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文檔簡介
1、研討生科研創新思想的培育王 振 寧中國醫科大學附屬第一醫院腫瘤外科2021. 09 大連研討生為什么要做科研?假設一個外科醫生只會開刀,他只能成為開刀匠,只需會開刀又會做研討才干成為一名優秀的外科醫生。 裘法祖科研是優秀外科醫生的獨一選擇,是終身的事業。 研討生學習是醫務任務者終身中獨一有完好時間進展系統科研實際的階段。 研討生階段科研質量決議了他的起點和今后開展空間。研討生為什么要做科研?如何培育創新思想 創新思想源自積極思索和不懈努力。科學世界的道路沒有捷徑,只需一步一個腳印,一點一點的積累,一步一步的提高。陳景潤如何培育創新思想 積累必要的根底知識。廣泛、準確閱讀,了解學科前沿動態。選擇
2、本人的問題取向,嘗試跨學科研討。勤于思索,積極交流,擅長總結。循序漸進練習論文寫作。積累根底知識和是研討生階段最重要的兩門課程,學好這兩門課程是開展科研最必需的積累。開展根底研討,需求重讀等教材,是大量閱讀文獻的根底。學習運用SPSS、SAS等統計學軟件。積累專業英語詞匯。一個學科的前沿能夠很廣泛,在了解導師及本科室研討范圍的根底上,選擇本人感興趣的研討領域。利用PUBMED、ISI WEB等檢索工具,對身手域正在開展的任務進展分析,了解身手域最出色人物研討情況、研討熱點及開展趨勢。如有時機傾聽身手域出色專家的學術報告,一定不要錯過,這是快速了解學科前沿動態的一個好方法。了解學科前沿先revi
3、ew再article,review有助于掌握學科研討概略,了解目前存在問題;article有助于學習研討的詳細步驟和方法。轉變閱讀方式,逐漸由廣泛閱讀過渡到準確閱讀,尋覓本人研討的聚焦點。熟知身手域重要的期刊,在線發表的文章也不要放過。對身手域開創性及高援用率paper應該耳熟能詳。閱讀文獻科研選題設計藉由大量閱讀和教師提點,進入研討領域。選題應視野開闊,具有一定高度,不要沉溺于細節問題而導致見樹不見林。嘗試跨學科、跨領域的研討,自創其他學科的突破和進展,成為本人研討的亮點。優秀的科研設計一定是一個前后呼應、邏輯嚴密的完好故事。善用與導師的同伴關系,不斷research。研討生學習不是被動接受
4、的過程,而是一個learn how to learn的過程。注重seminar的作用,勇于說出本人的想法,積極與有閱歷的研討者交流,仔細聽取他人的意見和建議。“悶頭做實驗不可取。經常總結實驗的成敗教訓,可以大大的提高科研效率,防止反復性錯誤。積極交流思索總結身手域內尚未討論過但很有意義的問題。總結爭論性很強的問題,反復比較研討方法和結論,從中發現切入點。擅長抓住科研過程中遇到的難以解釋的問題,往往會成為思想的閃光點。擅長總結11論文寫作論文寫作是一個磨練的過程,是每個研討生必需突破的妨礙。寫作優秀的論文源自平常閱讀文獻的積累。直接英文寫作,突破言語妨礙。養成遵照學術格式寫作的習慣。熟練運用Sc
5、holar one、Endonote等寫作軟件,事半功倍。盲目跟風是不正確的,應了解本學科優勢,選擇適宜本人開展的道路。完全山寨、照搬他人的研討思緒不利于研討者的長久開展。希望在一個領域期短時間內獲得全面突破不現實,應由點到面逐漸實現突破。盲目追求方法學上的創新不可取,應更注重研討思緒的創新。應防止的錯誤給研討生同窗的幾點建議嘗試接受挑戰、勇于抑制。論文的寫作是個訓練過程,不能苛求一下就完成經典之作。學習有取舍、構本錢人的知識樹。論文的標題要有延展性,為今后進一步研討留下空間。給本人留下時間,精致思索。14 科研之路沒有坦途,獲得創新思想是一個的漫長的過程,需付出艱苦的努力。現行第七版UICC
6、/AJCC分期系統對現行結直腸癌TNM分期系統的優化和改良臨床研討問題一:T2分級能否應細化?針對肌層受侵深度的pT2的細化分級學術任職嘗試新的細化分期規范,即T2a進犯淺肌層、T2b進犯深肌層。發現肌層受累的深度并非獨立的預后要素。Ann Surg Oncol. 2021: 18(5):9-96T2單要素與多要素分析均證明pT2亞分級是結直腸癌淋巴結轉移的獨立預測要素。pT2亞分級與血行轉移的發生顯著相關Ann Surg Oncol. 2021: 18(5):9-96問題二:術中分期與病理分期不一致將術中sT分級整合進術后pT分級Plos One,2021, 7(12): e52269術后病
7、理分期為pT3或pT4a但存在術中sT4b分級的病人,能夠被低估了腫瘤的分期,應思索重新分期。基于此,提出T分級的將術中sT分級整合進術后pT分級的修正方案。兩步COX回歸證明新方案更為準確。Plos One,2021, 7(12): e52269同時,Harrells C index也證明新方案更為準確。 新分級rPT: Harrells C = 0.668; 95% CI:0.6350.702) 7版分級 : Harrells C = 0.636; 95% CI:0.6040.667) P = 0.002因此,術中分期能夠是病理分期的重要的補充,不應只注重病理分期,而忽視術中分期,而應將二
