醫學科技期刊中數據的編輯審核與對策

徐海娟

(臨床放射學雜志社，湖北 黃石　435000)

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醫學科技期刊中數據的編輯審核與對策

徐海娟

(臨床放射學雜志社，湖北 黃石435000)

醫學科技期刊中，數據是論文觀點闡述的有力佐證，可在一定程度上反映論文的學術質量，數據經過作者、審稿專家的審核把關后，到達編輯手里，期刊編輯應把好數據審核的最后一道關卡。主要從醫學科技期刊數據的真實性、準確性、規范性三個方面，闡述醫學科技期刊中數據問題產生的原因，以及編輯如何對數據進行審核，并提出相應對策，旨在降低醫學科技期刊中數據的差錯率，進一步提高醫學科技期刊學術質量。

醫學科技期刊；數據審核，編輯對策

醫學論文中，觀點的闡述、結論的得出均需要有數據的支持。數據是論文的關鍵因素，體現了論文的科學性、學術性和嚴謹性，數據在一定程度上可以作為衡量論文學術質量高低的指標。醫學科技期刊中，專家審稿是對論文數據進行審核的第一道關卡，但由于專家審稿僅側重于論文的學術價值的判斷，對數據細節往往并不特別關注[1]，而編輯更注重于論文的細節，在字斟句酌間，更容易發現數據的錯誤。醫學期刊編輯應重視數據的審核與加工，避免期刊出版后在數據方面出現一些或大或小的錯誤，甚至給臨床醫生帶來一些錯誤的參考和借鑒，尤其是與人體健康關系密切的數據錯誤還會給患者帶來一些治療方面的意外風險。

數據廣泛存在于醫學論文文字、圖片、表格中。醫學期刊編輯應從數據的真實性、準確性、規范性方面進行認真、細致的審核，并采取相應的對策。

1　數據真實性的審核

醫學論文應該具備真實性、科學性，然而由于各種原因，有些論文在數據方面并不真實，常表現為以下幾方面：1)數據造假，人為捏造、虛構論文研究對象的數量。如一篇來自地級醫院的某罕見病幾十例臨床療效觀察，罕見病顧名思義非常少見，發病率低，在地級醫院見到該罕少病如此多的病例幾乎是不可能的。有的文章為了增加統計學的可信度，或者使得出的統計結果符合自己的預期，涂改研究組或對照組的數量，造成與研究的真實數據不符。2)作者疏忽，導致數據存疑。如：“搜集2011年1月至2011年6月46例資料完整的肝癌患者的資料”，以常識推斷，在1～6月共6個月時間內，搜集到46例肝癌患者是有難度的，與作者核實，是筆誤造成，應為“2011年1月至2012年6月”。3)作者閱讀文獻不夠導致數據不真實。如作者認為某病例罕見，僅見幾例報道，但實際情況是既往文獻共報道過十幾例，只是作者未檢索到而已。

數據的真實性存在問題，是論文的“致命傷”。審稿專家能在很大程度上發現文稿真實性方面的問題，但對少部分可能存在疏漏，如作者筆誤造成的原因。編輯由于工作的主要任務是對文字編輯加工，在修改、校對過程中往往需要逐字逐句地理解和辨析[1]， 更側重于細節，因此可以彌補專家對數據審核中的疏漏。

編輯在審核數據的真實性方面，可以采取以下對策：1)查找數據的來源，根據其來源地域、時間、研究環境、技術力量支持等因素綜合判斷數據的真實性。2)與審稿專家溝通，對某些疾病的實際發病率，發病現狀進行了解咨詢。3)要求作者出具相關數據的原始資料證明數據的真實性，如病例的病檢報告，病歷資料，單位開具的論文證明等材料。4)根據所學專業知識進行判斷。醫學期刊編輯大多是醫學專業出身，對專業知識有一定的功底，能夠發現明顯而低級的數據錯誤及造假。5)與作者簽署誠信承諾書。注重學術誠信教育，規范學術行為。對于抄襲、剽竊等弄虛作假情節嚴重者，雜志社將終生不刊用其論文。起到一定的約束作者的道德規范的作用，減少數據造假的可能。6)運用一些工具檢測。如科技期刊學術不端檢測系統，能從一定程度上防止數據造假。7)運用檢索系統，對數據的真實性方面進行檢索，如發病率，發病現狀，病例既往報道情況等。

