我沒有棄守這個部落格，實在是最近上天 (My Load) 給我太多事情，加上身體實在虛弱不振 (藉口很多)...

最近在BMJ上開始一系列探討臨床上常用檢驗的文章，由執牛耳的專家們針對這些檢驗提出建議...

最近的一次是有關我們每天都在做的藥物血中濃度監測 (therapeutic drug monitoring; TDM)...

這個東西其實已經有幾十年的歷史，對藥師來說一定非常地不陌生，這種題目在BMJ上通常不會引起什麼話題...但根據過往的經驗，"看paper"最有趣的地方就在於罵來罵去，不是，是"讀者與作者之間良性的互動"...

這篇文章的作者提出了一個論點 (經常是文章中的一句話):

"治療監測是確保最佳治療與避免毒性的根本"

"monitoring of therapy is essential to ensure optimal treatment and prevent toxicity."

Adapted from BMJ. 2012; 345: e6354.

隨後，James McCormack教授投了一篇讀者投書給BMJ，標題為:

"監測胺基配醣體 (一種抗生素) 是沒有證據基礎的"

"No evidence base for monitoring aminoglycoside levels" 原文在此

當場煙硝味就起來了，內文提到:

(1) "他"不認為監測這個抗生素的藥物血中濃度是有證據基礎的

(2) "他"引用他自己12年前 (當時他還是個PharmD，現在已經是Professor了) 的文章佐證他的論點，這篇文章的標題是"An Emotional-Based Medicine Approach to Monitoring Once-Daily Aminoglycosides"

所以，這也是"EBM"的另一個解讀，就是測感覺的，確實是，嚴格起來說，臨床上確實有很多事情是靠"感覺"的，那感覺對了，就這麼做，感覺怪怪的，就停止，確實是沒有很好的根據...

因此，他不認為原作者這樣說是有道理的 (嚴格說我們也認同這樣的看法)，但，只是逞口舌之快，並不能解決問題，如果我們知道了證據不足的地方，應該是提出來接著解決他...

另一方面，沒有直接證據，並不代表這麼做不好 (Absence of evidence is not evidence of absence)，間接證據有時候卻贏得臨床執業者的認同...

結論是，我們還是覺得 (Emotional)，監測血中濃度這件事情，沒有足夠 (直接) 證據證實其效益，但考量資源/費用，可能帶來的壞處，病人偏好，我們並不認為有值夠證據反對這麼做...

風險 (hazard) 在英文中的解釋為"a chance accident"，通常這個"意外"指的是不好的事情...

在許多文獻裡面我們 (不懂的人) 不停地看到這個字眼，包括風險 (hazard)，風險比值 (hazard ratio)，但總是偷偷地看他是不是"P值小於0.05"之後草草結束...

BMJ上的一篇文章要替我們釐清風險的概念，一項隨機分派研究比較大腸直腸癌篩檢 (乙狀結腸鏡 或 加上糞便潛血檢查) 與未接受篩檢比較...

在平均6年的後續追蹤，受試者們因為大腸直腸癌死亡的"風險比值 (hazard ratio; HR)"為0.73 (0.47-1.13)，研究者們的結論是:

"接受篩檢並未顯著降低大腸直腸癌死亡率，但看起來似乎比較低"

下列說法，何者正確呢?

(A) 因大腸直腸癌死亡的風險代表後續追蹤期間"任何時間"的瞬間死亡率

(B) 因大腸直腸癌死亡的風險代表"後續追蹤結束時"死亡的比例 (proportion)

(C) 因大腸直腸癌死亡的風險，在整個後續追蹤期間被假定為固定的 (constant)

(D) 因大腸直腸癌死亡的風險比值，在整個後續追蹤期間被假定為固定的

Adapted from BMJ 2012; 345: e5980

如果您是統計達人，請直接用力跳過，但如果您跟我一樣常常被一堆數字唬得團團轉，那讓我們繼續看下去...

附註: 最後那一句話似曾相似

噹噹噹~答案是 (A) 與 (D) 為什麼呢?

