[EBM]非隨機分派研究進行綜合分析的考量 (Consideration of Meta-analysis Including Non-Randomized Studies)...

在考科藍系統性綜論食譜 (差點打成族譜) 中，隨機分派以外的研究統稱為非隨機分派研究 (non-randomized study; NRS)...

大家都知道，如果您今天遇到的是介入性問題 (intervention)，比較能夠解決您的問題的研究是隨機分派研究 (randomized controlled study)...

但如果您的 (介入性，用什麼藥? 打甚麼針?) 問題，搜尋後大部分是NRS...

那在合併這些研究之前，考科藍食譜建議您想一些事情:

[先說明] NRS還是可以做綜合分析的! NRS還是可以做綜合分析的! NRS還是可以做綜合分析的! NRS還是可以做綜合分析的! NRS還是可以做綜合分析的!

收納NRS到綜合分析的三個主要理由:

(1) 提供未來進行隨機分派研究的理由 (意即之前可能沒有隨機分派研究，但是有NRS)

(2) 提供無法或幾乎不可能進行隨機分派介入的證據 (意即該介入必須具有前述特色)

(3) 提供該介入隨機分派研究無法或幾乎不可能得到的預後 (例如長期，非常罕見，或是過去隨機隨機分派研究裡面沒有包含的預後)

在經驗中，(1) (3) 出線的機率較高

不建議收納NRS到綜合分析三個主要理由 (但卻很常見):

(1) 為了納入隨機分派研究未納入的族群 (例如兒童，孕婦，老人等特殊族群) (考科藍食譜作者們認為，就算納入這些NRS，仍然無法提供這些族群足夠的證據解決問題)

(2) 為了提供現有隨機分派研究外，更多的證據 (這點超常見的!!) (考科藍食譜作者們認為，合併NRS與現有隨機分派研究會增加精準度 [precision]，但導致誤差 [biased] 的結果)

附註: 增加精準度是因為樣本數目又向上增加了，但導致誤差，卻是我們不想看到的

(3) 因為介入效果顯著 (Glasziou大師曾說過，比較顯著，比起相對較不顯著的效果，更不容易以誤差來完全解釋) (考科藍食譜作者們認為，介入效果顯著並不是納入NRS至系統性綜論的主要原因，如果效果真的顯著，不需規模很大的隨機分派研究也可以輕易證實)

結論，如果您要進行同時收納RCT與NRS的綜合分析，可能要先確認一下初衷，當然，做出來還是可能發表...

最近一篇發表在Ann Intern Med的文獻，針對抗病毒藥物用於流感進行綜合分析 (介入性問題)，更新了一些NRS...

線上發表後就引起一些專家學者的質疑，包括約翰霍普金斯大學 (John Hopkins) 實證醫學中心主任，投書至該期刊，質疑這篇文獻收納NRS的正當性..

Risks in presenting observational results of therapeutic interventions

[EBM]吃白米飯與第二型糖尿病風險的關係 (White Rice Consumption AND Risk of T2DM)...

每天都要吃飯，中國人吃米飯的歷史少說數千年...

今天BMJ上發表了一篇系統性綜論 (systematic review)，哈佛的研究者們希望確認吃白米飯與第二型糖尿病 (T2DM) 之間的關係...

這項研究針對研究食用白米飯的"量"是否與發生T2DM風險之間有顯著關係?

這項系統性綜論收納四篇符合問題的世代研究，共13,284位T2DM病人，與352,384位受試者比較...

在這四項世代研究中，絕大多數是亞洲人，且亞洲人食用白米飯的量顯著比高加索人多 (一點也不令人意外)，分析亞洲族群相關研究，攝取最多白米飯，相較於吃最少白米飯，發生T2DM風險高出1.55倍 (95% CI 1.20~2.01倍)...

但值得注意的，這項分析的異質性非常高，I2指數到達72.2%，且達顯著差異...

雖然系統性綜論相較於單一研究，證據等級 (level of evidence) 較高，但高異質性會降低證據等級，在應用這篇研究的時候必須特別特別注意!!

當然，許多專家認為，其他傳統危險因子 (肥胖、缺乏運動、生活形態等等)，甚至更多研究裡面數不清的危險因子 (紅肉、吸煙、用藥等等等等) 比上白米飯更值得令人注意...

Adapted from BMJ 2012; 344: e1454.

[EBM]用PICO搜尋PubMed (Search MEDLINE/PubMed via PICO)...

這不是新東西! 這不是新東西! 這不是新東西! (先聲明)

事實上，許多搜尋引擎都已經順應實證醫學裡面常提到的"PICO"格式，提供以PICO框架的搜尋模式...

身為醫學搜尋引擎的龍頭，PubMed當然也有類似的功能...

請點這裡

使用方法非常簡單，您只要先擬好PICO，再分別填入，就可以囉!!

最重要的是，其實這個網頁是設計給手持裝置用的，因此，搜尋結果不如桌面版得那麼豐富，但應付臨時需求相當足夠了...

