好的開始，是成功的一半，對於臨牀研究的開展尤其如此，只有前期嚴謹科學的設計，才會有高質量的臨牀研究，以下是小編蒐集整理的臨牀研究論文寫作的6大問題，供大家閲讀查看。
問題一：對自己研究所採用設計方案有點迷糊
實驗性研究還是觀察性研究?隨機還是非隨機?分析性研究還是描述性研究?隊列研究、病例對照研究還是橫斷面研究?不管哪種，作為研究者，首先要熟悉臨牀研究分類法則(圖1)，在開展研究前要清楚瞭解自己的研究屬於什麼設計方案，此外對該研究的適用性、侷限性、重要偏倚的控制方法、下結論時是否可確定因果聯繫等均應該胸有成竹。
問題解決方法：拋出研究問題後，根據自己期望的結果、因果聯繫強度和可行性等確立研究設計方案。如療效評價最好選擇隨機對照研究;如是有關生存時間。生存率等預後研究，則可設計為隊列研究;如是病因學研究，隊列研究和病例對照研究兼可。
問題二：主要終點和次要終點定義不清晰
一個研究一般只有一個主要終點，但可以有數個次要終點。
主要終點，是研究的“主打”，要根據研究目的和研究可行性來確定。主要終點用於建立假設、計算樣本量、下結論。次要終點雖也為研究者所關注，但樣本量可不滿足次要終點。研究中，只寫出研究終點是什麼，但對主要終點和次要終點不加以區分是不科學的。
問題解決方法：設計時，就需明確主要終點和次要終點，從而有利於建立假設、計算樣本量等。不能把所有研究指標並列而寫，主次不分。
問題三：沒有科研假設
科研過程，就是驗證假設的過程。
假設建立於科研問題的基礎之上，根據假設，研究者才能決定樣本量、隨訪時間、確定數據收集的類型、統計方法等。假設與主要終點相關聯，主要的假設只有一個，一個課題解決多個問題的做法被實踐證明其成功概率很低。
如果事先有了科研假設，可以減少數據挖掘後得出的假陽性結果，減去不必要的多重比較。
問題解決方法：研究設計方案確定後，應根據主要終點建立合理假設。
問題四：沒有對照或設計不合理的對照
臨牀試驗設計的四大原則是“隨機、對照、盲法、重複”，對照組的設立和選擇合適的對照是研究設計重要的內容，即“有比較才有説服力”。
問題解決方法：根據研究目的可設計空白對照、安慰劑對照、陽性標準對照等多種對照。記住：以同期平行對照為最佳。
問題五：頂着隨機對照研究的名義進行非隨機化分組
曾有研究對國內發表的3137篇隨機對照研究論文進行調查，發現僅有6.8%的論文是真正隨機化分組，其他論文也僅是寫有“隨機”而已。
隨機方法有兩層含義：一是隨機分配序列的產生，二是隨機分配序列方案的隱藏。若未做到方案隱藏，則可能破壞隨機化，導致選擇性偏倚和測量偏倚。隱藏的目的是讓研究執行者不知道具體的隨機方法和方案，不知道按照隨機序列入組的研究對象究竟是屬於試驗組或是屬於對照組，這樣做可以達到完全的隨機化。
問題解決方法：系統的臨牀流行病學或臨牀研究方法學培訓，必不可少。臨牀研究方法規範化培訓的'意義與臨牀醫師規範化培訓相似，是重要的基礎性工作。
問題六：沒有計算樣本量
除了探索性研究外，一般的臨牀研究均需要事先估計樣本量。
樣本量太少會有較大的抽樣誤差，得出的結論代表性、重複性差。此外，樣本量少，把握度(power)低，會導致假陰性結論。下結論時，把握度至少>80%，這個結論才可信。
多少樣本合適?樣本量的設計與設計方案密切相關，不同的設計方案樣本量計算方法不同。計算樣本量時需要一些基本數據，如兩組比較時需要每組的有效率、每組均數和標準差，生存分析時需要每組的生存率或風險比。這些數據來自預試驗或文獻報道，或臨牀經驗。主要把這些基本數據提供給統計學家，利用統計軟件就可很快算出樣本量。
問題解決方法：要心存樣本量的意義，知道把握度的概念。只要有了這些意識，統計軟件就可將樣本量算出了。