影像研究中如何撰写
“材料与方法”？
有十大技巧！
“材料与方法”部分对于任何研究都十分重要，尤其是对于《Radiology》这种需要保证复杂成像方案可重复性的期刊。然而，由于800字的字数限制，作者可能会难以确定需要包含哪些信息，因此，本文提供了一些关键术语和提示，旨在为作者撰写“材料与方法”部分时提供帮助。
1.
获得监管部门批准
首先应注明研究类型（随机试验、前瞻性研究、回顾性研究、二次分析）。
同时包括以下适用内容：
任何来自行业的基金支持；
已获得知情同意（具体说明书面、口头）或已获得豁免；
《Health Insurance Portability and Accountability Act》获批（仅美国）；
动物护理委员会批准（仅适用于动物研究）；
所有随机试验、前瞻性研究以及二次分析(如适用)的登记名称和编号（例如: ClinicalTrials.gov: NCT01234567)。
2.
说明在撰写过程中所使用的人工智能或人工智能辅助技术
作者需要说明是否使用了人工智能或人工智能辅助技术。包括大型语言模型（LLMs）、聊天机器人（例如OpenAI的ChatGPT、Gemini）和图像生成器。作者需要描述他们如何使用这些工具，并提供关于使用的信息和细节，例如人工智能工具的名称和版本、访问日期以及制造商或创作者的名称。作者需要在“材料与方法”，“致谢”或其他相关部分（例如由人工智能生成的图像的图例）中提供这些信息。
3.
使用适当的副标题，并确保副标题下包含相关信息
可以参照以下的通用模板：
● 研究设计和患者/参与者（谁、在哪里、何时以及做了什么）；
● 术语定义；
● 成像方案（足够详细，使得成像可重复）；
● 图像分析（独立阅片人/达成共识，如何分析，阅片人设盲）；
● 统计分析（采用的统计学检验和分析方法）。
4.
说明研究对象、地点、时间以及内容
研究对象
需要提及抽样技术：包括非概率抽样（连续consecutive、方便抽样convenience）或随机抽样。
说明样本是否匹配或配对：一个常见的错误是声明各组是匹配的或配对的，但在统计分析中将它们视为独立的。对于配对研究，提供配对标准以及暴露组和非暴露组的数量（队列研究）或每个病例的对照数量（病例对照研究）。
入组资格：描述如何选择患者（回顾性研究）或参与者（前瞻性研究）。研究的一个关键部分是确定纳排标准，因此，需要进行清楚地陈述。同时每个标准排除的数量和最终研究样本量应该在“结果”部分呈现。
研究重叠：对于回顾性研究，应注意患者与其他研究的重叠，即使研究类型不同、结局评估指标不同。需要参考所有已发表或正在出版的研究。同时，需要对不同的数据分析进行解释。
研究地点
说明是单中心研究还是多中心研究，并具体指出患者所在的机构类型（例如三级医疗中心、学术医疗中心、社区医院、大学教学医院）。如果是多中心研究，说明涉及了多少机构。在初次提交审稿时隐去机构名称。
研究时间
提供数据收集或参与者招募的开始和结束日期（月份和年份）。如：
● 患者在2022年7月至2023年6月期间进行了CT检查。
● 患者在2022年7月至2023年6月期间入组。
研究内容
描述预先确定的主要结局和次要结局指标，其他变量分析，以及干预措施比较（治疗组与对照组）。在进行随机对照试验的亚组分析时，说明亚组分析是预先确定（在查看数据之前计划的）还是事后分析（在查看数据之后计划的）。如果是事后分析，需要在统计分析中说明，并纳为讨论部分的局限性之一。
5.
关键术语的定义
可考虑增加一个单独章节，标题为“术语定义”，从而使文章对于初级放射科医生而言更容易理解。为便于阅读，可将较为冗长的公式移到附录中。
6.