(1) 風險比值是被用來比較兩組的"發生事件所需時間 (time to event)"，即是介入組死亡的風險除以對照組死亡的風險

(2) 而風險，並不是直接以研究結束時死亡人數百分比呈現，因此，(B) 是錯的，那是相對風險 (relative risk) 的概念

(3) 相對的，風險比值的概念是比較兩組在整個試驗期間的瞬間風險 (the instantaneous risk)，因此，(A) 是對的

(4) 那HR 0.73到底該怎麼闡釋呢? 在整個後續追蹤的任何時間點，介入組受試者們死於大腸直腸癌的風險是對照組的0.73倍，也就是說下降27%的風險

(5) 最後 (iPad mini登場了，不是)，風險並非固定的，但風險比值在整個後續追蹤期間是被假定為固定的，因此 (D) 是對的

呼...這樣對風險 跟 風險比值 有多一些了解嗎? (有!)

看到這位仁兄的下一步就是止血 (control of bleeding)...

是的，即使在醫院，仍然會使用一種古老流傳下來的止血法...

不是用吸的啦!! (噁心) 而是利用腎上腺素 (epinephrine) 浸泡過棉花止血...

為什麼會有這個梗呢? 因為腎上腺素有收縮血管 (vasoconstriction) 作用，局部表淺血管會因為收縮而止血...

但到底該怎麼用? 該用多少濃度?

根據"Clinical Procedures in Emergency Medicine"這本急診必備的教科書 (右圖)

第34章傷口處理原則 (Principles of Wound Management) 中提到，腎上腺素是非常好的血管收縮藥物，以1:100,000 (10萬) 的濃度浸泡棉花可以用於表淺小血管止血...

使用的時機是用於小血管或微血管破裂造成的廣泛出血，且經過直接加壓或燒灼 (cauterization) 無法止血的傷口...

附註: 聽起來非常像健保給付規範

附註二: 我也是會看教科書的 (事實上我非常喜歡看教科書)

當然，"先知們"已經針對這個問題進行了系統性綜論 (systematic review; SR)，這項SR比較不同局部止血方法的效果，包括腎上腺素 (epinephrine)，海藻酸鹽 (alginate)，凝血酶 (thrombin) 等等...

收納9項相關隨機分派研究後發現 (證據相當有限那一句話我自行劃掉)，腎上腺素止血的速度顯著地比凝血酶，生理食鹽水或礦物油快 (證據品質不是很好那一句話我自行劃掉)...

Adapted from BMC Surg. 2011; 11: 15.

其實這些研究中，使用腎上腺素的濃度不一，從1:50,000 (5萬) 到1:500,000 (50萬) 都有，以市面上常見的腎上腺素1 mg/1 ml (v/w%) 仍然需要稀釋...

附註: 腎上腺素 1 mg/ml = 1:1000 (1千)，因此1:100,000，須稀釋一百倍喔!!

這類U與mg或mg/ml與比例的問題非常常遇到，但差一個零就是差十倍，又是高警訊藥品，不得不小心!!

圖片來源: http://goo.gl/odsr8

昨天看到這則新聞，一名少女因為吃了藥後長滿了絡腮鬍...

根據新聞中的描述，這名少女罹患了再生不良性貧血 (aplastic anemia)，這類疾病最常使用的藥物包括:

- 抗胸腺球蛋白 ATG (antithymocyte globulin)
- 類固醇 corticosteroid
- 免疫抑制劑 cyclosporin

所以並不難猜測，類固醇 (尤其是高劑量) 與免疫抑制劑 cyclosporin都有可能造成多毛症 (hirsutism)...

引起多毛症的藥物非常多，包括:

- 與雄性激素相關的: testosterone，danazol (同樣可能用於治療血液疾病)，corticotropin (ACTH，診斷用途)，高劑量類固醇，androgenic progestins (部分口服避孕藥物成分)，acetazolamide，anabolic steroids

- 與雄性激素無關的: cyclosporine，phenytoin，triamterene，minoxidil (即是落健主要成分)，penicillamine，metoclopramide，methyldopa reserpine

在日常生活中，可能因為服藥造成這類副作用的病人族群還蠻清楚的，例如妊娠高血壓，免疫疾病 (類風濕性關節炎，紅斑性狼瘡等等)...

