作者 | 张桐硕
多维度评价白衣天使的呼声不断，唯论文是举的时代正在远去，但身边的经验一再证明，坚持论文产出，依然是滋养我们成长的源头活水，平时养生（交流学术思想，推动学科进步），急时解渴（晋升职称或授予学位）。 发表论文的方式可谓千人千面。 有人大水漫灌，有人高山悬瀑，有人细水长流…… 有人只能遥望一江白月，茫然无措，干渴难耐。 如何写论文？这个烂俗的话题，越来越旱涝分化。 如果把医学圈比作一个生态系统，头部科研人才有实力雄厚的平台培育，又有源源不断的课题基金来浇灌，最终长成参天大树，然后开枝散叶，栽培新苗。
如果有幸加入这些大佬的团队，基本不用操心选题，通常会承接一个固定的研究方向，或分担某个环节。虽然辛苦，好在路径成熟，分配到的成果可期。 芸芸检验人，栖于树上的只是少数。 ◆很多人身在基层医院，科研资源相当贫瘠——没有带路人、没有高精尖的仪器、没有经费的支撑。 ◆处境堪比草根的，也包括不少三甲医院的检验小白，学历不低，但工作条件没法延续导师的课题，失去了大树的荫庇，独自面对论文选题。 ◆一些大龄在职研究生，应对完琐碎的工作，几乎没有精力再跑去养细胞、喂老鼠、跟踪RCT，陷入寻觅论文方向的焦虑中。
形形色色的草根检验人，胸中那份对科研初始的激情被一点点消磨，压力却与日俱增。参评职称、考核评优、研究生毕业……不说SCI，起码要有一篇“核心”来兜底。 这个痛点催生了一大波论文速成课程，如果你幻想着靠突击几天搞出一篇“灌水”论文，多半会呛一口水。 干渴到极致时，有人索性花钱“外包”，饮下掺沙造假的浑水。 笔者硕士毕业不久，手有余温，常有同事和同学兴冲冲地问我“如何写论文”，期待我提供几篇范文，用以照猫画虎。 从本科开始，我撰写过各类论文二十多篇。出于一枚“杂家”的习惯，自己常对接触到的研究内容和论文分门别类地进行梳理。 本着“先问是什么，再问怎么做”的基本逻辑，我引导咨询者把问题缩窄一点： “先说说自己中意哪类选题，确定好论文的形式，咱们再做计议。”
学术论文不比命题作文，医务人员做科研是一种个性化选择的过程，因地制宜，因人而异，不会有那种“排排坐听听课”的统一课堂。 很庆幸，检验论文的水系发达，提供给草根检验人广阔的选择空间。 检验在医学领域中属于“万金油”般的存在。这个学科依托于纷繁的生物标志物而生，而生物标志物可以切入任何临床问题，不像其他临床专科那样局限于某类器官或病种。无论心肝脾肺肾，只要发现有标志物异常，涉及检验的科研就如影而至。 不仅如此，检验又是一门典型的医学、理学与工程学的交叉学科，涵盖了实验室质量管理、方法学评价等检验特有的研究方向。 谁说草根检验人注定匍匐在科研荒漠中？仔细勘察，或许地表下就有一脉弱水合你口味——门槛低、上手快、花钱少。
话不多说，奉上我独家制作的思维导图。
「理论性论文」看似纯属动嘴皮子的功夫，省去了数据处理的苦恼，但对学术视野和文笔的要求更高，医学期刊留给这类论文的版面比例却很少。最打击人的是，许多单位评职称和毕业时不承认它。研究生写综述是科研训练的必要环节，专家一般是受邀发表高论，草根检验人只能靠热情发电了。 站在功利角度，这类论文的性价比不高，倘若兴之所至，也不妨把肚里的见解一吐为快。我曾讨论过人工智能给检验医学带来的变革，知网下载超过1300次，成就感满满。
「报道类论文」类似书写大病历，一线医生容易上手。可惜，它与「理论性论文」同病相怜——河道太窄，主流杂志每期只刊登两三篇。大家工作中不免遇到疑难病例和奇怪的检验数字，但这类论文为了精中取精，通常要求高规格的证据支持，动辄基因测序、蛋白电泳、流式细胞术，小医院的技术平台很难激起什么水花。 反倒是专业论坛、公众号等新媒体平台兴起，敞开了病案分享的大门，让更多检验报告背后暗藏玄机的小故事浮出水面。 发表论文数量最多、水流最大的干流，当属中间那支「数据性论文」，它还有一个耳熟能详的名称：论著。 而最追捧的论著形式，当属基础研究。它以细胞和老鼠为模型，从基因和蛋白层面揭示生命奥秘，上限很高，是申请基金和冲击人才计划的硬通货。无数医生硬着头皮挤进基础研究的赛道，一派千帆竞发，百舸争流的盛况。
▲基础研究的结果呈现形式（来源：文献截图） 我读研的大部分时间在按国自然基金标书做实验，【A分子通过B机制对C疾病产生D功能】的经典公式刻进脑海，信号通路在头顶盘旋缠绕，一次次的实验失败磨砺了心性，一堆堆的瓶瓶罐罐永远刷不完…… 想从重复的劳动中解脱出来，快速出数据？那就外送公司做基因/转录/蛋白/代谢组学分析，燃烧经费铸就高分论文利器。无奈，此技只应树冠有，草根难得几回闻。