提供成像方案
需简明扼要，但包括足够的细节，以保证成像可重复性。对于MRI，需要包括关键的成像序列参数，如TR和TE。如需更多细节，则可将完整的MRI序列以表格或附录的形式展示。对于CT，指明平扫或增强，扫描平面，层厚和层间距。如有必要，在表格或附录中提供更多细节。
7.
避免宣传特定品牌或制造商
对于任何器械设备或造影剂，首次提及时需使用专有（商品）名，同时提供其制造商名称。此后，使用非专有（通用）名称。如果文章中使用了多个品牌的系统（例如MRI、CT），则建议使用表格进行说明。
8.
对于诊断准确性研究，明确说明参照标准和测试指标
在诊断准确性研究中，需要比较测试指标（正在评估的方法）与参照标准（目前可用的最佳方法）。需要注意的是，没有完美的参照标准。例如，基于病理学的参照标准是诊断恶性肿瘤的公认标准，然而，针对疾病的临床影像检查及诊断标准（如LI-RADS）更能降低偏倚风险。此外，不同的疾病或病情有不同的成像参照标准。应确保使用适当的参照标准来解决研究问题，且该标准是明确定义的。
9.
对每次阅片/评估提供相关细节信息
1
提供阅片人/研究者的数量，以及他们的专业程度和工作年限（对于住院医师，需标注在培训中）。
2
提供所有作者的姓名缩写。如果这些贡献者不是作者，请在获得其书面许可后在致谢中提及。非作者贡献者的缩写不应出现在文章正文中。
3
说明是否使用自动化或半自动化软件来分析或完成图像的后处理；提供软件名称、版本和制造商。
4
说明是否独立阅片，是否使用任何一致性协议，以及如何解决争议（如有）。
5
描述数据或图像的设盲情况。清楚地说明哪些是设盲的，哪些是不设盲的。
6
对于同一患者或参与者同时进行多种成像方法的情况，描述使阅片人保持盲态的方法。
10.
进行统计分析
总结所进行的统计检验和分析：统计分析部分是位于“结果”部分之前的最后一部分，包括所进行的统计检验，针对什么数据，出于什么目的。
● 在总结样本数据时提及描述性统计（非推断性统计），使用标准的测量方法（如百分比、均值±SD；中位数和IQRs）。
● 对于推断性统计（将发现推广到更大范围），则包括95%置信区间（CIs），以指示关键指标的可能值范围。95%置信区间对于曲线下面积、敏感性和特异性评估是必需的。对于比较研究，提供差异（效应）的95%置信区间。
● 提及单变量/多变量分析。对于多变量分析，区分需要识别调整的混杂变量（例如年龄、性别）和所研究的自变量。提及回归系数、相关性、比值比和风险比等总结指标。如果计算风险或比值比，请提及参照类别。
● 对于随机对照试验，提及任何事后亚组分析。
● 为匹配数据提供适当的分析。
阅片人评估：在需要阅片时，应指出如何测量读片员或读片员间的变异性（例如，κ统计量，组内相关系数ICC），以及如何解释系数（例如，弱、中、强的截断值）。
● 读片员变异性测量一位阅片人的差异。
● 读片员间变异性测量两个或更多独立读片者（通常具有不同的专业知识）之间的差异。
检验功效（Power）：强烈建议对样本量和/或功效计算进行论证，尤其是在主要结论为非显著性时。在统计分析部分，简要提及功效、显著性、统计检验和效应量。例如，要在双侧显著性水平0.05 (P <. 05)，检验功效0.8的情况下检测到x的效应量，需要y名患者/参与者。
P值、统计软件和生物统计学家。需提供用于显著性分析及多重比较校正的P值（如适用）；需请指明用于分析的任何统计软件的名称（版本、制造商）；如果该生物统计学家是作者，那么需提供他们的姓名缩写，添加一名生物统计学家作为共同作者是编辑在修订阶段的常见要求。
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附：“材料与方法”部分的关键术语
参考文献：
Atzen SL. Top 10 Tips for Writing Materials and Methods in Radiology: A Brief Guide for Authors. Radiology. 2024 Mar;310(3):e240306.
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