雖然通常是停藥後會逐漸恢復，但外觀上的影響總是讓人印象深刻，當使用這些藥物的好處仍多於 (要常刮鬍子) 壞處時，周圍的人還是要多份體諒與同理心...

有關藥物引起多毛症相關文獻，請參考:

Hirsutism in women. Am Fam Physician. 2012; 85(4): 373-80.

Management of hirsutism. BMJ. 2009; 338: b847.

那要處理多毛症，除了根除原因外，有什麼藥物可以使用呢? (百萬小學堂又上身)

前一陣子感冒 (flu) 後面接著急性鼻竇炎 (acute sinusitis)，完完全全印證了所謂的"double sickening" (屋漏偏逢連夜雨的一種)...

很不喜歡吃藥的我也開始吃了一些藥，但一下子一天一次 (也不知道什麼時候吃，還要問)，一下子一天吃三次，都亂了...

附註: 劃掉的那個梗，本院的同仁才會心領神會 (只能意會，不能言傳)

今天介紹一款界面非常精美且實用的App，不但可以定時提醒您吃藥的時間，還可以以外觀辨別該吃哪一種藥，不論您用的是口服錠劑，膠囊，維他命，打針的，還是吸入劑都可以用圖形取代傳統的文字...

還有很可愛的小藥盒 (模仿起來令人作噁)，上面有時間，裡面有提醒您該吃的藥，真是一款非常貼心的App...

這樣還不夠，如果您是個孝順父母的乖小孩，這款App還可以同時記錄好幾個人的用藥史，同樣可以提醒您該提醒長輩服藥，是不是一款一定要buy的App呢?

除了iPhone版本之外，iPad版本可以一次瀏覽一天要吃的藥 (當然藥還是少吃一點比較好)

這款App只花您一杯飲料的錢，30元就可以帶回家 (裝在iPhone/iPad上)...

AppStore: Pillboxie

話說回來，用了這個App，我不會忘記吃藥了 (開始懷疑我有癡呆的前兆)...

這裡是哪裡? 我在幹什麼?

社區性肺炎 (community-acquired pneumonia; CAP) 在小編懵懂無知時，一直覺得奇怪，為什麼只有社區居民會得肺炎? 大樓就不會嗎? 公寓呢? 農村呢? 漁港呢? 監獄呢? 學校呢? ("為什麼?"小孩魂上身)...

當然事實上證明了就是我的無知，不過按照陳秀熙教授的理論:

"不決策亦是決策也"，"那無知也才會有知阿" (或是無知之最高層次在於終於知道自己無知..@@)

許多胸腔科醫師會針對特定類型病人 (例如高齡，特定病徵，對一般抗生素反應等等) 來決定是否加入可以對抗非典型病原菌的抗生素...

附註: CAP病人可能的非典型病原菌包括黴漿菌 (Mycoplasma pneumoniae)，退伍軍人桿菌 (Legionella pneumophila) 與 肺炎披衣菌 (Chlamydia pneumoniae)

再附註: 天氣開始涼了，有研究顯示，溫泉也是退伍軍人桿菌喜歡的地方，退伍軍人桿菌可以存活在20~50C的溫泉水中，且pH偏好在5.0~9.0之間，泡溫泉可以殺菌的觀念不見得正確喔!!

(右圖為退伍軍人桿菌的玉照)

一篇考科藍系統性綜論 (好久沒出現了) 中，收集28篇 (共5939位受試者) 隨機分派研究，希望比較這些抗生素之間的差異，結果發現，包含非典型菌種的抗生素 相較於 未包含這些菌種的抗生素:

- 死亡率並無顯著差異 RR 1.14 (0.84-1.55)
- 包含非典型菌種可能增加臨床治療成功率，但未達顯著差異
- 包含非典型菌種抗生素組，發生腸胃道不良反應機率顯著較低 RR 0.70 (0.53-0.92)

Adapted from Cochrane Database Syst Rev. 2012 Sep 12;9:CD004418.