基层单位做纯基础的研究，选题不符合作者身份，容易令期刊编辑和读者生疑，“触礁翻船”事件屡屡爆出。 避开了高门槛的基础研究，大家本能地朝向那种“拿别人的数据，发自己的论文”的选项。所谓“达则细胞分子（湿实验），穷则Meta生信（干实验）”，从公共数据库“空手套白狼”的套路，被不少科研小白奉为救命稻草。 Meta分析广泛服务于临床决策，简单来说，就是把各处的小临床研究合并成一个大研究，评一评哪种诊疗方式更有效。由于模式相对固定，可以不停地替换病种来批量复制，Meta分析成为论文灌水的重灾区，近几年认可度极速下滑。依旧有国人在Lancet、JAMA等顶级期刊成功发表Meta，倒不是技法多高超，关键是选题有灵魂。 生信分析的内容体系比Meta庞杂，学起来费力一些，要想真正玩转，R语言、Python等编程软件是绕不开的，毕竟比起宏观的人群指标，微观分子的数据是海量的。
▲Meta分析（左）与生信分析（右）的结果呈现形式（来源：文献截图） 如今生信分析也被贴上了标签，大有成为下一个Meta的颓势，许多SCI期刊陆续声明拒载纯生信分析的文章。如果添上一些自己的实验，做到“干湿结合”，就很受欢迎了，搭配方式为：生信分析提示相关+基础实验论证因果。 另外介绍一下相对小众的文献计量学。它浅显易懂，从文献库中检索关键字段，帮读者快速了解某个特定领域的作者、国家和研究机构的分布情况，以及热点和发展趋势。万物皆可计量，检索主题可以任何一种疾病、诊疗技术、标志物。我本科就是从文献计量学入门接触科研的，借此完成了第一篇SCI。这类论文偏向于情报学的范畴，被生物医学类杂志接收很考验运气，适合抱着为预选课题方向做调研报告的心态去完成。 以上这些论文类型被所有人都视为“捷径”时，你就要小心了。抄捷径的人多了，捷径还是捷径吗？ 贴近日常工作发掘问题，既亲切，又稳妥。我要请出场的重头戏，正是临床研究型论文。
根据有无主动干预行为，临床研究分为干预性和观察性两大类。干预性研究的代表，是临床证据金字塔上的明珠——随机对照试验（RCT）。
▲ 循证医学的证据等级金字塔 干预性研究本就不容易组织，加之检验科的专长在“诊”不在“疗”，接触不到患者干预过程的一手信息，不如做些力所能及的观察性研究。
我实习时做过一项胰腺炎危险因素的回顾性研究，与同组的两名同学坐在科室的电脑前，奋战三晚，合力完成了数据的收集，还发表到了中华牌期刊上。
不得不承认，“由果及因”的回顾性研究的证据等级偏低，文章档次难破天花板。好在科研草根考虑更多的是性价比，这款论文中的五菱宏光Mini不香吗，奢求啥豪华跑车？
人是多种属性的集合体，临床研究既然以人为研究对象，注定与多因素相伴。这些因素换言之变量，收集得越丰富越好，包括人口学特征、临床特征、病理特征，当然还有我们检验人每天打交道的各种实验室指标。 拿到这些数据后，先要区分出打酱油的混杂因素，发现那些与病情独立相关的变量，即危险因素。这一步需注意，根据病程和指标检测的时间点，分区危险因素的含义——究竟是在病因、诊断、治疗，还是预后中发挥作用，抓住一点即可成文。 第二步，拿刚筛出的危险因素指导实践，具体点说，就是建立数学公式预测风险，可以是现在患有某种疾病的概率（诊断模型），也可以患者未来发生某种事件的概率（预后模型），统称为临床预测模型。 对应危险因素的几种含义，预测模型应用于疾病的辅助诊断、鉴别诊断、病情进展、预后评价等各个阶段，正好覆盖了检验指标的应用领域，能实实在在地帮助我们修正对检验指标的认知，丰富对检验报告的解读。
时下著名的案例，是钟南山院士团队的新冠肺炎危重症预测模型。该研究从全国1590例新冠肺炎患者中收集了72个临床因素，筛选出10个独立危险因素，包括中性粒细胞与淋巴细胞比值、乳酸脱氢酶和直接胆红素这3项检验指标。随后，构建多因素预测模型，并制作出免费访问的网页预测工具。
在过去，预测模型基本等同于回归分析，常用的回归模型有线性回归、Logistic回归、Cox回归，我称之为“老三剑客”。随着机器学习算法向医学渗透，预测模型家族涌现出神经网络、随机森林、支持向量机等“新三剑客”，处理复杂数据时，比传统回归模型表现更佳。 以检验人熟知的多指标诊断模型为例，从低阶到高阶不断发展，我在守着金矿当乞丐：检验人的掘金利器在哪里？中有专门讲解。
▲多指标联合诊断模型家族“四世同堂”，一代更比一代强
