医学论文常用表格

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论文常用三线表

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论文常用三线表集团标准化工作小组 [Q8QX9QT-X8QQB8Q8-NQ8QJ8-M8QMN]一般资料表1护士一般资料情况(n=500)项目组别频数构成比(%)性别女478男 22年龄段(岁)≤2414925~29196≥30155婚姻状况单身260已婚240护龄(年)≤52706~10115≥11115学历中专19大专222本科251硕士8职称护士214护师210主管护师 69副主任护师 7月夜班次数0次 581~3次2794次及以上163个人年收入(元)<4万1544~6万196≥6万150科室专科199非专科301表5 不同年龄段护士专业生活质量得分的比较(X ±S )维度年龄段(n=500)F P≤24 岁(n=149)25~29岁 (n=196)≥30 岁(n=155)同情满意 ± ± ± 职业倦怠 ± ± ± 继发性创伤应激 ± ± ± *专业生活质量总分±±±注:*P <;1表示与≤24岁组比较差异有统计学意义。

表3 不同组小鼠肝脏P-JNK 平均灰度值结果比较(x ±S)分组例数 P-JNK F PA 组(正常组) 8 ± <*B 组(模型对照组) 8 ±C 组(DMSO 组)8 ± D 组(低剂量SP600125组) 8 ± E 组(高剂量SP600125组)8±,d注:*P <;a与正常组比较,P <;b与模型对照组比较,P >;c与DMSO 组比较,P <;d与低剂量组比较,P <。

表3 干预组与对照组与减肥支持者沟通情况比较项目类别干预组(n=65) 对照组(n=63)χ2Pn %n % 锻炼减肥支持者▲父母3535老师 1 3 同学 2 3 父母/老师 5 1 父母/老师/同学 18 15其他4 6 沟通频率▲至少每天一次 22 17至少每个星期一两次 22 19 至少每个月一两次 8 17 至少每年一两次4 4至少一年一次 9 6 沟通满意度▼不满意 7 7中立 29 34满意2922注:▲Fisher 确切概率法,▼非参数检验。

论文常用三线表

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3.1一般资料表1护士一般资料情况(n=500)项目组别频数构成比(%)性别女478 95.6男22 4.4年龄段(岁)≤24 149 29.825~29 196 39.2≥30 155 31.0婚姻状况单身260 52.0已婚240 48.0护龄(年)≤5 270 54.06~10 115 23.0≥11 115 23.0学历中专19 3.8大专222 44.4本科251 50.2硕士8 1.6职称护士214 42.8护师210 42.0主管护师69 13.8副主任护师7 1.4月夜班次数0次58 11.61~3次279 55.84次及以上163 32.6 个人年收入(元)<4万154 30.84~6万196 39.2≥6万150 30.0 科室专科199 39.8非专科301 60.2表5 不同年龄段护士专业生活质量得分的比较(X±S)measurements sensorF Sensitivity (mV/v) 24 25 301.6101.7873.0242.699注:* P<0.05;1表示与≤24岁组比较差异有统计学意义。

表3 不同组小鼠肝脏P-JNK平均灰度值结果比较(x±S)分组例数P-JNK F P A组(正常组) 8 118.99±5.9515.386 <0.001*B组(模型对照组) 8 101.05±5.20aC组(DMSO组) 8 102.11±5.63bD组(低剂量SP600125组) 8 107.96±5.36cE组(高剂量SP600125组) 8 113.96±5.50c,d注:*P<0.05;a与正常组比较,P<0.05;b与模型对照组比较,P>0.05;c与DMSO组比较,P<0.05;d与低剂量组比较,P<0.05。

表3 干预组与对照组与减肥支持者沟通情况比较项目类别干预组(n=65) 对照组(n=63) χ2Pn % n %锻炼减肥支持者▲父母35 58.3 35 55.60.510老师 1 1.5 3 4.8同学 2 3.1 3 4.8父母/老师 5 7.7 1 1.6父母/老师/同学18 27.7 15 23.8其他 4 6.2 6 9.5沟通频率▲至少每天一次22 33.8 17 27.00.321至少每个星期一两次2233.8 19 30.2 至少每个月一两次812.3 17 27.0 至少每年一两次46.2 4 6.3至少一年一次 913.8 6 9.5 沟通满意度▼不满意 7 10.8 7 11.1 1.327 0.515中立 29 44.6 34 54.0满意2944.62234.9注:▲Fisher 确切概率法,▼非参数检验。