=========== 以下分隔線 似乎無關主文 ===========

就像教授說的，"決策"才是最難的事情，要考慮"決策層次"，從證據 (evidence) 到決策 (decision making) 的過程中，早期只考慮證據的時代已經過去了，就像許多系統性綜論，給我們的並不是答案，反而是目前證據非常地有限

從系統性綜論的"綜觀"，到個人化醫學 (personalized medicine) 似乎是事情的兩個極端，要怎樣連結這兩個極端將是臨床工作者最頭痛的地方

(這也是為什麼許多臨床工作者認為實證醫學僅供參考，如有雷同，純屬巧合最主要的原因)

天氣變涼了，不論是流感 (influenza) 或是肺炎鏈球菌疫苗 (pneumococcal vaccine) 的詢問度越來越高...

附註: 雖然大部分是問疫苗的廠牌與價錢 (當然嗎，景氣很差捏)...

美國醫師學會 (ACP) 配合美國疾病管制管理局 (CDC) 的疫苗接種執業顧問委員會 (the Advisory Committee on Immunization Practices; ACIP) 推出一款iOS使用的App，裡面有所有您想要有關疫苗的資訊 (就是沒有價錢)...

這款App (上圖左) 內容包括:

- 檢索特定疫苗
- 瀏覽所有疫苗 (上圖右)
- 線上更新美國醫師學會新聞
- ACIP發佈的疫苗接種建議時程

這款軟體設定的對象比較傾向兼顧醫療健康照護人員與一般大眾，內容並不會有太多艱澀的研究數據...

如果您想看完整的資料，請到:

ACIP Adult Immunization Schedule (成人預防接種時程表)

ACIP Child, Adolescent & "Catch-up" Immunization Schedules (兒童，青少年與追加疫苗接種時程表)

事實上，台灣疾病管制管理局同樣也有"ACIP"喔，詳見傳染病防治諮詢委員會－預防接種組

如果要台灣當地的資訊，請見疾病管制局預防接種網

等等等等，差點忘了給今天介紹軟體的連結 AppStore: ACP Immunization Advisor

2012/10/23 置頂更新: 網友反映應該翻成"永生的"時間偏誤，似乎比"不死的"來的更好

有時候中文的"造詣"太差還真的是很麻煩，上個禮拜的討論會中，主講者提到"immortal time bias"，似乎是有聽過但當場霧沙沙...

immortal = living forever 不死的

翻成"不死的時間偏誤"也可堪稱一絕了...@@

所謂的"immortal time bias"指的是觀察性研究中可能誤導研究結果偏向暴露組的一種偏誤...

先看"immortal time"，指的是一段不會發生死亡或試驗終點的追蹤時間...

在觀察性研究中，必須要決定一個人的"暴露"或"治療"狀態 (treatment status)，但這個動作可能會受到一些因素延遲，例如:

如果出院 (discharge) 開始算後續追蹤，從出院時醫師開立處方，到藥局取藥中間的時間被認為是"不死的"，因為會被歸類到"暴露"或"治療"組的受試者，必須"活到"領到藥 (其實應該是用到藥) 才有可能被歸類到這一組...

相對的，在這段時間死亡或發生事件的受試者，自然而然因為沒有領 (用) 到藥或已經發生事件，而被歸類到另一組甚至是排除在研究之外...

這就是所謂的"immortal time bias" (完全放棄那個中文翻譯名稱)...嚴格來說，應該屬於"分類錯誤偏誤 (misclassificaiton bias)" 的一種 (上圖)...

這樣的偏誤，被分到"暴露"或"治療"組的受試者，可能因為本身運氣比較好死亡或發生事件風險比較低，因此通常會使結果偏向"暴露"或"治療"組...

文獻中也提到幾個偵測這個偏誤的方法，包括:

(1) "暴露"或"治療"狀態是否在開始後續追蹤後才被決定

(2) "暴露"或"治療"組的後續追蹤開始時間是否不同

(3) 決定"暴露"或"治療"是否有順序性

(4) 受試者是否會根據後續追蹤時決定分類在"暴露"或"治療"組而被排除

Adapted from BMJ. 2010 Mar 12;340:b5087.

不死的時間偏誤...不死鳥時間偏誤...死不了時間偏誤...(我承認我中英文都不太好)

什麼!! 經濟不景氣還要買什麼iPad!?

