聊几句SCI论文评阅经验
2020/7/29 8:29:00 老陈医聊
前一段时间聊了国家自然科学基金函评经验，有朋友问起评阅论文是什么想法。给很多SCI杂志审了10多年文章，正好借这个机会写几句。
和课题比较，我的SCI论文审稿强度并不是很大，当然这可能和我的专业有关。一般1个月有3-5篇，每篇的时间通常是10-20个工作日完成。不过有的杂志偶尔要得比较急，再上个月有篇文章接受审稿任务后，大概不到1周吧，还没看完，结果再打开的时候竟然给收回去了，说时间到了。其实那个文章我还真挺感兴趣，只能怪自己没仔细看时间限制。
虽然审稿强度不大，不过审稿人都是兼职白干活的，所以也只能抽时间读文章。和看课题不同，对我而言SCI论文的语言还是有点挑战。大概的意思看一遍基本能明白，细节的地方，或者复杂的长句还得稍微琢磨一下，毕竟不像看母语那么轻松。所以如果作者写的都是This is an apple，That is a pen之类简单短句的话我可能会不由自主地先给加2分。
由于时间有限，1篇文章我一般读2遍。第1遍重点看摘要、方法和结论。第2遍会琢磨一下文章的内在逻辑。语法不是我重点看的部分，因为我自己的水平也未必比作者见得高明。
和课题一样，论文摘要很重要。很多时候收到杂志编辑部第1封邮件的时候，摘要就附在信上。这时我就会把摘要简单读一下，看是不是我的菜。因此，作者如果期望让能懂自己论文的内行看的话，摘要一定要写清楚。否则有时候文章也许不错，但是我看着费劲，那给的意见也未必太友好。
摘要当然有自己的格式，但是有的文章内在逻辑比较复杂，因此一定要在摘要中说清楚这2个问题：本文的主题是什么；本文的主要好处是什么？这样可以引导审稿人看文章的时候有目的地移动目光，进入作者设置的节奏。
文章的主题除了题目之外，在摘要的背景中也应该介绍一下。有的作者太老实，背景这就结结实实地把正文第一段做了个缩句。其实这部分如果用2-3句话写成目前什么问题面临严重的挑战，我们期望在这样的挑战中做点什么工作的话，那就比较漂亮了。
在摘要中的结论部分，通常会和正文相对应。但是很多作者通常比较谦虚，觉得我只是做了一点点工作，和爱因斯坦同志比较差距还挺大的，因此摘要的结论部分往往笼统说成，为阐明什么机制提供了临床依据或实验依据什么的。不过，要知道临床医学或者基础医学任何一点发现都有可能有巨大的潜在价值。而且论文解决的往往是一个具体问题，而这个问题不论大小，一定和某个疾病相关。因此，摘要的结论部分如果能够结合这个疾病，说清楚我们的工作在这个疾病的哪个环节解决了哪个大问题的哪个小分枝，这样就非常具体可信了。
从摘要出来，我一般不会立刻往下读，而是先想一下文章的创新性。从题目和摘要我大概对作者的想法有一些了解。如果我自己对这个主题非常熟悉的话，那就比较简单。但有的时候对文章主题并不是非常熟悉，或者在有些创新方面有些模糊的话，一般我会在PubMed中进行简单搜索来验证文章的信息。当然，由于这种检索比较粗略，并不一定能完全体现文章新颖性的结论。因为同样的主题下，研究人群，样本量，分析技术和研究终点方面可能存在许多差异。但是，有的时候也会发现待审文章中包含的内容与之前的文章，甚至是之前几十年的文章非常相似或几乎相同的情况。在这种情况下，对文章进行审阅当然就毫无价值可言了。因此，建议作者在写文章前先用关键词检索一下，免得最后白费力气。我自己的体会是，很多我以为很新鲜的点子，结果一检索发现前面八百六十个人都做了。
我还有另外一个习惯，就是如果待审文章不是匿名的话，有时会去检索一下同一作者团队先前发表文章的情况。一方面是因为好的文章往往有个前后衔接，另一方面通过PubMed也能够识别大量重复或非常相似的文章。很多作者非常聪明，明明内容相似，但是由于单词选择和顺序变化很大，所以查重软件很容易被骗过去。因此有时间的时候手工查查也是挺有趣。
文章的方法部分一般都比较客观，老实的作者可能方法的选择有误或者不完善，导致研究结果不能完全说明问题，这时我会提出补充实验的建议。也有作者可能不是自己完成的数据分析，比如在SPSS中进行了秩和检验，而事实上SPSS不能直接做这个。
论文的结果和讨论部分无疑是重中之重。由于从文章的摘要和结论中能对文章有大致的预期，因此，在结果和讨论部分，我看重的是作者的逻辑关系是否顺畅。简单地说就是在讨论中是不是基于事实和合理的逻辑推理而对结果进行分析。比如说两个人都头痛，就推测头痛会传染，这实际是在推理环节中自己额外增加了传染性疾病可能出现同样的症状这个条件。因此头痛传染的分析就不大站得住脚。
讨论中另外一个问题是对统计结果的过分运用。比如，因为A药治疗感冒在统计学上有显著差异，而B药治疗感冒在统计学上没有显著差异，因此推论A药和B药肯定不同。但是比较药物是否不同，应该是从两种药物本身出发，对作用途径，作用靶点等进行分析。统计既不是分析的目的，也不是分析的结果，而仅仅是分析的工具。
最近几年实验数据的可信性比较乱，我一般会用自己的一个小软件简单跑跑文章中的数据，大致判断一下作者的分析是否可靠。当然由于我用的不是原始数据，所以结果未必准确，但是如果和作者差距很大的话，那肯定会提出挑战的。
论文的最后部分是结论。我一般是关心我可以从文章中学到什么？文章是否始终如一地得出最后的结论？换句话说，我希望看到作者论文所呈现的主要信息。如果没有消息，也没有收获，为什么有人会对它感兴趣呢？而且，我觉得最好以清晰的语言呈现结论，而不仅仅是重复上面的文章。结论可能很短，不必包含惊人的突破，结论就是结论而已。
最后，我会大致过一下参考文献。看参考文献倒不是去检查作者是不是引用了我的文章(当然如果真引了我肯定高兴)，而是了解作者文章所反映的最新进展，我想知道作者是否掌握这个领域的最新信息。
评阅论文并不说明我的水平足以充当裁判，而且现在也没有确切的方法证明对科学论文进行同行评审能保证不咔嚓掉像相对论这样曲高和寡的文章。然而，审稿人曾经的工作和经验形成的一些理念可能有助于相对客观公正地评价文章是否适合让更多的读者来阅读。对我自己而言，评阅论文也是不断学习的一个机会。
和基金一样，文章能不能发表，其实最后的决定权在作者自己手里。不过了解评阅人的想法，也许能发得更顺利点儿。
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