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。
癌症早期诊断：从数据到临床的突破路径
时间：2025-08-07 17:19:37
在临床医学研究中，癌症早期诊断一直是提高患者生存率的关键突破口。据统计，早期胃癌经治疗后5年生存率可达90%以上，而进展至晚期则骤降至不足14%。这种巨大的预后差异凸显了从临床数据中挖掘早期诊断标志物的紧迫性。本文将围绕医院数据库的深度利用、统计方法的科学选择以及伦理风险的规避策略三大核心，探讨如何将原始病例转化为具有临床价值的SCI论文。
从电子病历到特征工程：数据清洗的艺术
医院数据库往往包含海量但杂乱的临床指标。以上海长海医院的研究为例，通过对24,615例病例（含胃癌、癌前疾病及健康人群）进行分层随机抽样，研究者将实验室变量通过梯度增强决策树、随机森林等算法筛选，最终构建出由22个常规检验项目组成的诊断模型V22。该模型对早期胃癌的AUC达0.808，敏感度85.7%，显著优于传统肿瘤标志物CEA的检出率。这一过程揭示了一个重要原则：数据质量决定模型上限。就像建造房屋前需筛选优质建材，研究者需通过缺失值处理、异常值修正（如实验室指标的单位统一）等步骤，将原始数据转化为“可建模”的形态。值得注意的是，公开数据集（如TCGA）虽能补充样本多样性，但常存在与临床实际脱节的问题，需通过交叉验证确保泛化性。
回归分析与生存分析的协同作战
当研究目标为癌症早期诊断标志物的筛选时，逻辑回归因其可解释性强成为首选。例如某研究通过逻辑回归分析癌症数据，利用混淆矩阵和F1分数评估模型性能，发现特定生物标志物组合对早期癌症的预测价值。但若需评估诊断手段对患者长期预后的影响，则需引入生存分析。早期癌症的十年存活率分析显示，甲状腺癌Ⅰ期患者生存率超98%，而胰腺癌即便早期发现仍不足20%。这种差异提示研究者：统计方法必须匹配科学问题。逻辑回归像“显微镜”，聚焦某一时间点的诊断准确性；生存分析则是“望远镜”，观察时间轴上的生存差异。二者结合可全面揭示诊断价值的临床意义。
病例转化的三个陷阱与突围策略
临床医生常陷入三大误区：一是将“数据挖掘”等同于“随机试错”。前述胃癌研究采用后向逐步回归法而非盲目穷举，正是为了避免过拟合；二是忽视统计指标的场景含义。例如AUC>0.8仅说明模型区分能力强，但实际应用还需考虑敏感度（避免漏诊）与特异度（避免误诊）的平衡；三是伦理审查的形式化。公开数据集虽免去知情同意流程，但医院数据库研究必须通过伦理审查，确保患者隐私脱敏（如删除身份证号、住址等直接标识符）。建议在论文方法部分明确声明：“本研究经XX伦理委员会批准（批件号：XXX）”，这是顶刊评审的硬性门槛。
从结果到讨论：讲好临床故事的四个层次
高水平论文的讨论部分需实现四重升华：首先，将数字转化为临床语言。例如“V22模型敏感度85.7%”应解释为“每100名早期胃癌患者可多检出86例”；其次，对比金标准。胃镜检查虽准确但成本高，而基于常规检验的模型更适合大规模筛查；再次，承认局限性。如胰腺癌早期诊断率低与肿瘤生物学特性相关，而非模型缺陷；最后，提出行动建议。可借鉴“健康生活方式+定期筛查+规范治疗”的三级预防框架，将研究发现落地为临床路径。
在人工智能席卷医学研究的今天，临床医生仍不可替代的核心竞争力在于：从数据中识别真正影响患者生存的关键信号。无论是逻辑回归筛选出的22项指标，还是生存分析揭示的十年存活率差异，最终目标都是将论文中的统计学显著性，转化为诊疗方案中的临床显著性。这要求研究者既精通统计软件的操作，更理解癌症诊疗场景中的未满足需求——而这正是临床医生相比纯数据科学家的独特优势。