TRIP資料庫的PICO搜尋頁面請點這裡

[Medical App]NEJM iPad版本登場 (NEJM iPad Edition)...

NEJS (誤) NEJM (新英格蘭醫學期刊) 已經推出iPad版本程式...

有訂閱的讀者可以隨時更新最新內容 (包括全文、多媒體等等)...

NEJM企圖用這個App將目前各項服務，例如全文瀏覽、每週的"Audio Summary"、原本網站上就有的多媒體檔案 (全文朗讀mp3、臨床技術影片等等) 全部整合...

除了各項服務之外，在App中也可以建立個人書庫 (籤)，還有分享功能，以E-mail或直接推到社群網站去...

不是訂戶!? 沒關係，NEJM也提供了幾期的試閱版，歡迎大家下載這個程式測試看看...

AppStore: NEJM iPad Edition

[重症醫學]這位病人有上消化道出血嗎 (Does This Patient Have Upper GI Bleed)?

許久不見的內視鏡攝影照片又出現了...

在加護病房裡面，上消化道出血並不算罕見的疾病，但如何防微杜漸，甚至如何區分上消化道還是下消化道出血，一直困擾著許多醫師...

這期的JAMA刊登了一篇專供這些疑難雜症的文章，搜尋目前最佳的證據，試圖提供一些建議給臨床執業的同仁們...

這篇文獻問了幾個核心問題，包括:

(1) 如何從病徵/症狀區分上/下消化道出血? [以下這些因子代表比較可能是上消化道出血]

在病史部份:
- 過去曾有上消化道出血病史 (LR+ 6.2 LR- 0.81)
- 年齡 <50歲 (LR+ 3.5 LR- 0.80)
- 肝硬化 (LR+ 3.1 LR- 0.97)
- 使用warfarin (LR+ 2.3 LR- 0.93)
- 使用鐵劑 (LR+ 2.2 LR- 0.97)
- 過去有下消化道出血病史 (LR+ 0.17 LR- 1.5)

在病徵/症狀部份:
- 黑便病史 (LR+ 5.1~5.9 LR- 0.06-0.27)
- 上腹痛 (LR+ 2.3 LR- 0.90)
- 檢查時有黑便 (LR+ 25 LR- 0.52)
- 鼻胃管反抽有血或咖啡狀物 (LR+ 9.6 LR- 0.58)

實驗室檢驗值:
- BUN/Cre >30 (LR+ 7.5 LR- 0.53)
- Hct <20 (LR+ 2.6) 21~29 (LR+ 1.9)

在藥物部份，使用warfarin與鐵劑確實與上消化道出血有關，在詢問用藥史必須特別注意!! 另外，常用的"NG反抽"確實其來有自，如果反抽結果陽性 (技術良好的情況下) 也比較傾向上消化道出血...

(2) 哪些病徵/症狀代表我們需要緊急評估上消化道出血?

病史部份:
- 癌症或肝硬化病史 (LR+ 3.7 LR- 0.83)
- 昏厥 (LR+ 3.2 LR- 0.89)
- 使用止痛藥物 (LR+ 2.6 LR- 0.92)
- 吐出咖啡狀物 (LR+ 0.41 LR- 1.1)
- 血便 (hematochezia) (LR+ 0.22 LR- 1.1)

附註: 值得注意的，吐出咖啡狀物 (coffee ground vomiting) 與血便，本身並不能提供太多資訊...

更正: 原誤植為吐血，更正為血便 (hematochezia)，感謝讀者來信

病徵方面:
- 脈搏速率超過100 bpm (LR+ 4.9 LR- 0.34)
- 鼻胃管反抽有鮮血 (LR+ 3.1 LR- 0.32)
- 休克 (LR+ 2.8 LR- 0.32)
- 低血壓 (LR+ 1.2~4.8 LR- 0.51~0.78)

實驗室檢驗值
- 血紅素低於8 g/dl (LR+ 4.5~6.2 LR- 0.36~0.41)
- BUN大於90 mg/dl (LR+ 3.6 LR- 0.45)
- WBC大於12,000 (LR+ 3.4 LR- 0.48)

這篇作者非常辛苦地幫我們整理了這些重要的指標 (我也打得很辛苦)，因為上/消化道出血的診斷/治療不同，處理的太晚，可能導致生命危險 (好通俗的說法)，這些實證為基礎的指標，提供給臨床執業人員參考...

附註: 請各位硬碟資料一定要備份備份再備份，硬碟壞了事小，裡面的資料可真的會讓你吐血...(我已經吐了，豈是節哀兩字可以形容...)

Adapted from JAMA. 2012; 307: 1072-9.

[臨床藥學]長期處方安眠藥與死亡或癌症發生率的關係 (Hyponotics Association with Mortality or Cancer)...

除了禽流感，瘦肉精等政治議題外，最近跟健康比較相關的應該是這則新聞了...

