為57.6±58.1與47.3±49.1小時。該計量資料,經t檢驗顯示t=0.780,P>0.05,并未提示不同宮頸長度的臨產時間差異有顯著意義;從標準差大于均值,顯示各變量值離散程度大,呈偏態分布,故不能采用x±s這一算術均數法計算均數。經偏態轉換成近似正態分布資料后結果是:35例與32例的臨產時間各為34.5±4.1與26.7±4.1小時,(t=7.778,P<0.001),兩組差異有極顯著意義。可認為隨著宮頸長度的縮短、臨產時間也縮短。此外,當兩組資料單位不同時,其S單位也不同;即使兩組單位相同的變量值,若其均數差異較大,也都應以變異系數替代s來比較兩組值的離散度的大小。

二、正常值范圍及異常閾值的確定

摘要：循證醫學是現代醫學的趨勢，循證醫學的基礎是證據，而證據來源于醫學期刊的臨床研究。在循證醫學背景下學期刊編輯應該加強循證醫學意識，充分認識到循證醫學和醫學期刊的相互關系。本文以《口腔醫學》雜志為例，討論循證醫學背景下臨床研究質量的評價及常見問題，并進一步探討相應的提升策略，以期促進高質量臨床研究文章的發表，有利于循證醫學的發展。

關鍵詞：醫學期刊；編輯；循證醫學；臨床研究

循證醫學(evidence-basedmedicine，EBM)就是遵循證據的醫學。著名臨床流行病學家DavidSackett教授將循證醫學定義為“慎重、準確和明智地應用所能獲得的最好研究依據來確定患者的治療措施”。循證醫學的核心思想是醫療決策應盡量以客觀研究結果為依據[1]。所提到的客觀研究結果一般是臨床研究，而醫學期刊作為臨床研究發表的載體，具有重要作用，最佳的證據來源是醫學期刊。在循證醫學背景中如何發揮醫學期刊編輯的作用是我們要關注的新問題。提升了醫學期刊編輯的EBM能力也促進醫學期刊中臨床研究質量的提升，而臨床研究質量的提升也有利于提供更佳的證據，推進醫學的進步[2-3]。所以循證醫學和醫學期刊相輔相成。

1醫學期刊編輯的循證醫學能力要求

首先，醫學期刊編輯應該了解循證醫學的基本特征，明確證據是循證醫學的基本。而證據來源于醫學期刊，所以要充分認識到醫學期刊和循證醫學的關系。醫學期刊應該盡量發表高質量的臨床研究證據，使臨床醫生在進行醫療決策時能獲取更多高質量的證據，這是循證醫學對醫學期刊編輯的要求[4-5]。發表存在學術質量問題的臨床研究不僅不能為循證醫學提供高質量的證據，還會錯誤引導其他臨床醫生的醫療決策。因此醫學期刊編輯要把好臨床研究的質量關，促進循證醫學的發展。對于醫學期刊編輯來說，應該掌握循證醫學的證據分級，這是循證醫學的基礎，也是編輯評價臨床研究整體質量的一個標準。作為臨床研究論文也就是證據的編輯者，要了解臨床醫生所提供證據的分級，才能從整體上評價文章的價值和科學性。所以掌握循證醫學的證據分級應該是醫學期刊編輯的一個基本能力。循證醫學中的證據依據按質量及可靠程度可分為五級(可靠性依次降低)[6]。Ⅰ級證據：所有臨床隨機對照試驗(randomizedcontrolledtrial，RCT)的系統評價/Meta分析。Ⅱ級證據：樣本量足夠的單個RCT的結果。Ⅲ級證據：設有對照組但未用隨機方法分組的研究。Ⅳ級證據：無對照的病例觀察。Ⅴ級證據：病例報告及專家意見。這五級證據中，前三級中由于設置了對照組，所以證據質量較高。本文對0年《口腔醫學》發表的12期雜志中臨床研究質量進行了歸納總結(表1)。研究結果顯示0年共發表臨床研究類文章6篇，證據分級Ⅰ~Ⅲ級證據共18篇(26%)，期刊發表以Ⅳ證據為主，共36篇(%)，此類文章僅有病例組，未設置對照組，證據質量一般。目前醫學期刊缺少高質量證據的發表，這也是我們面臨的問題之一。醫學期刊應該盡量刊登高質量的證據，醫學期刊編輯在審稿過程中可以根據證據分級，篩選高質量的臨床研究文章。