论文常用三线表模版

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3.1一般资料表1护士一般资料情况(n=500)项目组别频数构成比(%)性别女478 95.6男22 4.4 年龄段(岁)≤24 149 29.825~29 196 39.2≥30 155 31.0 婚姻状况单身260 52.0已婚240 48.0 护龄(年)≤5 270 54.06~10 115 23.0≥11 115 23.0 学历中专19 3.8大专222 44.4本科251 50.2硕士8 1.6 职称护士214 42.8护师210 42.0主管护师69 13.8副主任护师7 1.4 月夜班次数0次58 11.61~3次279 55.84次及以上163 32.6 个人年收入(元)<4万154 30.84~6万196 39.2≥6万150 30.0 科室专科199 39.8非专科301 60.2表5 不同年龄段护士专业生活质量得分的比较(X ±S )维度年龄段(n=500)FP≤24 岁(n=149)25~29岁 (n=196) ≥30 岁(n=155) 同情满意 32.17±7.11 31.06±8.05 32.42±7.61 1.610 0.201 职业倦怠 27.53±4.51 27.04±4.32 27.95±4.77 1.787 0.169 继发性创伤应激 21.71±5.73 22.41±5.31 23.29±5.871 3.024 0.049* 专业生活质量总分81.41±12.5580.50±12.7183.66±13.262.6990.068注:* P <0.05;1表示与≤24岁组比较差异有统计学意义。

表3 不同组小鼠肝脏P-JNK 平均灰度值结果比较(x ±S )分组例数 P-JNK F PA 组(正常组) 8 118.99±5.95 15.386 <0.001*B 组(模型对照组) 8 101.05±5.20aC 组(DMSO 组)8 102.11±5.63b D 组(低剂量SP600125组) 8 107.96±5.36c E 组(高剂量SP600125组)8113.96±5.50c,d注:*P <0.05;a 与正常组比较,P <0.05;b 与模型对照组比较,P >0.05;c 与DMSO 组比较,P <0.05;d 与低剂量组比较,P <0.05。

论文工作进展表

论文工作进展表

首都医科大学研究生论文工作进展表研究生姓名:学号:学位级别:导师姓名:培养单位:学科、专业:课题名称:起止时间:研究生院制2007年4月3日表格一、医学、理学、工学博士科学/专业学位及硕士科学学位研究生开题报告书表格一、医学硕士专业学位研究生开题报告书表格一、文科各专业研究生开题报告书研究生开题考核申请表研究生开题考核记录首都医科大学博士科学/专业学位、硕士科学学位研究生开题考核评分表专家签字:年月日首都医科大学医学硕士专业学位研究生开题考核评分表专家签字:年月日首都医科大学研究生开题考核评分汇总表表格二、研究生课题中期汇报书表格三、研究生课题结题报告书姓名学号专业培养单位表格五、研究生专业外语学习情况登记表表格六、研究生书刊文献阅读登记表表格七、研究生教学工作情况表教研室:表格九、研究生思想品德素质考核表说明:1. 由导师指导小组讨论并填写2. 单项评定分优、合格、不合格三个等级。

3. 综合评定等级标准(按上五项内容计)(1)优:评定等级中至少获4项优,且无不合格项(2)合格:评定等级中无不合格项(3)不合格:评定等级中有不合格项考核专家签字:年月日表格十、研究生科研工作成绩评定表姓名:学号:导师:学科专业:说明:1、此表由导师指导小组(或考核小组,至少3人)在论文答辩前填写,每人一份。

2、统计总分的平均分录入相关的网络;3、科研工作成绩总分大于等于70分为合格。

(硕士专业学位研究生不填写此表格). .。

中医学论文数据框架模板

中医学论文数据框架模板

1.年龄分布情况表2-2 年龄分布情况Table 2-2 Age distribution例数(人)年龄分布(岁)平均年龄(岁)n 20~25 26~30 31~35 36~40 41~45注:31-35岁占,其次为26-30岁,占,36-40岁占。

小部分集中在20-25岁和41-45岁两个年龄段,都占总人数的% 。

(见图1)图1 年龄分布情况(Graph 1 Age Distribution)2.自然流产次数分布表2-3自然流产次数分布Table 2-3The distribution of spontaneous abortive times(X±SD)例数流产次数分布±S D (次) n 2次3次4次5次注:如表2-3示,患者流产次数平均为次,其中流产2次者最多,占,其次为流产3次者,占,流产4次者占,流产5次者占。

3.治疗后总的治愈率和有效率表2-3治疗后总的治愈率和有效率注:如表2-3所示,在30例患者中,根据疗效判定标准,痊愈例,占;显效例,占;有效例,占;无效例,占。

总有效率为。

4.治疗前后中医症状积分的变化表2-5治疗前后症状积分的变化(X±SD)Table 2-5The changes of symptoms before and after treatment(X±SD)治疗阶段症状分值t P治疗前治疗后注:如表2-5所示,中医证候积分治疗前和治疗后相比较,经配对t检验,t=,P=0.00<0.01,有统计学意义,治疗前后有显著性差异。

