期刊简介
《实用中医药杂志》是在已故世界著名科学家、全国人大副委员长卢嘉锡教授亲自指导下，由新兴的直辖市——重庆市创办的、面向国内外公开发行的中医药优秀学术月刊。本刊从实用出发，以临床实践的学术研究和成果推广为重点，同时兼顾医药评介，提供医药开发、应用等各个方面的信息和资料，主要刊登与中医药和中西医结合临床报道及学术研究有关的文论，辟有：《论著》、《观察与研究》、《临床报道》、《非药物疗法》、《中西医结合》、《临床研究》、《方药外用》、《老中医经验》、《证治集粹》、《证治探讨》、《中医护理》、《新药展示》、《医生评药》、《神州药房》、《诊疗警示》、《医师笔谈》、《民间医生》、《临床护理》、《医院管理》、《中医保健》、《综述》、《杏林人物》、《杏林新秀》等20多个主要栏目。杂志具有实用、新颖、兼蓄、多彩的特色，已成为深受海内外读者欢迎的中医畅销杂志之一。现发行面已覆盖全国各省、市、自治区，并辐射到美国、日本、马来西亚和台湾、香港等12个国家和地区，发行量稳居全国前列。本刊大16开，彩色精印，2010年为72页，每期订价5.50元。半年价33.00元，全年价66.00元。邮发代号78-100，国内统一连续出版物号：CN50-1056/R，国际标准连续出版物号：ISSN1004-2814。全国各地邮局均可预订，脱订者也可直接向杂志编辑部办理邮购。刊社地址：重庆市渝中区上清寺太平洋广场B座14-7。邮编：400015。联系电话：023-63736801（编辑部）、63846413（广告部）、63720745（办公室/传真）。凭订阅单复印件投稿，同等条件优先选用。欢迎各医药单位、院校、厂家刊登宣传品和广告，有关事项请电话联系（023-63846413）。
图表与数据：让研究结果“自己说话”
时间：2025-08-27 16:07:58
2024 年《Nature Medicine》对 40 篇高被引论文的 Altmetric 分析发现：配有“叙事型”主图（narrative figure）的文章，其引用中位数比仅放统计表者高 63%。编辑和审稿人每天阅读 >50 篇稿件，平均停留在每张图的时间 <30 秒。本文将给出 0 设计基础也能直接落地的“图表生产线”，涵盖 AI 模板、色盲友好配色、原始数据溯源及补充材料打包，确保你的结果既美观又符合国际规范。
第一部分：图表战略——先选“故事线”，再定“图表型”
1. 一张主图 = 一句话故事
用 Tweet 法则把研究结论压缩到 280 字符以内：
“In elderly STEMI patients, low-dose colchicine reduced 30-day MACE from 12% to 5% without increasing bleeding.”
主图必须让读者在 5 秒内 get 到这句话。
2. 图表类型矩阵（可直接打印）
| 故事要素 | 推荐图表 | 代表期刊案例 |
|——|——|——|
| 时间-事件 | Kaplan-Meier | NEJM 2024;390:fig 2 |
| 连续-连续 | 散点 + LOESS | Lancet 2024;403:fig 3 |
| 连续-分类 | 箱线图 + 蜂群 | BMJ 2024;384:fig 1 |
| 多变量效应 | 森林图 | JAMA Cardiol 2024;9:fig 4 |
| 地理差异 | Choropleth | Nat Med 2024;30:fig 1 |
3. “一页原则”
无论研究多复杂，主图 ≤1 页 A4；其余信息全部放入补充材料。
第二部分：高效制图工具箱（含 AI 模板下载链接）
| 场景 | 工具 | 模板/脚本 | 输出格式 | 备注 |
|——|——|——|——|——|
| 生存曲线 | Prism 10 | File→New→Survival→Apply“NEJM Blue”模板 | .TIFF 600 dpi | 一键导出符合 NEJM 宽度 85 mm |
| 森林图 | R+ggplot2 | `library(forestploter); template("JAMA")` | .EPS 矢量 | 可直接上传 Wiley 系统 |
| 箱线图 | Python+seaborn | `sns.boxplot(..., palette="ColorBrewer Set2")` | .SVG | 色盲友好 |
| 热图 | BioRender | Search “immune landscape” 模板 | .PNG 300 dpi | 商用需授权 |
| 医学插画 | Midjourney v6 | 提示词：“infographic, flat vector style, --ar 3:2 --style raw” | .SVG | 可后期 AI 矢量化 |
第三部分：配色与美学——让审稿人“无痛”看图
1. 色盲友好 7 色板
从 ColorBrewer 2.0 选“Set2”，经 Coblis 色盲模拟器验证，对红/绿盲均可区分。
2. 字体规范
无衬线：Helvetica Neue（Elsevier）、Arial（Springer）
