综述：HIV与AIDS期刊摘要中统计推断与效应测量的趋势分析（1987-2022年系统综述）

这篇综述系统分析了10种主要HIV/AIDS期刊摘要中统计报告方式的演变，揭示了从单纯统计显著性语言向置信区间（CI）报告的显著转变（202年达56%），同时指出比值比（OR）仍是主流效应指标（占51%），而风险差（RD）和需治数（NNT）罕见（<3%）。研究采用基于规则的文本挖掘和机器学习方法，验证了算法的高灵敏度（98%）和特异度（100%），为循证医学报告规范提供了重要参考。

　　

统计推断的演变图谱：HIV/AIDS研究三十五年报告模式变迁

引言
在流行病学领域，关于是否应该摒弃零假设显著性检验（NHST）的争论已持续数十年。随着美国统计协会呼吁进入"后p<0.05时代"，这种讨论在HIV/AIDS研究领域呈现出独特的发展轨迹。这项研究通过系统分析1987-2022年间10种主要HIV/AIDS期刊的41,730篇PubMed条目，揭示了这一新兴医学领域统计报告风格的演变规律。

材料与方法
研究团队选取了2022年影响因子最高的10种HIV/AIDS期刊，包括《柳叶刀HIV》（IF 16.1）、《国际艾滋病学会杂志》（IF 6.0）等。通过创新的文本挖掘算法，研究人员开发了能识别置信区间（CI）、数值型p值（如p=0.03）、p值阈值比较（如p<0.01）以及统计显著性语言的自动化工具。特别值得注意的是，该方法采用迭代式正则表达式（RegEx）结合BioBERT模型，对p值的多种表达形式实现了95-100%的识别准确率。

验证环节显示，该算法在识别统计推断特征时表现出色：灵敏度达98%（95%CI:95-100），特异度达100%（95%CI:98-100）。对于效应测量的识别同样精准，灵敏度98%（95%CI:93-100），特异度100%（95%CI:99-100）。

结果
在31,665篇含摘要的文献中，统计推断的报告率从1988年的34%上升至1999年的61%后趋于稳定。最显著的转变发生在报告风格上：

• 仅含显著性术语的摘要从1988年的59%骤降至2022年的极低水平
• 含p值无CI的报告在1988-2005年间保持30%的比例，之后持续下降
• CI的报告率从1988年的11%稳步攀升至2022年的56%

2017-2022年的最新数据显示：

• 《柳叶刀HIV》的CI报告率最高（89.1%）
• 《获得性免疫缺陷综合征杂志》的统计推断报告率最高（66.8%）
• 效应测量报告中，比值比（OR）占50.5%，风险比（RR）15.7%，风险差（RD）仅2.6%
• 需治数（NNT）和需害数（NNH）合计不足1%

讨论
HIV/AIDS领域展现出比一般医学文献更快的统计报告范式转变，这可能与该领域兴起时正值流行病学界反思NHST的时期有关。然而值得注意的是，p值曲线分析显示，刚好超过0.05阈值的p值出现频率骤降，暗示着潜在的发表偏倚仍然存在。

研究局限性包括：

1. 仅分析摘要可能低估全文的统计信息量
2. 未能区分随机对照试验与观察性研究的报告差异
3. 对CI的解读方式（是否仅关注是否包含零值）无法通过算法判断

结论
这项跨越35年的大规模分析表明，HIV/AIDS研究领域已经完成了从显著性检验向区间估计的技术转型。这种转变为真正实现以精确度为核心的统计解读奠定了坚实基础，但完全摆脱"显著性崇拜"仍需学术界持续努力。未来研究应关注如何将这种形式上的转变转化为实质性的分析范式革新。