Evidence-Based Medicine or Bias?

昨天剛好去一趟萬芳醫院,跟香吟老師討論到一些EBM (evidence-based medicine) 的東西.. 其實我們之前在念書的時候,這方面的觀念並不是那麼的強烈.. EBM就像一種流行風潮一樣,這幾年來不斷地吹來吹去的.. 吹到最後好像有點怪怪的.. 不論是學...


昨天剛好去一趟萬芳醫院,跟香吟老師討論到一些EBM (evidence-based medicine) 的東西..

其實我們之前在念書的時候,這方面的觀念並不是那麼的強烈..

EBM就像一種流行風潮一樣,這幾年來不斷地吹來吹去的..

吹到最後好像有點怪怪的..

不論是學生或是我們自己,常常都有一些怪怪的觀念..

例如說,文獻至上,但是不是應該找的是"高品質"的文獻..但很多時候,根本沒有這種文獻,到時候只能回到老話一句"還需要更多的研究來確認這些研究結果"..

大家都知道高品質的研究設計內容應該有哪些,但這些嚴謹的研究,可能是需要很多很多錢的..如果你要..

隨機分派: 這到比較好辦,丟個骰子或許可以搞定,但你總不能在NEJM上面說明你用的是甚麼牌子的骰子,還是買大同電鍋送的碗吧..

所以現在幾乎都是用隨機分派的軟體,甚至在多中心的研究中,還會有24小時的隨機分派"客服"電話,有親切又可愛的小姐告訴你隨機分派的編碼 (真好..)

樣本數目: 從小學就知道,數大便是美 (請正確斷句),但你可知道,從100人變到200人,經費要增加多少倍..且人數越多,你所要收集的數據,追蹤所費的心力,都是加倍成長的..

因此,要達到"足夠"的樣本數目,實在是個不容易的難題,樣本數目不夠,就很難有足夠的統計力量來偵測微小的差異,只好用些撇步 (台語)..

試驗用藥: 總是要治療的阿..除非你視做什麼按摩,復健,心靈治療,要不然只要牽涉到給藥,一定都要有保管費用,藥品費用,甚至是研究護士的費用..如果你希望做雙盲安慰劑控制試驗,那還要花一筆錢做安慰劑..

人事成本: 除非你可以分身一個人當十個人用 (一直以來我們都是搞這招),要不然相關的人事費用,絕對是省不了的..

所以要個動輒上千上萬人的多中心研究,憑一己之力,沒有外在大筆研究經費的贊助之下,基本上是不太可能的..

停止自怨自艾,因此,現在你眼睛所及的,絕大多數都是廠商贊助的研究..

不是說廠商贊助一定不好,但誤差是不可免的,不論你用甚麼獨立的委員會啦,統計分析分成兩塊一塊給統計學家做,一塊藥廠自己做,再互相對照..

相信我,只要有人的存在,再怎樣去monitoring,都還是會有些問題..

所以,EBM也變成了一個大者恆大的現象,同樣是M型社會..

小而美的研究不易完成,巨大怪物的研究,經常被藥廠拿來當作說服醫師的利器..當然這些研究確實也所費不貲..

那我們藥師呢?

夾在中間,更需要訓練的是判讀文獻的能力..以及更重要的,將文獻批評到一文不值後,那接下來怎麼辦? 都不要用藥了..(那這樣我們都會失業囉)..

推薦一篇有點苦悶但如果用心去看會有點啟發的文章..

Benefits and Risks of Drug Treatments: How to Combine the Best Evidence on Benefits With the Best Data About Adverse Effects.


JAMA. 2008; 300: 2417-9.

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