sci。中国有句老话叫：酒香不怕巷子深。搁在古代这话不错，搁在今天的商品社会里就大错特错了。挺好的研究，也就是说酒挺好，论文没有写好，巷子太深，照样不受人待见，发表不出来或者只能发表在和研究水准不匹配的三流杂志上。
中华医学杂志英文版2019年5月发表的一篇论文，可以用来诠释这个道理。
论文标题：
a risk score model for predicting cardiac rupture after acute myocardial infarction
一个预测急性心梗后心脏破裂的风险评分模型
(doi:10.1097/cm9.0000000000000175)
研究对象是：2010年1月1日到2017年12月31日这8年期间北京朝阳医院心脏科接诊的急性心梗患者，总共7985名，其中发生心脏破裂患者53名。
研究者试图通过回归分析方法找出心脏破裂的风险因素，并且做出一个评分系统，对患者出现心脏破裂的可能性做出量化的预测。
纳入多因素回归的病例是：发生了心脏破裂患者53名。对照是急性心梗后没有发生心脏破裂患者，总共是7932例，对照是病例的150倍，数据全部整理出来的话工作量太大。
作者从对照中随机选出530名作为分析里的对照，一个病例10个对照，这是一个被广泛认可的办法。
分析结果显示：心脏破裂有6个独立风险因素：
1、年龄≥68岁;
2、女性性别;
3、bmi小于25;
4、心率≥每分钟94次;
5、左心射血指数<40%;
6、未接受经皮冠脉介入治疗。
作者基于这6个风险因素，做出了一套预测心脏破裂的评分系统。
这个评分系统中6个因素的权重取决于这些因素和心脏破裂关联的强度。年龄≥68岁权重最大，是4;女性性别、心率≥94、以及未接受经皮冠脉介入3项的权重是2;bmi<25和左心射血指数<40%权重是1。
如果某个患者6个风险因素都有，评分4加三个2再加两个1，等于12，6个因素一个都没有，评分等于0。
下面图a是不同评分患者中实际发生心脏破裂的比例：
图a
图b
从图b中，大家可以直观地看到2个评分拐点：第一个拐点4，第二个拐点8。评分小于第一个拐点，心脏破裂几率0%;评分在第二个拐点以上，心脏破裂几率大于2/3;评分在两个拐点之间，心脏破裂几率在25%左右。
这组数据提示：用这个评分系统能够很好地预测心脏破裂的风险。
研究不错，可惜没有能发表在有影响力的主流期刊，是科学性和两方面的原因。
1、科学性方面，缺乏外部验证，因此是否能够用在其它患者群体上有待证实。
作者如果能够找到合作者，用一个独立样本对模型做出验证并得到好的结果，论文水准会有质的提升，或许能够尝试美国心脏病学院杂志(jacc)这样的顶级医学期刊。
2、这篇论文没能发表在高影响力期刊上的第二个原因是：论文写得不好。怎么不好?有两个方面：
第一，语言表述在细节上问题很多;
第二，也是更加关键的，论文没有组织好，尤其是：真正有价值的、能够吸引读者眼球的结果，没有放在读者能够一眼看到的地方，也就是论文摘要里面。
作者原文摘要结果部分4句话：
第一句：
7985个急性心梗患者，其中53个出现了心脏破裂，自由壁破裂39例;室间隔破裂14例。
among all 7985 ami patients, 53 (0.67%) had cr (free wall rupture, n = 39; ventricular septal rupture, n = 14).
第二句话：
院内病死率，并发心脏破裂患者92.5%;没有心脏破裂患者4%。
hospital mortalities were 92.5% and 4.01% in patients with and without cr (p<0.001).
第三句话：
与心脏破裂相关的独立风险因素包括：1、高龄;2、女性性别;3、心率快;4、bmi小于25;5、左心射血指数低;6、未接受冠脉介入治疗。
independent variables associated with cr included: older age, female gender, higher heart rate at admission, body mass index (bmi) <25 kg/m2, lower left ventricular ejection fraction (lvef) and no primary percutaneous coronary intervention (ppci) treatment.
第四句话：
roc分析中，我们的风险评估模型显示了很好的区分能力，auc0.895，95%置信区间0.845–0.944，校正后auc 0.821，p<0.001。
in roc analysis, our cr risk assess model demonstrated a very good discriminate power (area under the curve [auc]=0.895, 95% confidence interval: 0.845–0.944, optimism-corrected auc=0.821, p<0.001).
看到这4句话，相信绝大多数人，包括我也包括各位不会有兴趣：下的面积0.895，是一个数学概念，p<0.001，是一个统计学概念，医生读者们很难直观的理解。
实际上这个研究中最出彩、能够抓住医生读者眼球的东西是图b：评分<3，心脏破裂比例0%;评分4-7，心脏破裂比例25%左右;评分8或者更高，心脏破裂比例67%以上。
图b
这个结果放在论文摘要中，好比把你家的好酒搬到大街上，倒出来，路过的人只要没感冒就知道是好东西。这是最好的广告!
下面我就按照这个思路把摘要结果部分重新写出来展现给大家：
a risk score model for predicting cardiac rupture after acute myocardial infarction
abstract
……
results: among the 7985 ami patients, 53 (0.67%) developed cr (free wall rupture, n = 39; ventricular septal rupture, n = 14). in-hospital mortality 92.5% in patients with cr vs. 4.01% in patients without (p<0.001). a scoring system was developed based on the following 6 independent variables identified in multivariate regression using relative coefficient (coefficient of the index risk factor divided by the lowest coefficient among the 6 risk factors; rounded to closest integer): 4 for age >=68 years; 2 each for female sex, heart rate >=94 bpm and no primary percutaneous coronary intervention; 1 each for body mass index <25 kg/m2 and left ventricular ejection fraction <40%. the area under the roc curve was 0.895, (95% confidence interval: 0.845–0.944; p<0.001). the mortality rate was 0% with a score <=3, 10%-27.8% with a score at 4-7, and 66.7%-100% with a score >=8.
