主题：漫谈体检策略－统计相关的故事（一） -- xtqntd

世界真的很复杂

我们要去体检，我们陷入了一张无穷无尽的概率推断的巨大网络，虽然我们总是希望这样的推断是因果推断，但绝大多数时候，只是相关性的概率推断。

某项检测是不是适用于某个群体－｜

我要检查什么东西－－－－－－－｜

我是谁－我属于哪个群体－－－－－－》是否检测某指标－－》检测方法是否能准确反映这个指标－－》这个指标能否反映某个疾病－－》是不是有某个疾病

这就是临床医生每天面对的世界，每天积累着经验，每天修正着自己的判断。没有人会在做诊断的时候这样一步一步地推，一切都在潜移默化中融入了思维，这就是人脑神奇之处。

抱怨这次医改提高医生服务诊费的河友，如果您知道了诊断是如此复杂的事情，您还会抱怨医生收的服务费太高么？假设同样的工作强度下，布隆博格和麦肯锡卖信息和咨询意见各自收费又是多少呢？

行文至此，不由得上一段严肃的讨论。

医生应该是贝耶斯主义者，只是大多数时候他们并不需要仔细分辨。

医学是经验学科，医生随着经验的积累不断地修正自己的判断，也在不断地适应自己所面对的人群。随着现代医学分科的不断细化，专科医生越来越局限于自己专长所能见到的人群。但经常地，他们也会经常忘记自己所下结论的人群。

对普罗大众推荐合适的基本体检，应是面对普罗大众的全科医生的作用所在，并由此担负起正确分诊的重任。因为各种因素的影响，文化、经济和人的心态，基层全科医生待遇低、地位低，无人肯做，无人尊重，于是平均水准也相对较低，由此进入恶性循环。在美国也是一样的情况。之前的讨论中出现的争论正是目前我国和美国部分医疗现状的一个共同缩影：

部分富裕的人们涌向最顶尖的医院，专科医生取代了全科医生的职责，或有意或无意直接推荐高精尖的适用于特殊人群的检查给一般人群。其中纠结了太多的利益、名誉、自我认同和群体认同，绝非一两句就能解释。而穷人们在这样潮流的裹挟之下，也只能随波逐流了。

前面的争论中反复出现并为医生自豪的，也是现在极为很热门的一个词汇就是循证医学，力图把医疗手段标准化、证据化。以往比较常见的如证据分级、meta分析等已为我国医界所接受和广为应用，当然，水平各有千秋。进一步发展可参考美国兰德公司的三大支柱之一，兰德医疗的研究，他们目前正在从事着标准化医疗决策的研究，临床医生、流行病学家和统计学家共同合作构建基于Baysian理论基础上的各类决策树和决策理论，用于制定相对标准化的疾病诊疗流程、预后判断，广泛运用于临床实践和医疗保险业。高水平专科医生大可以此为参考依据。

但遗憾的是，如此强大的工具在目前我国医学教育模式的大背景下并没有得到最好的发挥。为了晋升，必需要有博士学位，必需要有SCI论文。于是医学博士生们被要求待在实验室里钻研动物模型，最重要的临床实践却不见了，这在国内某些新贵医学院中表现得特别明显，论文，论文，还是论文。博士不会看病者大有人在，即使是研究循症医学的博士或是专科医生，倘只醉心于跟踪所谓最新的文献，却忘记了这些文献结论下在什么样的人群，而自己面对的又是什么样的人群。

另一方面，这样的标准化流程也成为了极佳的，往善处说是自我保护，往恶处说是推卸责任的借口－－这里的也是现实中的善恶没有明确的分野－－这是目前最好的证据，我一步一步照着来的，这也是正是目前部分医疗官司压力下的某些医生保护自己的无奈之举，也是某些医生推卸责任的基本模式。