雖然經濟很不景氣，不管什麼"333"，"666"還是"369"的，但一些新發展還是可以提供給我們參考...

早期 (包括目前) 病人最常接受到的藥品資訊就是所謂的仿單 (藥品說明書)...

那堆密密麻麻的小字，老實說，根本分不清楚是給醫療人員看的，還是給一般民眾看的，又有很複雜難懂的病名，還有很多研究數據，雖然盡到"告知"的角色，但沒有做到"理解"的功能...

或許 (或許啦!!) 手上的那一台iPad除了砍水果停飛機外，有更多功能可以利用...

藥廠的專家們腦筋動得真快，已經有公司開發出給藥劑量計算程式 (上圖)，專為特定藥物設計的App，可以提供個人化的用藥資訊...

以這個藥物來說 (Tocilizumab，這是一種用於治療風濕性關節炎)，常用起始劑量為4 mg/kg，他就可以在iPad上用轉盤 (類似體重計) 的方式指定某個體重，接著就可以帶出劑量，更別說其他應該要有的資訊...

或許 (或許啦!!) 之後我們除了給仿單之外，在藥局外面的牆上就有許多QR code，直接掃描QR code (就可以買東西)，就可以下載藥物資訊 (右圖)...

科技始終來自於人性，隨著經濟科技進步，人們依賴機器設備的事情越來越多，不知道100年後的人類腦容量會不會變得更少...(為期100年的世代研究)...

黴菌引起的腦膜炎 (fungal meningitis) 並不常見，通常是發生在免疫功能缺損的病人身上...

美國疾病管制管理局 (CDC) 已經發布，在美國東岸好幾個州發現數起黴菌性腦膜炎，經過調查後，這些病人都有一個共同特徵...

那就是接受過硬膜外注射類固醇 (epidural corticosteroid injection)...

截至美國時間10月4日，已經有5人因此死亡，當然，死亡數字越報越多 (今天已經有媒體報告70~80人)...

根據目前調查結果，懷疑是一家位於麻州的製劑配製工廠，稱為"新英格蘭配製中心 (New
England Compounding Center)" 在無菌配製上出了問題，使得一用於脊髓注射的類固醇製劑methylprednisolone acetate (80 mg/ml) 被黴菌汙染...

這可不是小事，等於是直接將黴菌注射到中樞神經系統，遭受感染的風險當然大增...

CDC公佈已經有病例的州地圖如下，且已經儘速追蹤接受受汙染藥物注射的病人...

同時，CDC也發佈疑似案例的診斷方法，包括:

(1) 腦脊髓液培養: 除了標準細菌培養外，必須加入分枝桿菌染色 (AFS) 以及黴菌感染，樣本需培養2~3週

(2) 血清Aspergillus galactomannan檢驗: 因為這次感染的主角為麴菌 (一種黴菌)

(3) 如果有其他組織樣本的話，應該接受黴菌培養

資料來源: 美國疾病管制管理局網頁

治療方面，知道敵人是誰，就可以對症下藥，目前的治療建議是 (順便複習一下麴菌病):

(1) 所有病人都應該接受voriconazole (Vfend) 治療，第一天 6 mg/kg IV Q12H，之後4 mg/kg IV Q12H

(2) 可以考慮合併高劑量lipodomal amphotericin B治療，7.5 mg/kg IV (不建議脊髓注射，因為相關資料非常有限)

資料來源: 美國疾病管制管理局網頁

有關於本次群聚感染的相關資料，請參考美國疾病管制管理局的期中報告

叫好不叫座的間接比較 (indirect comparison) 又來了，但是之後我們一定會接觸到這類文獻的...

繼上次這篇 讀者指引 - 如何評估網絡綜合分析 (User's Gudie to the Medical Literature - How to Read & Interpret Mixed-Treatment Comparison Meta-analysis) 之後，繼續整理這類文獻的評讀重點:

JAMA上這篇文章提出的重點包括:

(1) 研究結果可靠嗎?

- 這篇文獻是否探討一個有意義的臨床問題?
- 是否全面且徹底地搜尋文獻?
- 收納研究是否有重大偏誤 (bias)?

