OMG！只有十分之一的疗法得到了高质量的证据支持？_风闻

当你去医院看病时，医生给你开具的处方药你可能从来没有怀疑过它的疗效。因为它们通常被默认是有明确临床证据支持的。

但恐怕不是这么简单。

近日，发表在**《Journal of Clinical Epidemiology（临床流行病学杂志）》**上的一项研究中，**由英国牛津大学领导的国际研究团队通过使用****证据质量分级和推荐强度系统（GRADE系统）**分析了Cochrane关于流行病学的评价后表明，只有十分之一的疗法得到了高质量的证据支持。

Cochrane系统评价因其质量措施非常严格，被公认为平均质量比普通系统评价更高。

这项新研究分析了Cochrane 2015至2019年期间的154条循证医学系统评价。根据GRADE系统来确定它们是否提供了高质量的证据。

其中，只有两条评价具有统计学意义的结果（这意味着这些结果不太可能由于随机误差产生）并被评论作者认为在临床实践中是有用的。

通过GRADE系统的评价，质量为中、低和非常低的证据分别占比为37%、31%和22%。

GRADE系统关注偏倚风险等因素。例如，“盲”研究（患者对服用的是药物还是安慰剂不知情）提供的证据比“非盲”研究质量更高。

“盲”研究非常重要，因为知道自己接受什么治疗的人会比不知道的人产生更强的安慰剂效应。

此外，GRADE还考虑了研究的不准确性是否是由治疗使用的方法差异导致的。

在2016年的一项评价中，研究人员发现，有13.5%的人（约七分之一）报告说治疗得到了高质量证据的支持。根据GRADE系统，缺少高质量证据意味着未来的研究可能会推翻现在的结果。

之所以选择这154条评价，是因为它们是608条原始评价的更新。这使研究人员可以检查更新的新证据是否为更高质量的证据。

但是它们没有。

在2016年的评价中，有13.5％的评价报告称治疗方法得到了高质量证据的支持，但随着收集的证据越来越多，证据质量也在逐渐下降。

研究人员也承认他们的研究存在一些局限性。首先，研究中的样本量可能并不具有代表性，其他研究发现超过40%的医疗方法可能有效。此外，研究中的样本量也不够大，无法检验是否有某些类型的医疗方法（药理学、外科学、心理学）优于其他疗法。也有可能是用于给证据分级的“金标准”（GRADE）过于严格。

太多低质量的研究

研究人员称，很多低质量的试验都被发表了，他们的研究正是为了反映出这一问题。在学术圈存在“要么发论文，要么别生存”的压力，所以开展的研究越来越多。

仅仅在PubMed上，每年就有超过1.2万项新的临床试验发表。这相当于每天都有30个试验发表。

系统综述的目的是整合这些研究，但现在它们也太多了，仅在PubMed上每年就发表超过2000篇。

30多年来，循证医学运动一直在倡导提高研究质量的必要性，但矛盾的是，尽管指导和指南大量涌现，但却没有证据表明情况已有所改善。

1994年，牛津大学的医学统计学教授Doug Altman就开始呼吁少而精的研究。这本应该是件好事，但现实却相反。

每年都有大量的试验被发表，再加上需要发论文才能在学术界生存的压力，就导致了大量的学术垃圾被发表，而且这种现象并没有随着时间而改变。

低质量证据带来的后果很严重：没有好的证据，我们就无法确定治疗是否真正有效。

GRADE系统太过严苛

一个木匠只有在万不得已时才将问题归咎于工具，因此关于GRADE系统不起作用的借口应该慎用。

然而，在某些情况下，GRADE系统的确过于严苛。例如，评价特定锻炼方法的试验几乎都不可能有高质量的证据。

锻炼类试验不可能是“盲”的，任何进行锻炼的人都知道自己属于哪个锻炼组，而对照组的人也知道自己没有进行锻炼。此外，很难使大量受试人群进行完全相同的锻炼，然而让每个人服用相同的药物却是比较容易的。

这些固有问题使锻炼类试验一定会被评价为低质量证据，无论这种安全的锻炼方式多么有效。

另外，这些方法也很严格。尽管系统综述有很多结果（每个结果都可能是高质量的），但研究人员关注于主要结果。例如，评价止痛药的主要结果是减轻疼痛。然后，他们还可能测量一系列的次要结果，范围从减轻焦虑到患者满意度等。

关注主要结果可以防止错误的发现。如果关注很多结果，就存在这样一种风险，即其中一种结果很可能因偶然因素而成为高质量的。为了缓解这种情况，研究人员研究了是否任何结果（即使它不是主要结果）都有高质量的证据。他们发现有五分之一的治疗方法对于任何结果都有高质量的证据。

平均而言，大多数在系统综述中已通过有效性检验的医疗方法并没有高质量证据的支持。

研究人员表示，还需要更好的研究来解决不确定性，以便我们能对采取的治疗方法更有信心。

论文链接：

https://www.jclinepi.com/article/S0895-4356(20)30777-0/fulltext