數據的真實性是論文發表的前提，對于不真實的數據，應建議作者刪除，或請作者提供可靠的數據。如無法做到，則只能退稿。只有對真實可靠的數據進行編輯加工，編輯加工才有價值[2]。

2　數據準確性的審核

文稿中數據的準確性方面的審核，涉及的數據細小而繁多。醫學期刊中數據的準確性一般存在以下問題。1)計算錯誤。簡單的一些數據計算錯誤，包括數據的分總不符。如：“28例腹內疝患者中，男14例，女17例”，這里顯然男性與女性相加的例數不等于總例數。百分率計算錯誤，構成比之和不等于1。2)表達錯誤。如“兩者有顯著性統計學意義(P>0.05)”,此處表達有矛盾，當有統計學意義時，P值應<0.05。3)疏忽錯誤。如“漏診率2DE MR=336/(336+121)×100%=26.5%”。經驗算，336/457=73.5%，經對照原始數據表發現， 2DE MR上陽性數為336例，陰性數為121例，漏診率應為121/(336+121)×100%=26.5%。4)排版錯誤。如：“106個細胞/uL”，排版誤為“106個細胞/uL”。5)數據互相矛盾、前后不一。摘要與正文、表格、圖中同一數據的數值、單位、量名不全一致。同一表內各行與各列數據之間，與其他表或圖中的相關數據之間定量關系不一致。圖與表中的數據不支持結論，甚至與結論相反[3]。例如：正文中“PMNB#12例，后縱隔10例，年齡1個月～2歲；前縱隔2例，年齡分別為65、19歲”，而圖片說明中為：“圖1～3，男11歲，后縱隔PMNB”。顯然，11歲不在PMNB年齡范圍之內。經核實，是作者把11個月錯寫成了11歲。6)統計學錯誤。醫學期刊中統計學錯誤的情況十分普遍[4]，從統計研究設計、數據表達與描述、數據的統計分析，到統計學結果的解釋等環節，都有可能出錯，胡良平等[5]提出統計學存在問題的比例約為80%。7)數學概念錯誤。如把“1萬～5萬”寫成“1～5萬”，“10%～20%”寫成“10～20%”，“1×103～3×103”寫成“1～3×103”。

數據的準確性存在問題，往往是由于作者沒有對文稿進行認真校對或者稿件經過多次返修，作者對某一處數據做了修改而文中相應處未作同步修改。目前由于作者投稿的功利性普遍較強，對學術論文更注重是否發表，對于論文發表后因錯誤造成的不良影響不太關心[6]。審稿專家能夠在一定程度上發現準確性方面的問題，但由于審稿專家更關注于文稿的整體學術水平，對理論和方法的正確性把握得較好，除明顯偏離常規的數據外，審稿專家對數據的準確性并不特別關注。因此在這方面，更依賴于編輯的認真細致核對。

醫學期刊編輯在遇到數據的準確性方面存在問題時，可以采取以下對策：1)借助數學方法和科技編輯特有的其他方法，通過核實、驗算和比較等手段對數據進行檢驗[7]。如果確認是錯的，編輯可對其直接改正。2)對于文中發現數據存在疑點，編輯應與作者商榷，進行核實、修改。3)退修。對于論文中存在多處數字錯誤的，可以從某一方面反映作者撰文不夠認真、嚴謹，需將稿件返回作者，提請作者認真核實、修改。4)退稿。對于論文中數據混亂，有明顯錯誤，而編、審均無法代為改正者，應作退稿處理。5)對于統計學方面的數據錯誤[8-9]，編輯可以借助權威軟件進行驗算，翻閱統計學相關資料或請專業的醫學統計學人員審讀和把關[4]。