8、者有機地結合起來Plos One,2021, 7(12): e52269問題三:根據淋巴結轉移數目的現行結直腸癌pN分級備受爭議淋巴結轉移率模型的建立與評價Ann Surg Oncol. 2021 Sep;18(9):2453-60根據淋巴結轉移數目的現行結直腸癌pN分級受淋巴結撿取數目影響較大,對部分病人的預后估計能夠存在異質性。我們提出基于淋巴結轉移率的新分級方案,新方案可以對高、中、低危患者良好分類。25原7版pN分級內存在生存異質性兩步COX回歸證明,新方案較7版TNM分期有更高的預后評價準確性。Ann Surg Oncol. 2021 Sep;18(9):2453-60比較基于淋巴結
9、轉移數、轉移率、及LODDs模型等多種pN分級方案大樣本比較轉移數目、轉移率rN、以及概率模型LOD分級等方法。圖為p-spline反響各種方案與預后對數風險比的關系。Plos One, 2021;6(12):e28937解剖位置轉移數LOD模型轉移率問題四:多種淋巴結分期方案并存,孰優孰劣?我們發現rN分級可以找出pN分級和LOD模型內的生存異質性基于多步COX回歸的結果,我們以為rN分級預后評價效果最優Plos One, 2021;6(12):e28937問題五:基于淋巴結轉移率分期方案真的完美么?提出新的采用數學模型整合淋巴結轉移數與轉移率的pN分級方案雖然在淋巴結撿取數目缺乏時,rN較
10、7版pN分級有更高的預后估計準確性;但當淋巴結撿取數目足夠多的時候, rN并不優于7版的pN分級。PLoS One. 2021;7(4): e35021在此根底上,我們提出了在未來的分期系統中整合轉移淋巴結數目和轉移率的新算法。PLoS One. 2021;7(4): e35021結果顯示,新的分級方案顯著提高N分期的準確性,改善預后異質性。新分級的預后估計準確性受淋巴結撿取數影響很小,優于7版的pN分級和轉移率分級。PLoS One. 2021;7(4): e35021問題六:7版結直腸癌TNM分期對癌結節的分期方案做出了艱苦調整,新的方案能否合理?評價7版TNM系統的癌結節分期,提出優化方
11、案Ann Surg. 2021 Feb;255(2): 208-13數據分析證明,7版TNM分期提出的癌結節TDN1c分級內的患者預后相對于N0分級明顯差別,同時,N1c分級病人與N1a、N1b分級預后相當。7版的TD分級具有一定合理性。7版TNM分期忽視結直腸癌癌結節TD與轉移淋巴結的并存這一情況,該部分病人預后不良。Ann Surg. 2021 Feb;255(2): 208-13我們提出了新的TNM臨床分期方案,將T3N2bM0TD(+), T4N2bM0TD(-/+)歸入IV期。兩步COX回歸證明,該方案較7版TNM分期有更高的預后評價準確性。Ann Surg. 2021 Feb;25
12、5(2): 208-13學術任職 The work of our Chinese colleagues is important in that evaluation of a large group of patients must be taken into consideration when future editions of TNM staging are developed. Frederick L. Greene美國癌癥結合會主席發表的文獻被列為Ann Surg當期的Feature文章,美國癌癥結合會AJCC主席Frederick L. Greene教授為此文撰寫了專題述評。問
13、題七:癌結節分期方案能否思索數目進一步提出將癌結節整合進入pN分級的方案我們提出將TD的數目計入轉移淋巴結計數中,構建出新的N分級方案。Plos One, 2021;7(3): e34087我們發現新的分級、分期方案預后評價才干優于現行的第7版分期新N分級nPN: Harrells C = 0.631; 95% CI:0.5940.668)7版pN分級: Harrells C = 0.620; 95% CI:0.5820.657)新TNM分期: Harrells C = 0.629; 95% CI:0.5960.661)7版TNM分期: Harrells C = 0.619; 95% CI:0.5870.652)Plos One, 2021;7(3): e34087問題八:第7版UICC/AJCC TNM分期能否優于6版分期?評價7版分期系統能否優于6版分期系統有國外研討指出其預后評價準確性并不優于6版分期。統計結果證明,7版分期新加的Stage IIC合理;同時,對Stage III期的調整也勝利。BMC Cancer. 2021;13: 123我們整體比較兩版分期,采用多種數據分析方法,得出研討結論:第7版分期系統比6版分期更為準確。BMC Cancer. 2021;13: 123問題九:基于機器學習的分期系統能否可
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