2臨床研究中常見的循證醫學問題

一、計算機對基礎數學的促進作用

（一）計算機輔助計算。如今的計算機發展速度飛快，計算機的運算能力超乎人類想象。復雜的數學問題完全可以借助計算機快速的運算能力解決。比如，在國際圍棋大賽中，利用機器人與圍棋大師進行比賽，機器人的出棋方法是人工無法計算的，需要借助計算機的人工智能功能進行計算；在熱場分析中，熱流量無法通過人工進行計算，需要計算機測試和軟件模擬相互配合才能完成。（二）計算機提高精確度。計算機在數學上的應用，可以提高數學的精確度。中國古代，祖沖之將圓周率測試到小數點后7位，超過了歐洲數百年。現如今，利用人工計算圓周率，計算到小數點后707位需要十五年的時間，但是如果借助計算機只不過是幾分鐘的工作量。隨著科學技術的不斷發展，對精確度的要求也是越來越高，人工計算耗時耗力還無法達到所要求的精確度標準，因此，借助計算機提高精確度，不但降低了誤差，也使得數學問題簡單化、程序化。（三）計算機使數據儲存更加精準。現代社會是一個信息化的社會，數學問題很多都是大量數據的問題，在對大數據進行解析時，無論是原始數據還是結果都需要進行保存以待后續使用。任何一個數據的儲存誤差或者缺失都會導致整個數據體系癱瘓。由于人工儲存存在精力和視覺疲勞的缺點，并且大量的數據儲存已經超出人類的極限，因此，這個時候計算機的超大量儲存功能發揮了優勢。計算機不但能夠完整的存儲數據，還能保證數據的安全可靠性。（四）計算機強大的分析能力。計算機不但具備超強的計算能力，還具備很高的分析能力，對于理性分析，計算機的能力不亞于人類。在實際應用中，人類往往利用計算機來進行各種各樣的科研實踐活動，比如數學中困擾人類幾百年的四色問題，即地球上任何一個國家用一種顏色表示，只需四種顏色，就可以將相鄰國家用不同顏色區分開。直到上個世紀80年代，計算機的出現才使得四色問題得以解決。計算機并不是具備思考能力，而是用簡單的數據語言對計算機進行軟件編程，將數學條件用計算機語言進行表達，通過計算機超強的分析能力從而得到解決。（五）計算機提高數據處理能力。對于相同方法進行計算的問題，我們無需浪費時間，只需要編寫一個或幾個程序，將限制性條件用計算機語言來表示，然后輸入初始條件，即可得到不同的結果，這就是計算機的數據處理功能。目前已經有很多軟件具備這種能力，如Spss，已經在統計學數據處理中發揮著重要的作用。（六）計算機的其他功能。計算機的快速發展，使數學得到了飛速的進步。隨著互聯網的普及，數學資料的查閱和信息交流與獲取將變得更加方便，人們可以借助計算機進行數學問題的探討與分析，使數學研究全球化。

二、計算機技術與數學結合

目前，數學領域分為數論、代數學、幾何學、積分、拓撲學等多個數學分支，計算機與數學的結合非常緊密，很多數學問題都可以轉化為計算機問題來進行解決。我對目前常用的幾個計算機技術與數學結合的方向進行分析。（一）計算機技術與幾何學的結合。計算機在處理圖形方面有著過人的長處，利用計算機技術與數學幾何學的圖形處理相結合可以將結構性的問題轉變成程序化問題進行解決。比如在幾何學中最常見的三角形問題，對于三角形的邊角關系的求解，往往同一個比例會得出不同的邊角數量關系，可以借助計算機的圖像處理功能進行求解。（二）計算機與線性代數學結合。線性代數既是一門代數學，又包含一定的幾何學關系。線性代數是一門比較抽象的學科，通過計算機將矢量和矩陣進行計算和處理，并且，計算機可以將矢量和矩陣進行旋轉、平移、縮放，這樣復雜的線性代數問題就變成了程序語言，能夠進行快速的計算。線性代數中的矩陣求解，可以利用計算機選擇最合適的矩陣位置和方向，創建一個覆蓋所有點集的曲面，并使皺折程度最小。（三）計算機與微積分結合。積分是由解決幾何問題的代數方式，積分將點線面的關系擴展到二維和三維空間，通過計算機圖形學可以解決微積分的問題。在面對積分問題時，需要將積分和幾何學相結合，將積分問題轉化為線、面、體問題，然后通過計算機問題對幾何問題進行求解。計算機與微分問題的結合也是通過幾何學為橋梁，微分通常是對曲線、曲面中涉及的方程進行求解。微分學問題，可以借助計算機構建相關的二維或者三維模型，然后將微分問題轉化成幾何問題進行求解。（四）計算機技術與統計學結合統計學是數學的基礎學科之一，許多數學問題需要統計學來分析數據，而統計學已經針對常見問題，推出了一些通用的統計學軟件，如Spss、State等等。計算機技術是解決統計學問題的常見重要工具。

