没背景的医学生，一定要往死里努力‼
👩⚕️做医生太难了，做一个好医生的代价太大了。
医生学习周期很长，要经历至少十年的专业学习才有做医生的资格，进阶之路也非常艰难，医生没有节假日都是常规操作。
在这种生存环境下，普通家庭出身医生的处境只会更加困难，医生起步初期并没有常人眼中的高收入，普通背景的医生要在医疗资源不强社会资源不足的前提下与别人在同样的赛道下赛跑，同时还要面对家庭经济压力。
👉但是身为一个普通家庭出身的女生，做医生已经是我平凡的认知里比较好的一条出路了，我一定要往死里努力，给自己这一路的颠沛流离画上一个完美的句号。 静下心来仔细想想，做医生无非就来两件事，临床和科研。前期以临床为主，高超的临床技术时在医院立足的资本，后期偏向科研，过硬的科研实力是晋升的竞争保障。
💥重点一：强临床
🟡重点关注临床思维和临床技能这两个方面。
🟡临床思维是指导医生诊断和治疗患者的行为逻辑，往往是在一些不经意的学习瞬间成长起来的。
🟡提升临床技能最好的办法不是别的，就是多练。
💥重点二：搞科研
🟡在前期可以先从简单的科研入手重点培养科研思维和科研技能，多读文献、及时整理研究热点是提高科研能力的基本操作。
🟡关键还是要多实践多发，一方面提高自己的SCI写作水平，另一方面多写才有机会多发。
🟡影响医生搞研究的主要原因还是空闲时间太少了，但也不是没有应对措施。 👉可以搞不需要做实验就能发SCI的科研，比如meta分析。简单来说meta分析就是对已发表文献的二次分析，可以简单的理解为它就是收集数据、分析数据、然后撰写报告。
💥发meta的关键在选题，而医生有先天的选题优势。医生可以从临床实践中发现问题、提出问题，并利用自己的专业知识和经验开展研究。
张雪峰说，医学这个专业投资时间周期非常长，家庭要是没有长期投入的心理准备，不要报医学。如果家里条件一般的话，真的不建议，它跟学费没关系……如果这个分数上到本博，可能会选，但是如果上不到本博的话，我一定不会去学医。
确实，现在一打开小红书，说到学医，基本都是劝退贴。不过这东西见仁见智，我始终还是认为医学行业没有到无路可退的地步，至少比起其他很多行业，医学已经算是前途光明。不管你是什么原因想学医，或者刚踏上这条漫长的求学路有诸多迷茫，我欣乐意告诉你一些方法。
1 临床基础知识学习篇
💡 看外文教材。
平时我们看的都是中文教材，尤其是人卫、高教、人民军医出版社出版的一些专业书，大家应该都有体会，字是真的多，记忆要求也很大。在学有余力时，我们可以去接触一些外文教材，你会发现中西方教学方法的不同，特别是图解，外文教材简明清晰，对于记忆非常有帮助，比如解剖学的奈特图谱。
💡 地基打牢，把基础知识吃透。
研究基础课程很有必要，比如局部解剖学，有人认为局部解剖学已经发展了几百年，对于它的了解已经很透彻，无需再去深究。但是，就是这样的情况下还是有人可以创新，可以利用这些“老知识”。我在实习的时候，有个医生提出肌膜层次的腹腔手术（具体蛮复杂的），就是利用基础知识实现了创新。所以，医学生的基础课程很重要，反复刷多少遍都不嫌多，即使上班后也应该再看看。
2 刻意培养临床思维
临床思维是指导医生诊断和治疗患者的行为逻辑，它的提升是在实习和学习的基础上，由自身的内在驱动，多看多听多看多问多查，提升临床思维没有捷径，只能自己一步一个脚印走。
训练诊疗逻辑是提升临床思维的关键，先诊断再治疗。
💡 注意把握相似疾病之间的区别。
💡 跟专家门诊时要学会提问，体会带教医生诊疗思路。
💡 随身带一个小本本记录自己的疑问和自己对相同病人的诊疗思路，与带教医生多交流。
💡 每天对所接触的病人进行总结，查阅相关的医学资料，了解疾病的诊疗流程和治疗的最新进展，并反思自身的治疗方法。
临床思维往往就是在一些不经意的学习瞬间成长起来的。提升临床技能最好的办法不是别的，就是多练。可以在家里准备一些简易的器械道具来辅助练习。另外要有意训练自己看片CT、看心电图、听诊的能力，也可以辅助临床思维的养成。
3 尽早养成做科研的意识
临床科研双修，这两者绝对对不矛盾。很多医生生会排斥科研，但是我见过的医院里的大神，都是临床科研两手抓的，他们的科研问题从病人中来，并且能够提出非常有意义的问题来推动科研！这二者相辅相成！
**对普通家庭的医学生来说，**以后想在医院往上走，获得更好的平台，就要为自己去创造科研的条件，阻碍你科研的不是能力而是心。
成本比较低、性价比比较高的科研方法，目前最常用的就3种：
①Meta分析
②生信分析
③临床回顾性分析或者进行预测模型
其中我最推荐Meta分析，因为它是对已发表文献的二次分析，不需要做实验，也不需要收数据，看看文献就能发论文，操作起来难度极低。
什么是Meta分析？
想象一下，面对一种新研发的抗癌药物，你想知道这种药物是否真的有效，有些文献说有效，有些文献说无效，那到底应该听谁的用于诊断呢？这时候，Meta分析就能派上用场了。你可以：
- 明确研究问题：你想知道的是，“这种新抗癌药物是否比现有的标准治疗方案更有效？”
- 文献检索：你和你的团队搜索了所有已发表的研究，这些研究都探讨了这种新药的效果。
- 筛选文献：你设定了一些标准，比如只包括随机对照试验（RCT），因为这些研究的质量更高。
- 数据提取：你从这些研究中提取关键数据，比如患者的生存时间、药物的副作用等。
- 质量评估：你评估这些研究的质量，排除那些设计不严谨或者执行不当的研究。
- 统计合成：你把所有研究的数据汇总起来，计算出新药相对于标准治疗的平均效果。
- 异质性分析：你发现不同研究的结果有些差异，于是你进一步分析这些差异的原因，比如是不是因为患者的基线特征不同。
- 敏感性分析：你尝试排除一些可能影响结果的研究，看看整体结论是否还稳定。
- 报告撰写：最后，你根据所有这些信息，写出一个综合报告，告诉大家这种新药是否值得推广使用。
在这个例子中，Meta分析帮助你综合了多个研究的结果，给出了一个更全面、更可靠的结论。这种方法在医学领域尤其有用，因为它可以帮助医生和决策者了解不同治疗方法的效果，从而做出更好的治疗选择。
简单而言，Meta分析就是“汇总多个研究，得出一个结论”的过程，它在医药领域中的应用可以帮助我们更好地理解药物的效果和安全性，为临床决策提供科学数据。
比如这篇文献：