(2) 研究結果為何?

- 形成的網絡中有多少證據?
- 研究結果相像嗎?
- 整體治療結果及不確定為何? 這些治療如何排序 (rank)?
- 分析結果強度是否足夠? 特定分析 (敏感性分析或侷限誤差風險較小的研究) 方法是否會改變結果?

(3) 如何應用分析結果?

- 這篇文獻是否考量所有病人重要預後 (patient-important outcome)?
- 是否考量潛在的治療選擇?
- 次組分析可信嗎?
- 整體證據品質與證據限制為何?

事實上，這與評讀"系統性綜論/綜合分析 (systematic review/meta-analysis) 的方法差異不大，接下來將會針對"不同之處"加以說明...

附註: 越來越覺得這篇會越沉越深...沉到海底...@@

(1) 是否同時有直接與間接證據?

如果有，就會變成封閉式循環 (closed loop) [上圖B]，同時有直接與間接證據將會增加我們的信心 (信心似乎很薄弱)

(2) 直接，間接研究結果是否相似?

這點非常重要，在網絡綜合分析內稱為"不連貫性 (incoherence)"，過去一項分析針對112個直接 與 間接比較分析顯示，14%的結果是不連貫的，研究數目較少以及評量主觀預後的研究，不連貫的風險較高

造成不連貫性的主要原因包括: 偶然性 (chance)，真的有差異，直接或間接比較研究的偏誤

(3) 整體治療結果? 不確定性 (uncertainty) ? 以及如何排序 (rank)?

目前比較常見到用於MTC的分析方法主要有兩種，分別為"拜森 (Bayesian) 分層方法" 與 "迴歸 (regression) 模式"，在B法中，會看到與B模式中的信賴區間，稱為"可信度 (credible) 區間"...

另一個在文獻中常看到的結果表達方式就是排序 (ranking)，這麼多研究結果，到底誰排老大的機率是最高的 (右圖)?

但這篇文線指引中，作者們特別提醒排序可能的問題，經常是過於簡化複雜的分析結果 (但我們就是想看比較簡化的阿!!)

且成為老大的機率不等於效果大小，作者們舉了一個例子，一篇比較治療C型肝炎的MTC中:

teleprevir與boceprevir比較，達到持續病毒反應的勝算比 (OR) 為1.42，95% CrI 0.89-2.25...

但排序後，teleprevir第一的機率為93%，相較於teleprevir的7% (會不會差太多!?)

接下來還有評定MTC證據品質的方法，To Be Continued...(要分幾集阿?)

沒有效果的研究通常會比有顯著效果的研究獲得更多的"責難" (虛無假設不同)，這算是一種"批判性誤差 (appraisal bias)"...

解釋一下，一般介入型研究的假設，介入是有效的，能夠減少某些事情發生，一旦得到中性結果甚至是負面結果時，我們會覺得"可惜" (投以遺憾的眼光)，但得到顯著的結果時，我們通常是抱持"質疑"的態度，例如:

"臨床研究看看就好"

"這是藥廠贊助的"

"這都是數字遊戲"

當然，鑑古知今，過去有太多前例告訴我們研究結果並非絕對的 (但昨是今非的可能性 遠大於 昨非今是，曾經被證明無效的研究，不太會有人再去嘗試)

回到這項研究，每次都將結果賴給樣本數目不夠多 (不夠看到顯著差異)，但在降低4%風險 (RR 0.96) 的假設下，不知道要多少的樣本數才能看到大家想看的差異，但到那個時候，這個4%的"相對"風險差異，真的有很大意義嗎?

美國糖尿病醫學會 (American Diabetes Association; ADA) 更新了最新第二型糖尿病治療目標 (treatment goals)...

