期刊简介
《法医学杂志》(CN 31-1472/R，ISSN 1004-5619)创刊于1985年7月，由中华人民共和国司法部主管、司法部司法鉴定科学技术研究所主办，是我国第一本向国内外公开发行的国家级法医学专业学术刊物。本刊创刊时为每期48页季刊，1996年改为每期64页，2005年改为每期80页，2006年变更为每期80页双月刊。2009年起正文纸张由80克双胶纸改为80克UPM雅光纸，采用了图文混排方式。
《法医学杂志》的办刊宗旨为：提供法医学及其相关学科的新理论、新技术、新方法等信息，为维护司法公正、贯彻依法治国的方略服务，促进国内外同行的学术交流和本学科的发展。
《法医学杂志》刊登的主要内容包括：法医病理学、法医临床学、法医物证学、司法精神病学、法医毒理学、法医昆虫学和毒(药)物分析、医疗纠纷、医疗事故的法医学鉴定以及交通事故鉴定等现代司法鉴定科学方面的最新成果和动态。既刊登大量国家自然科学基金等大型项目资助的创新性科研成果，也刊登许多对实际鉴定工作大有帮助的实用性技术和经验交流类文章，全面地为法医工作者提供科研、教学、检案等方面的新动向、新进展、新技术、新经验。
开设的栏目有：研究论著、技术与应用、案例分析、经验交流、医疗纠纷、疑难案例报道、综述、专题讲座和教育培训等。
主要作者和读者群为：公安、检察、法院、司法行政系统等部门的法医工作者，各类司法鉴定机构中的法医学鉴定人，高校法医院系、法律系的师生，卫生医疗单位的医务人员和法律工作者。
本刊编辑部多年来奉行高水平、高质量、高品位的办刊方针，在办刊中严格执行有关国家标准和规范以及审校制度,编辑人员对稿件的处理精益求精。录用文章学术水平高，实用性强，栏目内容丰富，版面设计合理，图表制作精确，印刷装帧精良，深受法医学界专业人员、高校师生及司法鉴定领域中相关人员的欢迎和认可。为促进法医学学科发展、提高本学科的科研和检案水平以及法医学人才培养作出了重要贡献。
本刊自1997年被美国生物医学文献资料数据库MEDLINE收录，是中国第一也是目前唯一一本进入该数据库的法医学类期刊。自1999年起陆续被《万方数据》、《中国学术期刊(光盘版)》、《中国学术期刊综合评价数据库》统计源期刊、《中国期刊全文数据库》、《中国核心期刊(遴选)数据库》等全文收录;被全国医学综合性检索工具《中文科技资料目录-医药卫生》列为核心期刊收录;获首届《CAJ-CD规范》执行优秀期刊奖。2008年起本刊被确定为荷兰医学文摘(EMBASE)数据库收录期刊和中国《全国报刊索引》核心期刊。2009年被“中国科技论文统计源期刊”(中国科技核心期刊)收录。2011年被中国科学引文数据库(CSCD)收录。2012年被Elsevier公司二次文献数据库(Scopus)收录。2013年 超星数字期刊。2015年 第四届《中国学术期刊评价研究报告(武大版)(2015-2016)》中，被评为“RCCSE中国核心学术期刊(A)”。2016年4月《法医学杂志》被中国社会科学院中国社会科学评价中心《中国人文社会科学期刊评价报告(AMI)》的引文数据库收录为来源刊;10月，获准加入WHO西太平洋区医学索引(The Western Pacific Region Index Medicus, WPRIM)。
根据期刊引证报告最新统计，《法医学杂志》影响因子逐年上升，目前在法医学类期刊中，其影响因子名列榜首。
临床数据挖掘：医学科研新路径
时间：2025-06-25 11:56:51
在医学研究领域，临床数据的二次挖掘正成为医学生突破SCI论文瓶颈的“隐形金矿”。以心血管疾病为例，三甲医院数据库和省级医疗数据中心中沉淀的生化指标、影像学报告等看似常规的检查结果，通过数据挖掘技术的重组与分析，往往能揭示传统统计方法难以捕捉的风险规律。这种数据再利用不仅提升科研效率，更能加速临床转化——就像用X光机扫描一座已知的金矿，突然发现其中还蕴藏着稀有金属矿脉。
从数据荒漠到信息绿洲：临床数据库的预处理策略
原始临床数据常存在记录缺失、格式混乱等问题，犹如散落的拼图碎片。针对心血管疾病研究，需重点清洗四类核心变量：人口统计学数据（年龄、性别等）、生化指标（总胆固醇、高密度脂蛋白等）、功能检查（超声心动图、心电图）以及生活方式记录（吸烟、运动等）。例如Framingham模型所需的12项参数中，血压数据的单位可能在不同科室存在mmHg与kPa的混用，需建立标准化转换规则。建议使用Python的Pandas库进行数据透视，通过箱线图识别极端值——当某病例的收缩压记录为2500mmHg时，显然是输入错误而非真实危象。
风险因素的深度勘探：超越传统模型的挖掘技术
传统心血管风险评估模型如FRS或SCORE虽具有临床实用性，但其线性假设可能掩盖复杂交互作用。机器学习算法能发现更微妙的关联：随机森林模型分析某省级数据库时，可能揭示“高密度脂蛋白水平正常但合并睡眠呼吸暂停”这一组合会使心肌梗死风险提升3倍，这种非线性关系是传统评分表无法捕捉的。特别要注意的是，我国老年人群数据具有独特特征——全球疾病负担研究显示，75岁以上患者的心血管死亡率与糖化血红蛋白的关系曲线呈“J型”，这与欧美数据库的线性关联截然不同。
可视化叙事：让数据自己开口说话
当处理多维度的临床变量时，热力图能直观显示风险因素的共现模式。例如将某三甲医院10年间的病例按年龄分层后，可清晰看到60岁以下人群中心血管事件与吸烟、高血压的强关联（红色区块），而老年组中肾功能异常与房颤的关联度更为突出（深紫色区块）。建议使用Tableau制作动态趋势图，展示我国老龄化加速背景下，收缩压控制目标值随年代变化的“漂移”现象——这一发现可能直接改写临床指南中的血压管理策略。
从数据到SCI的最后一公里：临床故事的构建艺术
高质量论文需要将统计结果转化为病理机制的解释。例如当逻辑回归显示血钾水平与心源性猝死呈U型关联时，应结合离子通道理论讨论低钾诱发心律失常、高钾导致传导阻滞的双向机制。某研究团队通过挖掘急诊科数据库发现，冬季清晨就诊的胸痛患者更易进展为STEMI，这一时间生物学现象可与皮质醇昼夜节律变化相衔接，最终形成发表于European Heart Journal的完整证据链。
在省级医疗数据中心的应用案例中，研究者通过自然语言处理技术解析2万份超声报告中的自由文本字段，发现“左室舒张功能减退”描述方式存在23种临床变体。经标准化处理后建立的预测模型，使轻度心衰的早期识别率提升40%——这类研究既解决了实际临床问题，又满足了期刊对方法学创新的要求。记住，优秀的临床数据挖掘论文如同精密的手术：既要有技术创新（手术器械），也要解决实际问题（治愈疾病），最终呈现完整的病理生理叙事（手术记录）。