5.治疗前后BBT变化情况表2-6治疗前后BBT变化情况Table 2-6The change of basal body temperature beforeand after treatment治疗阶段单相型(n) 双相型(n) P治疗前(30例)治疗后(30例)注:如表2-6所示,在30例患者中,治疗前BBT单相型有例,双相型例,治疗后BBT双相例,单相型例,经卡方检验(Pearson Chi-Square),P=0.0003<0.01,有统计学意义,治疗前后有显著性差异。

医学文献三线表 数值

医学文献三线表 数值

医学文献三线表数值
医学文献中的三线表是一种常见的表格形式,通常只有3条线,即顶线、底线和栏目线(注意:没有竖线)。

其中顶线和底线为粗线,栏目线为细线。

三线表的组成要素包括:表序、表题、项目栏、表体、表注。

三线表具有科学、合理、简洁、可读性等优点。

普通三线表与有辅助线的三线表的区别在于,三线表并不一定只有3条线,必要时可加辅助线,但无论加多少条辅助线,仍称做“三线表”。

制作三线表的步骤如下:
1.插入普通表格。

2.选中表格,菜单栏表格样式—边框—无框线。

3.在表格样式选择需要的框线样式和粗细值。

4.中间框线一般为0.75磅(依据相关要求选择),选中表格第一行设置下框线,即可出现第一、二行的分割线,以此类推。

请注意,三线表的制作应遵循相关规范,如需更多信息,建议阅读文献计量学相关论文或请教资深学者。

医学论文原始数据表模版

医学论文原始数据表模版

医学论文原始数据表模版
对于我来说,${title}不仅仅是一个简单的词语,它代表着我
对生活的热爱和对自己的信心。

这个词语激励着我不断前行,不断
追求更好的自己。

首先,${title}代表着对生活的热爱。

生活中充满了各种各样
的挑战和困难,但是我始终相信,只要我有${title},就能够克服
一切困难。

无论是工作上的挑战,还是生活中的困难,我都会以积
极的态度去面对,因为我知道,只有拥有${title},才能够在生活
中走得更远。

其次,${title}也代表着对自己的信心。

在人生的道路上,我
们常常会面临各种选择和抉择,但是只有拥有${title},才能够做
出正确的决定。

我相信自己的能力,相信自己的选择,相信自己的
判断,这样才能够走出自己的一条独特的人生道路。

在工作中,${title}也是我前行的动力。

无论是面对工作上的
挑战,还是追求更高的成就,我都会以${title}为指引,不断努力,不断进取。

我相信,只要我拥有${title},就能够在工作中取得更
大的成就,实现更大的梦想。

总之,对我来说,${title}不仅仅是一个简单的词语,它代表着我对生活的热爱和对自己的信心。

在我心中,${title}是一种信念,一种力量,一种动力,它激励着我不断前行,不断追求更好的自己。

我相信,只要我拥有${title},就能够在人生的道路上走得更远,实现更大的梦想。

医学流行病学(重点表格)

医学流行病学(重点表格)

医学流行病学(重点表格)
医学流行病学是指应用流行病学原理和方法来研究各种与健康有关的医学问题,涉及人群的健康、疾病、死因、医疗行为、卫生服务、卫生资源配置、卫生政策等方面。

以下是医学流行病学研究中的重点表格:
1. 人口学表格
人口学表格用于描述人群的建筑、性别、年龄、教育、收入、居住地区等基本信息。

这些信息可以用来发现与某种疾病或健康问题相关的特定群体。

2. 发病率表格
发病率表格是描述一定时间内某种疾病患者数目与人口数比值的表格。

该表格可以用来分析该疾病在不同性别、年龄、职业、地域等人群中的流行情况。

3. 死亡率表格
死亡率表格是描述一定时间内人口死亡数目与总人口数比值的
表格。

该表格可以用来分析某种死因在不同人群中的死亡情况,为
卫生决策提供依据。

4. 病因学表格
病因学表格是描述某种疾病可能的风险因素,包括生活方式、
环境因素、遗传因素等。

该表格可以用来找出与该疾病相关的环境、行为、生活风格等风险因素。

5. 统计学表格
统计学表格用于处理医学流行病学数据,包括描述性统计和推
论性统计。

通过统计学表格的分析,可以发现人群中某种疾病的流
行趋势、疾病流行的原因等信息,为公共卫生领域的决策提供数据
支持。

以上是医学流行病学研究中的重点表格,其应用能够帮助人们更好地发现、理解并解决医学问题。

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