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图表|多图示例：如何呈现论文结果中的各种图表

本文根据《Journal of the American College of Cardiology》上曾发表的一篇文章《Making Sense of Statistics in Clinical Trial Reports》，来全面而具体地说明临床试验论文中，各种类型数据与结果使用图表的正确展示方法 。
本文将着重介绍基线数据、试验信息以及结局数据中二分类频数资料和计量资料的展示方法 。
一、基线（Baseline）数据展示
基线（Baseline）数据是所有类型的试验所必须要提供和展示的信息，具有描述研究所纳入的样本特征、标示研究所关注的变量等重要作用 。
基线（Baseline）数据的展示多以表格的方式，以各种变量的名称为表格每行的标题，而不同的组名为表格每列的标题，需要涵盖的变量包括人口学资料、可能影响结局事件的变量以及相关的医疗记录，每列提供一个组别的数据，在RCT中没有必要提供合计数据或进行组间差异比较 。
下方提供一个研究的表格作为范本，数据的展示方法、可能遇到的情况及相关注意事项标注在相应位置（表1） 。
图表|多图示例：如何呈现论文结果中的各种图表
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效应指标包括绝对数（如危险度差（Risk difference, RD/Difference in percentages）、需治疗人数（Number needed to treat, NNT）等）和相对数（如相对危险度（Relative risk, RR）、相对危险降低（Relative risk reduction, RRR）和比值比（Odds ratio, Relative odds, OR）等）两类 。相对数指标具有统计学优点，且对于不同类型的人群的一致性较好，结果易于推广，而绝对数指标则更有实际价值和意义 。
（详见：总结：那些可以评价干预措施效果的指标们）
此外，除了要报告详细记录和主要结局指标外，安全性信息也要进行报告，安全性表格也多为二分类资料 。
与主要结局事件表格类似，同样是以各种变量或事件的名称为表格每行的标题，而不同的组别为表格每列的标题，不同之处在于只需要进行组间差异性检验，报告P值的大小 。
下图即为一个研究中所展示的安全性表格，作为内容与样式的参考（表4） 。
图表|多图示例：如何呈现论文结果中的各种图表
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四、计量资料的结果展示
【图表|多图示例：如何呈现论文结果中的各种图表】1. 单个时间点的组间均值比较
在分析定量结局指标时，一般比较常见的分析策略就是直接比较不同干预组结局指标的组间差异 。然而，考虑到多数情况下这些结局指标都会在基线时被测量，一个更加合理的方法是比较结局指标相对于基线的平均变化值 。
但是这里也同样存在一个Bug——这种变化值往往会受到基线水平的影响，比如我们常说的“向均数回归(regression to the mean)”——在同等的干预条件下，那些结局指标基线水平比较高的研究对象可能会获得更大的下降 。为了解决这样问题，就需要另一种统计学分析方法——协方差分析(ANCOVA)，即在比较结局指标变化值时调整其基线水平 。
来看一个实例，SYMPLICITY HTN-3研究[6]是一项随机、双盲、假手术对照试验，共招募 535 例严重难治性高血压患者，按照 2:1 进行随机分组，分别进行去肾交感神经术或假手术治疗 。研究主要终点为治疗6个月时患者收缩压(SBP)下降 。
如表1所示，首先进行去肾交感神经术和假手术治疗组6个月时SBP的组间比较，其次在比较两组SBP 6个月的变化值时考虑是否调整其基线水平 。可以比较明显地看到第一种组间比较得到的95%CI比后两种情况更“宽”，而在调整了SBP基线水平的第三种情况比较时95%CI最“窄” 。
比较遗憾的是，上述95%CI仍跨越“0”，即组间差异无统计学意义 。提示去肾交感神经术与假手术相比并未减少难治性高血压患者的6个月时收缩压水平 。

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