附註: 左圖為美國糖尿病醫學會官方圖標，圖片來源為美國糖尿病醫學會官方網站

這篇文獻同步發佈於Diabetes Care與Diabetologia期刊，以及EASD (he European Association for the Study of Diabetes) 網站

第二型糖尿病的治療是一門複雜的學問，傳統上一視同仁的治療目標 (HbA1c 7%) 已經不再是唯一，新的治療指引要求個人化設立治療目標，決定目標的因素包括:

- 病人狀況 (patient's condition)
- 能力 (ability)
- 耐受性 (tolerance)
- 期望 (desire)

ADA這次更新不是以"指引 (guidelines)"而是用"立場聲明 (position statement)"的原因是不希望"指引"這兩個字過於沉重 (似乎有暗示不這樣做就不符合...的感覺)

根據Medscape新聞內容，這次的聲明有七個重點:

(1) 個人化血糖控制目標與使用藥物
(2) 飲食控制，運動與衛教是治療計畫的根本
(3) 除非不適合，應使用metformin做為第一線用藥
(4) Metformin後，可以加上其他口服降血糖藥物 (OHA) 或胰島素，且應儘量減少副作用
(5) 最終仍可能必須使用胰島素
(6) 決策應該納入病人觀點，包括偏好，需求與價值
(7) 重點應該放在心血管危險因子的整體考量

其實，這七點似乎沒有太多新意，但很清楚地表示兩項核心價值:

- 糖尿病治療目標並非唯一 (還要考慮其他危險因子) 與單一 (只有一個值)
- 糖尿病藥物選擇沒有一定 (必須納入病人觀點)

事實上，低血糖 (hypoglycemia) 事件的重要性隨著許多研究結果而快速上升，包括最近NICE-SUGAR後續分析 以及 前幾年的ACCORD 研究 (超級老調，請自行參閱)...

指引的角色一直被許多醫師"嫌棄"，確實，但要有限的篇幅裡面納入"複雜"的臨床決策是非常難的，指引很可能被相關人士拿去作為判斷性標準 (符合指引或不符合指引)，但站在臨床醫師的角度，這個做法會引起相當大的反彈...

Medscape New: New EASD/ADA Position Paper Shifts Diabetes Treatment Goals

間接比較 (indirect comparison) 的風潮已經逐漸蔓延出來...

像左邊那張圖一樣的東西，會如排山倒海般地侵襲而來...(誇張了)

前幾天的JAMA上，線上刊登了一篇讓我中秋節那天看到半夜兩點的文章...

實證醫學教父級的Gordon Guytt醫師與同事們，推出最新版的讀者指引 (User's guide)，這是鎖定的目標就是熱門的間接比較文章...

不想看我廢話的直接點這 How to Use an Article Reporting a Multiple Treatment Comparison Meta-analysis

要先提醒的，這篇文章的重點不在於如何執行間接比較，而是站在一個讀者的立場，如何"看"與"闡釋"這類文章

所以如果您是希望做間接比較，請先到WinBugs網站

文章中一開始就點出對於混合治療型比較 (mixed-treatment comparison; MTC) 綜合分析的需求，因為傳統綜合分析:

- 進行的是配對比較 (pairwise comparison)
- 只能看到部分證據
- 不能回答"哪一個是最好的"

MTC (或稱網絡綜合分析 network meta-analysis) 的發展就是為了探索這些問題...

一般間接比較有很多"比法"，可以很多不同藥物各自與安慰劑比較 (star network)，也可以互相比較 (single 或 connected network)，當然也可以最複雜的亂七八糟比較 (complex network)...

附註: 以同時比較5種介入方法而言，就有5 x (5-1) /2 = 10種排列組合

文章中提到，要"看"MTC文章前，必須先了解這些研究分析必須根據下列三項基本原則:

(1) 可以進行配對比較的研究，是否長的很像 (homogeneous)?

(2) 收納的研究除了介入外，是否相似? (similarity)

(3) 如果同時有直接與間接證據，這些證據結果是否一致 (consistency)

接下來，這三個原則將會不斷出現...

To Be Continued...

為什麼這麼說? 因為這個問題高居實證護理類最想解決問題排行榜第一名!!

(恭喜老爺，賀喜老爺)

這期的Lancet上刊登了一項可以回答這個問題的隨機分派研究，這個鼎鼎大名的問題就是”三天就換一次導管，有比較好嗎?“

確實，要做研究就應該要做這種具有改變目前執業方式潛力的研究，而不要再用"High-throughput screening (HTS)"的方法測試某個藥物與某個風險之間關係的方法了 (攤手)～