三、常用計算機處理數學問題的軟件

（一）通用軟件。目前已經開發的通用數學軟件主要包括有Mathematica、Matlab、Maple等，這些數學軟件具有相似的能力和用法。Mathematica、Matlab、Maple等通用數學軟件主要用于繪制函數的圖形和進行計算，同時可以進行編程進行抽象數學研究，對精確計算和任意精度的近似計算也有一定的涉及。通用數學軟件可以解決線性代數、微分方程、解析幾何、微積分等常見問題。通用數學軟件之間稍有不同，為了提高計算精度，可以把多種通用數學軟件結合使用。（二）優化設計軟件。Lingo/Lindo是計算最優化問題專用數學軟件。線性規劃、二次規劃、整數規劃問題一般使用Lindo軟件來求解。Lingo軟件拓展了Lindo的功能，可以用來處理非線性規劃、非線性方程組的求解、代數方程求根等數學問題。（三）統計分析軟件。目前常見的統計分析軟件有Spss、Sas、State等，主要是對基本統計分析、聚類和判別分析、相關分析、回歸分析、因子分析等。Sas軟件比Spss軟件更為專業，可以提數據庫查詢統計功能。

摘要：為了提高學生解決實際問題的能力，文章根據生物統計學教學的特點及存在的問題，論述了以實踐為導向的生物統計學教學的優化策略，包括教學內容的優化、教學方法的改進、考核方式的優化，最后討論了以實踐為導向的生物統計學教學效果。

關鍵詞：實踐；生物統計學；教學方法

生物統計學是一門運用數理統計方法設計和分析生物學試驗的學科,是生物學、農學、林學、畜牧學、獸醫學等學科的專業課程，在這些領域內發揮著重要的作用[1-4]。本文分析了生物統計學教學特點及問題，結合筆者所在院校生物科學、生物技術專業，以實踐為導向，探究了如何改進生物統計學的教學方式和理念。

一、生物統計學教學的特點及存在問題

生物統計學教學內容數學理論較深，學生學習存在一定難度。統計學是應用數據理論收集、整理、分析和解釋數據的學科。統計學教材一般數學性極強，充滿了純數據的定義、符號、公式、推導和證明。為了保證數學理論的嚴密性，一般統計學教學強調數學模型建立和演繹。生物統計教學也存在同樣問題。然而，統計學不僅僅是數學，它更注重如何應用數學的方法解決實際問題。例如，生物統計學是應用統計學的原理和方法研究生物學的客觀現象及問題的學科。在傳統教學中，相對于數學理論而言，對如何應用統計學的原理和方法，講得較為簡略，統計思想介紹不充分。在傳統生物統計學教學中，理論教學比例大，實踐教學比例小，強調計算，缺乏應用，致使學生覺得所學內容比較抽象，學習興趣被淹沒在繁雜的公式記憶中，對統計思想的理解不深，以及面對實際問題無從下手和力不從心，與教師所言“有用性”形成了鮮明的對比。

二、以實踐為導向的生物統計學教學的優化

摘要：目的應用標準化病人在醫學生開展癥狀學問診教學，以提高學生綜合能力，改善教學質量。方法選取2018年3月7日-2018年5月23日于某醫院實習的2015級長學制臨床醫學系學生共72名，隨機分成實驗組及對照組，對照組36名采用4學時的課堂講授加4學時的傳統患者床旁教學法。實驗組36名采取4學時的課堂講授與4學時的學生標準化病人教學法相結合。教學結束后，采用病歷書寫成績、問診考試成績及評分制調查問卷對教學形式及效果進行評估。結果實驗組病歷書寫成績(79.86±4.93)分明顯高于對照組(73.32±6.54)分，差異具有統計學意義，P＜0.01；問診考試成績比較，實驗組(20.20±3.11)分亦明顯高于對照組的(18.60±1.52)分，差異具有統計學意義，P＜0.05，教學形式及效果評價總分實驗組(29.41±1.79)分明顯高于對照組(23.92±4.40)分，差異具有統計學意義，P＜0.01。結論采用學生標準化病人開展癥狀學的問診教學，能夠顯著提高醫學生的臨床考核成績，有效提升學生的綜合能力，明顯改善教學質量。

