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。
医学论文图表设计指南
时间：2025-07-22 16:18:45
在医学论文中，图表不仅是数据的载体，更是研究成果的视觉化语言。然而，90%的研究者往往低估了图表设计的潜在价值——它既能提升论文的可读性，又能为评审专家留下严谨专业的印象。本文将聚焦药物疗效对比这一核心场景，拆解如何通过四类图表（柱状图、折线图、散点图、热图）将枯燥的临床试验数据转化为具有说服力的视觉证据。
柱状图：疗效差异的“标尺”
当需要直观对比药物A与药物B的绝对疗效时，柱状图是最直接的选择。例如，通过对比两组柱子的高度，读者能迅速判断哪种药物在肿瘤缩小率、症状缓解率等指标上更具优势。但设计时需注意：
分组逻辑：若对比多药物或多时间点疗效，可采用堆叠柱状图或分组柱状图。例如，一项研究显示PD-1与CXB联用时，肿瘤反应率高达65%，显著高于单一药物组，此时分组柱状图能清晰呈现联合疗法的突破性。
基线标注：对于肿瘤体积变化等指标，需明确标注0基线（如0以上表示肿瘤增大，0以下表示缩小），避免读者误读数据趋势。
折线图：动态疗效的“时间线”
折线图擅长揭示药物效果随时间的变化规律，尤其适合剂量优化研究或长期疗效追踪。例如：
剂量-效应关系：通过绘制不同剂量下的疗效曲线，可识别最佳治疗窗口（如某药物在50mg剂量时效果峰值，超过100mg则副作用激增）。
流行病学模式：若研究涉及传染病治疗，折线图能直观展示病例数随时间下降的趋势，佐证药物对疫情控制的作用。
散点图：个体差异的“显微镜”
当需要展示患者个体对药物的响应差异时，散点图能避免“平均值陷阱”。例如：
疗效离散度：每个点代表一名患者，X轴为药物浓度，Y轴为肿瘤缩小比例。若点群呈右上倾斜趋势，说明浓度与疗效正相关；若点分散则提示个体响应差异大。
离群值识别：某些远离主点群的样本可能暗示特殊生物标志物或耐药机制，为后续研究提供线索。
热图：多维数据的“密码本”
对于复杂的多药物、多指标数据（如基因表达谱或副作用发生率），热图能通过颜色梯度浓缩信息：
联合疗法评估：行代表不同药物组合，列代表疗效指标（如缓解率、无进展生存期），红色越深表示效果越显著。
安全性对比：用红色标注高副作用发生率，绿色标注低发生率，帮助医生权衡疗效与风险。
设计加分项：SCI论文的隐形规则
1.一致性原则：同一论文中所有图表应统一字体（推荐Arial）、颜色编码（避免红绿色盲冲突）和误差标注方式（如±SD或95%CI）。
2.场景化标题：避免直接写“图1”，改用“图1｜PD-1联合疗法显著提升肿瘤缓解率（n=50）”，让读者无需回溯正文即可理解图表核心结论。
3.视觉层次：重要数据用深色或粗线突出，次要信息淡化处理。例如，折线图中对照组用灰色虚线，实验组用红色实线，引导读者关注关键对比。
医学图表的本质是“用视觉讲科学故事”。通过精准选择图表类型并优化设计细节，研究者不仅能通过数据本身说服同行，更能以专业形象赢得评审青睐——毕竟，在学术竞争的战场上，细节往往是那最后一公里的决胜关键。