基线表在医学研究中扮演着重要角色，用于展示研究开始时参与者的初始特征和状态。这类表格通常包含人口统计学数据、健康状况、疾病史、临床指标、实验室检测、生活方式、社会经济等信息。通过提供这些数据，基线表有助于研究的有效性、可靠性以及透明度和可信度，让其他研究者和临床医生能够全面评估和理解研究结果。

基线表在四大医学期刊发表的文章中通常不超过5个图表，其中基线表不可或缺。不同类型的医学研究对基线表的作用有不同要求。在随机对照实验（RCT）中，基线表用于比较试验组和对照组的参与者特征，确保随机化处理后两者平衡。在观察性研究中，如临床预测模型，基线表提供研究人群特征的全面了解，评估研究结果的外推性。

基线表的展示格式因研究类型而异，但通常为第1张表，也被称为Table 1。在RCT研究中，基线表通常展示试验组和对照组的比较，使用频数和百分比表示分类型指标，平均值±标准差、四分位数或中位数及取值范围表示连续型指标。RCT研究中的基线表一般不展示差异性检验的p值，因为经过随机化处理后，试验组和对照组的基线资料是均衡的。

对于观察性研究，基线表有多种形式，包括训练集和验证集对比、不同研究结局状态对比以及两者结合的对比。训练集和验证集对比的基线表常见于“临床预测模型”类型的文章，表示随机划分的训练集和验证集均衡可比，使用训练集进行建模后，再使用验证集进行验证，结果具有说服力。不同研究结局状态对比的基线表在“预测模型”研究中常见，展示不同研究结局的对比情况，多数指标存在差异。训练集和验证集的对比基线表有两层，外层是训练集和验证集的分组，内层分别是训练集中不同研究结局的对比和验证集中不同研究结局的对比。这种表格中，多数指标存在差异。

在观察性研究中，基线表展示p值的计算方法取决于变量类型。对于满足正态分布的连续型变量，采用t检验并表示平均值±标准差；不满足正态分布的连续型变量，采用Mann-Whitney U-检验，并以中位数[Q1,Q3]表示；满足卡方检验条件的分类型变量，采用卡方检验并以频数和百分比表示；不满足卡方检验条件的分类型变量，采用Fisher精确检验并以频数和百分比表示。

本文对基线表进行了概述，旨在帮助新手研究者快速了解这一重要概念。虽然本文以高分SCI文献为例，但这些知识适用于普通文献。本文未涉及如何使用统计软件实现基线表的创建，常见的软件包括Excel、SPSS、R和Python。本文将开启一个系列，逐步介绍实用的医学统计学知识，敬请关注。

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文章来源：天狐定制

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