關鍵詞：學生標準化病人；癥狀學；問診教學

癥狀學是研究各種常見癥狀的病因發生機制，臨床特點及其臨床診斷價值的科學，其中的癥狀是指患者自身感覺到疾病所引起的一些病理生理功能改變和病理形態的改變。問診是病史采集的重要手段，是醫師向患者進行疾病調查研究的第一步[1]，而癥狀學是問診的主要內容。但目前醫患關系已成為社會各界關注的熱點話題，患者能否配合學生的問診，病房病種是否齊全等都是需要解決的問題。為此，近年來通過借鑒國內外先進的教學理念，將學生標準化病人(StudentStandardizedPatient，SSP)引入癥狀學的問診教學。所謂學生標準化病人是指經由專業醫護人員指導，經過訓練的醫學生，依照個案劇本演出病人的角色[2]，SSP能將所需扮演的病人客觀且逼真的表演出來，并具有反饋性及重復性，有助于解決臨床學生問診教學問題。

1研究對象與方法

1.1研究對象選擇2018年3月7日-2018年5月23日在某三級甲等醫院實習的2015級長學制臨床醫學系的72名醫學生作為研究對象，隨機分成兩組。實驗組36人，男16人，女20人，平均年齡(20.49±0.51)歲；對照組36人，男18人，女18人，平均年齡(20.30±0.52)歲，兩組年齡、性別比較無統計學意義，P＞0.05。兩組學生均選取癥狀學中腹痛、嘔血、黑便及黃疸4個癥狀，按照統一大綱進行教學8學時，教學老師為同一高年資教師。1.2方法對照組采用傳統教學法，教師先以4學時對腹痛、嘔血、黑便及黃疸內容進行課堂講授，4學時床邊實習。分為3組，每12人問診一名患者。在教學過程中，由教師選取臨床病例進行講解，復習常見癥狀的病因及問診要點，在床旁指導學生進行問診病史采集等。實驗組采用SSP教學法：將36人隨機分成4組，選取1名學生進行SSP培訓并通過考試合格后進行患者扮演。教師以4學時進行腹痛、嘔血、黑便及黃疸內容進行課堂講授，一周后進行4學時的SSP教學，4名SSP分別扮演具有腹痛、嘔血、黑便及黃疸為主要癥狀的急性膽囊炎，急性胰腺炎，上消化道出血，消化性潰瘍四類病人。由組員分別對SSP進行問診，SSP根據教師提前制定的腳本對學生進行指導。教師根據學生對SSP問診時暴露的問題對學生和SSP進行集體指導。1.3評價方法⑴評價兩組學生病歷書寫成績，滿分100分；⑵教學評價，采用匿名問卷調查形式了解學生對教學形式及效果的評價，主要包括學生的學習興趣、對理論知識掌握的牢固度、理論聯系實踐的能力、人文關懷的意識、醫患溝通能力、學習的主動性及積極性、課堂氣氛活躍、臨床資源不足、醫學生基本技能的訓練含問診技巧、突發事件處理能力、對教學方式的滿意度十部分內容，每項最高分為3分，滿分為30分；⑶問診考核評價，由同教學管理室非任課老師進行。教學結束一周后從兩組各隨機抽出15名同學對SSP進行問診。問診考核包括十項內容：禮節規范、用語和藹；問診有層次、思路清楚；避免重復提問；避免醫學術語、語言通俗易懂；避免暗示性提問及用語；及時核對不確定的病情；醫患溝通能力；愛傷觀念；突發事件處理能力和問診時間的把握，每項最高分為3分，滿分為30分。1.4統計方法采用統計學軟件SPSS22.0軟件進行統計學分析，計量資料采用均數±標準差描述，使用獨立樣本t檢驗，P＜0.05表示差異具有統計學意義。

2結果