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當前位置:首 頁 >> 新聞中心: 如何讀正確高效醫學文獻?

如何讀正確高效醫學文獻?

添加時間:2012-5-31

醫學研究進展飛速,每天都有大量的論文發表。對於同一個命題,不同的研究甚至得出相反的結論。應該如何評價一項研究的好壞,研究結論是信還是不信,可以用以下3步法。

第一步需要了解研究的設計。醫學研究大致可以分為兩類,觀察類和實驗類。兩者的差別在於是否有人為的幹預。觀察類又分為描述性和分析型兩類,前者包括相關性研究(Correlational study)和橫截麵研究(Cross-sectional study);後者包括病例對照研究(Case-control study)和隊列研究(Cohort study)。實驗類研究包括社區試驗(Community trial)和臨床試驗(Clinical trial)。這些研究類型的可信度由低到高。而臨床試驗又以隨機、對照、雙盲試驗的信度最高。





了解了研究的類型,第二步需要判斷結果有無真實的統計學意義上的關聯。明確的統計意義上的關聯還需要除外機率(chance,偶然性)、偏倚(bias,係統誤差)和混雜(confounding factor,即與因果都相關的因素)的影響。大多數得到發表的研究都是陽性的,即p<0.05,所以偶然性的影響已經不大。對於偏倚和混雜的判讀,需要很多的經驗。任何研究無法杜絕,隻能盡可能減少這些影響。

第三步需要能否判斷該關聯是否有因果關係(Causal effect),即結局是否是由該原因造成的。上麵所說的相關性是統計學上的一個概念,是指某個因素的變化會導致另外一個因素的變化,但是這個因素的變化是不是另外一個因素變化的原因,是不能被確定的。相關的因素並不一定有因果聯係,比如夏天太陽鏡的銷售量和雪糕的銷售量。判斷因果關係,可用到Hill標準,包括:

1.關聯的強度 (RR,OR);

2.關聯的合理性(是否與現有知識吻合);

3.關聯的生物學可能性;

4.關聯的時間順序;

5.關聯的劑量-反應關係:A的劑量增大,B的反應是否會增加;

6.關聯的特異性;除了和B相關,A是否還和C相關;

7.關聯的實驗室證據。



 

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