字号：图中 ≥8 pt，图注 ≥7 pt，统一加粗坐标轴。
3. 黄金比例布局
用 PowerPoint“对齐→分布→黄金分割”功能，确保主图宽高比 1.618:1，观感最舒适。
第四部分：原始数据溯源——审稿人要求的“可重复包”
1. 文件夹结构（GitHub 模板已开源）
study/
├── data_raw/ # 原始 CSV/DTA
├── data_clean/ # 清洗脚本与中间文件
├── fig_scripts/ # 每张图的 R/Python 代码
└── fig_output/ # 高分辨率图表
2. 变量字典（示例节选）
| Variable | Label | Type | Missing | Coding |
|——|——|——|——|——|
| age | Age at enrollment | Continuous | 0% | years |
| mi_event | Myocardial infarction | Binary | 2.3% | 0=No, 1=Yes |
3. 一键生成 README
使用 R 包 `dataReporter`：
```r
makeDataReport(data_clean, output = "README.html")
```
自动输出变量概览、缺失模式，供审稿人下载。
第五部分：补充材料“打包检查表”
| 项目 | 文件名 | 检查要点 |
|——|——|——|
| 原始数据 | data_raw.csv | 无患者隐私，SHA256 校验 |
| 分析代码 | analysis.R | 第 1 行设置 seed，便于复现 |
| 图表代码 | fig1_KM.R | 输出宽度/高度与正文一致 |
| 变量字典 | dictionary.xlsx | 中英双语，MeSH 对照 |
| 流程图 | CONSORT_flow.png | 300 dpi，箭头指向清晰 |
打包命令（Mac/Linux）：
```bash
zip -r Supplement_20250827.zip study/ -x "*.DS_Store"
```
上传前用 7-Zip 测试完整性。
第六部分：实战案例拆解
案例：一篇 2024 年《Circulation》子刊文章
主图：三合一
A. Kaplan-Meier（主要结局）
B. 森林图（亚组分析）
C. 瀑布图（连续变量变化）
→ 一页完成，审稿人 30 秒抓住全部信息。
制作要点：
图 A 用 Prism 模板，“事件/风险”放图注而非图内，减少杂乱。
图 B 森林图用 ggplot2 扩展包 `ggforest`，自动输出风险比、CI、p 值。
图 C 瀑布图使用 Python 的 `matplotlib`，配色采用 ColorBrewer Set2。
第七部分：常见审稿意见与“秒回”模板
| 审稿意见 | 秒回模板 | 所需附件 |
|——|——|——|
| “图 1 分辨率低” | “We have re-exported Figure 1 as TIFF 600 dpi (width 85 mm) as requested.” | 新图文件 |
| “请提供原始数据” | “All de-identified raw data and analysis codes are now available in the supplemental material (Supplement_20250827.zip).” | zip 包 |
| “请解释缺失数据” | “A missing data pattern figure (Supplemental Figure S1) and corresponding multiple-imputation sensitivity analysis have been added.” | 新增图 S1 |
14 天图表冲刺路线图
| 天 | 上午 2h | 下午 2h | 晚上 1h | 里程碑 |
|--|--|--|--|--|
| 1 | 故事线 Tweet | 图表矩阵 | — | 主图类型确定 |
| 2-3 | 数据清洗 | 变量字典 | GitHub 上传 | 数据包 v1 |
| 4-5 | 主图草图 | 配色+字体 | 同事内审 | 主图 v1 |
| 6-7 | 森林图脚本 | 生存曲线 | 分辨率检查 | 图 1-2 完成 |
| 8-9 | 补充图 | 热图/地图 | 图注撰写 | 所有图表 |
| 10 | 打包材料 | README | 7-Zip 校验 | Supplement 完稿 |
| 11 | 内部预演 | 修改意见 | — | 修改版 v2 |
| 12 | 色盲测试 | 最终导出 | — | 图表冻结 |
| 13 | 写图例 | 查缺补漏 | — | 图例完稿 |
| 14 | 上传系统 | 最终检查 | — | 投稿就绪 |
结语：让数据成为“第一作者”
当你把图表当成“独立论文”来设计——它们无需正文即可完整讲述一个科学故事——你就拥有了 21 世纪医学期刊最具杀伤力的武器。祝你下一幅主图被编辑选为封面！