五千年(敝帚自珍)

主题:【原创】什么是RCT--- 送给中间派的您 -- 虽远必诛

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家园 【原创】医学实验的特点3

4,上次提到了如何鉴别狮子和周老虎的重要性,现在就介绍一下如何看作者是否鉴别了这个重要的点,如果这个不做,那么实验本身就有问题,就不能被接受,所谓的internal validity 不好,试验设计有问题。

还是拿重要治疗普通感冒为例。

中医对感冒没有明确的诊断标准也不分普通感冒,其他上感的区别。所以中医的标准不能被接受,因为上来一帮,您都不知道哪个是周老虎,哪个是大狮子,哪个是小猫咪,还有霸王龙。

因此只有实验中明确提出鉴别诊断,指出什么样的患者包括在内,什么患者排出在外的才有意义。

所以您看实验一定要看患者选择中的,inclusion criteria, 和 exclusion criteria。

回到感冒的问题,在Cochrane Reviews 中提到了有些作者把急性咽喉炎也包括在内了,而且在后期的数据处理中没有把这些患者拿出来,因此就混淆了周老虎同大狮子,这个实验至少在这个中药对普通感冒的判定上就没有价值。

有的实验干脆不写清楚,是否排出了相关的容易混淆的疾病,那么在判定上就认为没有作区别,没有价值。

不能证明真的,只能认定为假的,直到有了能够证明真的证据出现。

总是有唧唧歪歪的声音说,穷举法,那么多的中药,不能一杆子打死,一定有好的。这话在哲学上是正确的,在实践上是错误的,目前没有证明中药对普通感冒有效,就是无效。直到你拿出有效的证据出来为止。

他们好像忘记了,谁主张,谁举证这个简单的道理了。

5,人体实验同动物实验的区别:动物实验不用关注实验动物的权利,(有人不同意,但是这是现实),动物没有思想(至少目前没有证据证明有),动物的模型容易控制,不需要特殊的鉴别诊断,动物没有其他的治疗介入,容易控制实验过程。

比较简单的例子,研究药物对血脂的控制,可以给试验动物喂食,明确脂肪含量,热量的食物。这样就可以相对准确的计算出药物的血脂的影响。

但是人体实验不同,患者未必会遵守要求,另外还要尊重患者的自主性,参看医学伦理 autonomy 的内容。

还有实验动物的年龄,性别都容易控制,随机分组也容易,人体实验可能不会这么方便。患者采集的过程可能就累死人。这些在动物实验都不成问题。

还有患者的drop off,脱离实验的问题,实验动物恐怕没有任何的机会说,去NND,老子猪八戒摔耙子,不伺候猴了。

人体实验,患者都有知情权,拒绝权和中止实验的权利,因此,即便你的实验设计再好,过程控制的再好,但是如果DROP OFF的比例太大,也没有意义。

也就是说很多的因素都是无法预见的。(有人说实验动物死亡,那个也要计算在实验内)。

尤其是长期的实验,一年,两年,几年的跟踪,非常难。

5 盲:

为什么要控制患者不让他们知道吃的什么药?主要是控制安慰剂效应。

为什么控制实验人员?主要是防止出现测量的上bias。

为什么控制数据分析人员?主要是防止处理数据过程,进行人为的有利或者不利于实验的调整。

关于第一点,很多人有意见,说:人不是小白鼠,不能不给药物治疗,是不人道的。

这个不是问题,比如说中药治疗H1N1,完全可以两组,一组给达菲,一组给达菲+中药,一组给达菲+安慰剂,当然最好一组单个中药,还有一组什么都不给。

但是前三组足够了。

如果一组给达菲,一组给中药,就出现不给治疗的问题了。而且也很难比较清楚,至少是一组中药,一组达菲,一组安慰剂,一组什么都不给。

至于有人说,安慰剂有价值,这里就不争论了,因为实验的最大目的就是验证是否有效,排除一切干扰因素,包括安慰剂效应。

为什么要让实验者,或者准确讲测量者不知道实验分组?主要是降低系统误差,比如说测量关节活动范围,在最小的精度下,总是有一个需要估计的值,如果测量者希望试验组数据好,会自然不自然跳高数据,比如最小是1度,那么0.6就是一度了。对于对照组,0.6可能就是0。这样累积下来会得出假的结论。如果测量者 不清楚分组这种明显的bias就不存在了,随机的分配到每个组。

最后是数据处理,这个要求不是非常严格,当然也是一个出问题的点,尤其是需要做数据调整的时候,那个该进,那个该退,不知道,就无法特意的偏向某一个组。

因此double blind 是比较好的,tri-blind是最好的。

当然临床有的时候非常难实现blind,尤其是治疗性的,比如说针灸,可以用 shame needle,但是还是要扎的,无法完全让患者不知情。

中药也是一样,虽然可以装胶囊,肠溶,但是长期患者还是会得知一些信息。

但是这些是前进道路中的困难不是不可逾越的。关键是要有科学的态度去对待这些困难。

坐在地上撒泼,说人家迫害你是没有用的,真金不怕火炼,要同过验证才能广大发扬。

去上班,回来接着写,样本和分组。

通宝推:daharry,
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