1月2次 安眠藥 害人罹癌早死

夭壽喔!! 一個月吃兩次就早死，比管制或禁用的毒藥還強，宛如砒霜了...

這篇刊登在BMJ open的世代研究，主要的問題是"長期使用安眠藥物是否與死亡率較高有關?"

附註: BMJ open不等於BMJ喔! BMJ opne是BMJ旗下的一個分支，拿的是美國NIH與英國MRC的經費，這個東西好玩的地方在於，它明白宣示他們歡迎被其他期刊退稿的文章，包括沒那麼創新，或是初期的研究結果，但當然還是要有點價值啦!! 詳請請見這裡

這篇研究透過電子病歷資料庫，收納"處方"安眠藥物與死亡率之間的關係，平均追蹤時間為2.5年...

研究設計以1:2的比例 (10,529位有安眠藥處方 與23,676位沒有安眠藥處方) 進行配對分析...

當然，資料庫分析當然要確認這個資料庫是否具有代表性，這項研究的資料庫是針對美國賓州41個郡，約250萬人的保險資料庫 (the Geisinger Health System; GHS)...

該資料庫納入的大多是中低社會經濟階層的民眾，研究者們進一步挑選至少有一個安眠藥處方，且處方後至少存活超過三個月的病人...

接著作者們用統計方式試圖控制一大堆東西，儘量排除其他共同影響因子的效力，結果發現:

- 處方安眠藥品相較於對照組，死亡風險顯著較高 HR 3.60 (2.92-4.44) (每年處方0.4~18顆組)，且有劑量與風險效應

- 處方一定量以上安眠藥品相較於對照組，被診斷罹癌風險較高 HR 1.20 (1.03-1.40) (每年處方超過18~132顆組)

其中使用最多的安眠藥品是zolpidem，其次是temazepam，除了傳統這類型研究的限制外 (無法確認因果關係，可能的編碼錯誤，無法確認服藥順從性等等)，另一個可能不容易從資料庫解決的難題是死亡原因...

(1) 安眠藥物因為未知機轉增加死亡風險!?

還是

(2) 服用安眠藥物後增加意外死亡 (服藥後開車，肌肉無力跌倒) 風險!?

挖們災 (我不知道)...

當然，這引起了許多專業團體的迴響，包括美國睡眠醫學會 (AASM)，重申長期使用安眠藥品不是正途，應該考慮其他治療方法，包括行為治療，心理諮商等等...

Adapted from BMJ Open. 2012; 2: e000850.

編者按: 我們並不認為這類型的證據可以做出這樣的結論 (上面新聞報導的)，藥品的長期安全性並不容易從隨機分派研究中獲得答案，或許透過其他大型世代研究，甚至是觀察性研究的系統性綜論 (曙光!?) 可以達到更多答案

[純哈拉]你我都只是一個小人物 (Small Fry)...

呈現死寂跡象的右腦這幾天似乎又動了起來...

前幾天中午在桌上昏迷後，醒來時竟然發現"吸收"我口水的竟然是評鑑條文"集"...

哈哈!! 我終於做到"抱著評鑑條文睡覺"了...

昨天進行院外預評，都已經到最後關頭了，還是感覺的出來大部份的人們對這件事情並沒有興趣，甚至反感...

在回家昏迷後，突然想起來，我們之於整個醫院的價值在哪裡? 現實考量 (安定、經濟) 是一定要的，似乎，我們沒有看到我們這些小人物 (small fry) 的價值...

因此對整個大機構，並沒有認同感...

事實上，整個醫院裡面都是小人物，從你是擁有獨步全球外科技術的醫師，到打掃阿姨 (她也擁有獨步全球的打掃技術)...

我們或多或少為了評鑑做了不同程度的努力，只是我們都不知道，如果我們可以停下來思考一下我們做了什麼? 沒有我們會發生什麼事情? 我們會知道我們是很重要的...

想像一下...

沒有被服室、衛消室的阿姨們、沒有門診診間的護理人員、沒有傳送人員、沒有配藥的藥師、沒有資訊人員、沒有負責後勤的水電、工務人員...

一天就好，整個醫院可能就人仰馬翻了...

所以，或許我們沒有實際地負責哪一個評鑑點項 (不是二碼、三碼負責人) 但硬生生地，我們才是影響整個醫院運作的重要關鍵...

那成堆的檔案夾，委員們似乎興趣不大，走向第一線，如果可以讓他們看到第一線人員們的價值，自己可以認同自己的工作，自己知道自己對整個醫院的價值，自己可以清楚地說出來自己對評鑑的貢獻...

那在101年評鑑基準裡面，是特A級的隱藏版點項 (跟餐廳的隱藏版菜單一樣)...

小人物的故事，更能撼動人心，因為它代表的是發生在你我身邊的故事，一間醫院裡面都是這些小人物，如果我們可以發掘這些故事，你會發覺，你雖然只是一個小人物，但卻有無比的貢獻...

早餐阿姨好友5千 校車司機擁粉絲團校園小人物風頭健 與學生交心