写不出上述「医学通用类型论文」怎么办？莫慌，还有「检验特色型论文」等着我们。 如果说前者是发掘实验室指标的临床指导意义，后者则是聚焦指标本身，在指标呈现的准确性和效率上下功夫。
「检验特色型论文」独成体系，主要包括：建立检验方法、改进报告审核规则、检验系统的性能验证、制定指标的参考区间…… 离草根圈最遥远的，是试剂或者检验方法的建立。我的一些学弟学妹到外校深造，所在的课题组当中，就有站在检验技术研发前沿的，比如基于“基因剪刀手”CRISPR的分子诊断技术、基于太赫兹波谱（俗称6G）的生物传感器。这些用资金投入和科学交叉的难度筑起的壁垒，阻隔了科研单位或豪门检验科以外的大多数人。 更常见的，是新仪器的性能验证，新方法的评价、检验报告的自动审核方案，这些都属于广义的实验室质量管理，往往要与机构合作，甚至依托厂商的支持。然而，基层医院检验质量管理体系普遍比较薄弱，也没有实力引进先进仪器，或开展特别新的技术和检验项目。 沉心细数，草根尚可一试的，就剩设置参考区间了。收集人群数据的时候，注意区分地域、时间、环境、职业等因素，以凸显“量身定制”的用心。同样的方式，从事微生物检验的小伙伴，可以回顾总结某地区/某时段/某人群的病原菌分布和耐药性分析。 数据唾手可得，但把数据变废为宝的过程，并非想象的那么简单。 我科有一篇建立本地区前列腺特异抗原（PSA）参考区间的文章，当初直接从电脑中调出数据，以年龄对PSA水平的影响为切入点，每十岁为一组，用均值±标准差列出若干个参考区间。整个过程一气呵成，投稿却屡遭碰壁。最终，方法改用严谨又前卫的分位数回归，用拟合曲线刻画出指标随年龄变化的规律，才撬开了发表的大门。
其实，「检验特色型论文」包括但不限于上述几种，瞧瞧以下几个案例。 案例一
血液标本采集完成后，血细胞的新陈代谢会不断消耗血清中的葡萄糖，导至血糖检验出现误差。于是作者猜想：既然葡萄糖的体外降解主要是由血细胞引起，其降解速度是否与血细胞计数有关呢？ 该研究采集了30名健康志愿者的血液标本，记录不同放置时间点后的血糖下降幅度。多元线性回归模型发现，不论是何种采血管中，血糖的降解速度都与白细胞计数、红细胞计数、单核细胞计数和中性粒细胞计数有关，而与血小板计数、红细胞体积等参数无关，提示我们可以建立一个包含血常规参数的方程，帮助校正血糖结果。 案例二
这篇文章揪住了我们习焉不察的危急值复查制度，从临床经济学的视角核算其收益，相当于对危急值复查的决策本身做“预后分析”。 研究者首先在医院执行了一个月的危急值复查制度，而后试终止，对比前后效果。期间共发现896例凝血和血常规危急值，这些标本经过复查后，95%以上仍是危急值，代价却是TAT延长了10分钟~1小时，临床医师推迟下“输血”医嘱，以及实验室的试剂成本和人工成本每年增加7~15万美金。最终得出一个颠覆常识的结论：只要实验室管理规范，凝血和血常规这两项危急值的复查多是自寻苦恼，没有必要。 案例三 前面说过，检验人很难牵头治疗方案方面的干预性研究，但转回到检验前端管理的问题，比如样本采集、运输、储存等因素对检验结果的影响，设计一些小型干预性研究，未尝不可。
为弄清抽血前喝点水对常规生化结果影响有多大，有学者招募了20名不同年龄段的受试者，比较了空腹和喝水后的结果，模糊的实践经验得到了量化：只要在采血前1小时喝不超过300ml水，对多数常规生化检查没有影响。 *在此特别鸣谢（内蒙古医科大学附属医院的）胡志德老师，以上案例多取自他的公众号《Clinchem》分享的资讯。 总结这些论文的风格，可谓“重剑无锋，大巧不工”，一扫我们对论文的刻板印象：
反思我们的idea，是不是被锁住了？ 做科研，不像完成仪器操作那样，需要对照SOP。多一点留心和发散，多一种猜想与验证，看似一潭死水的工作中，也能冒出股股清泉。 当一个行业越来越成熟，就一定要往纵深去延伸，去满足更多细分领域。所以你会发现，检验医学行业的论文类型如此丰富，密布弱水三千，而且每一条水道下，都别有洞天。 很有必要先对照一张检验论文的流域图，找准自己的定位，再串联起科研工作上下游的千头万绪。 野生状态下的草根检验人，与其舍近求远，追逐基础研究或新颖指标的波涛澎湃，不如从身边的数据细流中汲取灵感，收获“山下兰芽短浸溪”的怡然欢快，与河岸边的大树形成错位竞争，共生共荣。
检验论文弱水三千，君取哪一瓢饮？ END |
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