3　數據規范性的審核

數據的規范性建立在數據的真實性和準確性基礎之上，數據的規范性一般存在以下問題：1)數字用法不規范。出版物上漢字數字和阿拉伯數字的用法應遵守數字用法規范。以GB/T15835-2011為標準[10]，如用于計量的數字應選用阿拉伯數字，而數字連用的概數、含“幾”的概數，應采用漢字數字，如三四個月不應寫作“3、4個月”，十幾毫米不應寫作“10幾毫米”，阿拉伯數字為四位以上的整數或小數，應采用分節。期刊中的阿拉伯數字書寫的數值在同一行中，避免被斷開。年份一般不簡寫，如“一九九五年”不寫為“九五年”。2)數據形式方面不規范、不統一。文中小數位數應保持一致。如“腫塊大小約7.6cm×7.2cm×6cm”,小數應統一保留小數點后一位，應為“腫塊大小約7.6cm×7.2cm×6.0cm”。文中的計量單位保持一致，如文中對同一病灶大小的描述，統一用cm或mm。3)數據單位不規范、繼續使用廢止單位、單位書寫不正確等。如將“次/min”寫成“bpm”,“r/min”寫成rpm，“10-6”寫成“ppm”。表示濃度時將“mol/L”寫成“M”。單位符號不區分大小寫錯誤，如將“kV”寫成“KV”,“kg”寫成“KG”。“Sv”寫成“SV”等。

數據的規范性存在問題，作者和審稿專家大都會忽略，主要因他們對期刊的規范化不甚了解所致。在這個方面，編輯應承擔起主要責任，糾正不規范的數據。

審核數據的規范性，可以采取以下對策：1)以GB/T15838-2011[10]為依據，準確把握漢字數字與阿拉伯數字的選用，以及數字相應的書寫形式。2)加強編輯對規范化的學習。3)在稿約中對數據的規范性作出明確的說明，供作者參考。

對數據進行審核是一項細致、繁瑣的工作，它沒有特定的方法，依靠編輯平時工作中的積累以及自身專業知識的提升。醫學期刊編輯應重視數據的審核，加強編輯職業素養，培養職業敏感性，將數據作為重要的編校對象，以恒心、耐心、細心的工作態度，及時發現醫學論文中的數據錯誤，把好印刷前的最后一道關卡,以降低期刊數據的差錯率，提高期刊的學術質量。

[1]張紅林，鄧薇，李壽星.科技論文中數據錯誤的識別與防范[J].武漢科技大學學報(社會科學版)，2006,8(5)：140～144.

[2]于永田.科技論文中的數據舛誤與編輯加工[J].編輯學報，1993,(3)：143～145.

[3]朱久法，張彩虹.學術論文中常見的一些數據問題及對編輯工作的要求[J].中國科技期刊研究，2010,21(4)：546～548.

[4]吳紅艷，尹平.醫學期刊編輯應在數據的統計把關中有所作為[J]。編輯學報，2008,20(5)：400～401.

[5]胡良平，李子建.醫學統計學基礎與典型錯誤辨析[M].北京：軍事醫學科學出版社，2003.

[6]鄺文國，馬永祥，汪恒英.科技論文中常識性數據錯誤的辨識方法[J].農業圖書情報學刊，2007,19(9)：124～127.

[7]王有登，李文川，劉繼寧.科技論文中數據的審讀與檢驗[J].編輯學報，2002,1401：20～22.

[8]游俊，胡小洋，趙燕.科技論文中的數據問題及原因分析[J].江漢大學學報(自然科學版)，2012,(4)：20～22.

[9]肖麗娟，孫茂民.醫學論文中統計學處理常見問題及應對措施[J].編輯學報，2010,22(6)：500～502.

[10]中華人民共和國國家質量監督檢驗檢疫總局，中國國家標準化管理委員會.GB/T 15835-2011.出版物上數字用法[S].北京：中國標準出版社，2011.

2016—05—09

徐海娟(1975—)，女，編輯，主要研究方向為編輯出版.

G232.2

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1009-2714(2016)03-0234-03