关于循证医学、精准医学和大数据研究的几点看法
转自：中华流行病学微平台
唐金陵1, 李立明2.1. 999077 中国香港中文大学公共卫生及基层医疗学院;2. 100191 北京大学公共卫生学院摘要循证医学仍是当今最好的医学实践模式。需要注意的是，证据本身不等于决策，决策还必须考虑现有资源和人们的价值取向。证据显示，绝大多数患者不会因使用降血压、降血脂、降血糖、抗癌药而预防重要并发症或死亡，说明现代医学的很多诊断和治疗都不精准，找到那几个为数不多的对治疗有反应的患者就成了现代医学的梦。精准医学应运而生，但它并不是新概念，也不等于孤注一掷的基因测序。精准医学依赖的大队列多因素研究由来已久，也不是新方法。医学一直在寻求精准，而且在人类认知的各个层面都有所建树，如疫苗和抗体、血型与输血、影像对病灶的定位以及白内障晶体替换手术。基因不是达到精准的唯一途径，只是提供了新的可能性。但是多数基因和疾病关联强度很低，说明基因精准指导防治的价值可能不大，利用大数据和其他预测因素是精准医学的必经之路。在使用大数据问题上，强调拥有总体、大样本、关联关系而淡化因果关系，是严重的误导。科学从来不会待考察了总体后才进行推论；研究需要的样本量恰恰与效果大小成反比；否定因果关系就是对流行病学科学原理和方法的否定，放弃了对真实性的保障，最终会导致防治的无效。
因此，在确认疗效上，基于大数据的现实世界观察性结果不能取代随机对照试验的实验性证据。本文谨希望以怀疑和批评的方式，激发出精准医学和大数据蕴藏的真正潜力。关键词: 循证医学；精准医学；大数据；现实世界研究；流行病学方法一循证医学中的情与理
循证医学呼吁医学实践须基于现有最好的应用型(而不是基础型)研究证据[1-2]。没有循证医学的敦促，医学研究就多会停留在理论上；没有循证医学的反馈，医学研究可能会偏离正确的轨道；没有循证医学这张盾牌，资本就会更肆无忌惮地让医学为利润服务。然而，在肯定证据在医学决策中重要性的同时，还必须强调证据本身并不是决策，决策还必须兼顾现有资源的多寡、患者的需要和价值取向。
如果把证据称为理，证据以外可以影响决策的因素就是情。如果理是科学发现的客观事实(如一个药物被证明有效)，情就是人们如何利用这些事实的主观情感和好恶。医学决策，情与理缺一不可。在20世纪90年代循证医学初期，人们对医学应用型(主要是流行病学)研究及其产生的科学证据认识不足、重视不够，有必要特别突出证据在决策中的重要性。但是在证据和指南被视为“绑架”了医学实践的今天，有必要重申或特别关注其他因素在决策中不可或缺的作用，尽管目前还有很多医学指南和实践并非基于证据。
研究证明一个药物有效，这是理。理是中性的、稳定的，具
有普遍性，展示了决策选择的可能效果。证据无疑应该渗透到每一种决策中，证据存在时，忽视证据是无知和不负责任的行为。但是，对循证医学的很多误解和误用，多是因为把证据等同于行动，过度强调了证据在决策中的作用。我们可以造出原子弹，但有了原子弹不等于就可以杀戮，否则就是决策中对情的忽视。证据在决策中的作用就是告知真相，当证据被清晰地呈现出来时，它在决策中的全部作用就已经完成了。证据不会告诉你做不做、做什么，是人在做选择和决定。
药有效，吃不吃？取决于情。情的核心是支撑人们行动抉择的价值观，价值观决定了人们的好恶和需要、对事物重要性和意义的判断，以及对有限资源(如人力、物力、时间、金钱)的分配意向等。人们的价值观虽然不同，却没有严格的错对之分。情因人而异，面对中性不变的理，不同的人会做出不同的抉择。循证医学的走样，也多因情的滥用和自作多情。忽视证据的存在是情的滥用；只认理不认人，违背当事人意愿的决策是自作多情。降血压药物治疗100个高血压患者，5年内大约可以预防3例心肌梗死或脑卒中事件，费用不高，副作用不大。癌症靶向药物能延长生存几个月，但治疗所需费用可达几十万甚至上百万元人民币。治还是不治？没有绝对正确的答案，依情而定，因人而异。
其实，证据也非完全无情。以治疗为例，为什么人们研发了
一些治疗方法而不是另一些？为什么评估了一些治疗方法
而不是另一些？为什么选用了一些结局而不是另一些？为
什么发明了一些测量而不是另一些？为什么在这些人群中
评估而不是另一些？其实，科学探索真理过程中的每一步选择或多或少都有价值观的导向。甚至在什么是疾病这个医学最根本的问题上，也不完全由真理决定，也有人情。高血压、高血脂、糖尿病的诊断切点应该放到哪里？肿块多大的癌变才算癌症？没有绝对的客观标准[3-4]。疾病不是一个绝对客观、黑白分明的事实，如何定义疾病，通常需要人的主观抉择。主观性介入的地方，就是情之所系的地方[5-6]。
由于不同人群情的变化与不同，多数关于是否应该干预的“僵硬的”国际共识和指南都是可被质疑的。合理的治疗应该是在合适的地点、时间，由合适的提供者，给予患者可负担并愿意接受的安全、有效的治疗。“合理”就是既依据于“理”，也合乎于“情”。与指南恰好相悖，因为情的多变，合理的治疗必然因人而异，只能是个体化的决策。
我们强调合理医疗，是因为有很多不合理的乱象。为什么已经循证了还有乱象？就是因为在科学探索及证据应用中小
视了“情”的作用，或是“乱”用了情。不合理的乱象背后经常有利益的影子。无论如何，医学都不能丢掉它的初衷：患者利益第一。只有这样，医学的路才不会走得太偏。
另外，有人认为，循证医学否定了直觉、经验和假设，把随
机对照试验(RCT)和Meta分析或临床研究等同于循证医学，把统计学意义等同于临床意义，过于信任统计数字，用证据逼迫医生做不该做的事情，这些认识和批评多是源于对循证医学的误解[7]。也有人认为，循证医学中人文关怀不足，RCT 和指南被商业利益利用，进而引起过度诊断和过度治疗，例如有些靶向抗癌药物效果很小、费用很高、喊得很响，这些问题多是循证医学被误用的结果[8-9]。对循证医学的误解和误用不是循证医学本身的问题，而是使用者的问题。也有人指出，RCT中的患者不能代表所有患者，研究显示的平均结果不能精准到每个患者，RCT和Meta分析有自身的问题，研究中还可能存在偏倚、误导、甚至伪造的结果，这些问题反映的是整个现代医学和医学研究的局限性及其有关的不
良的人为因素，尚没有比循证医学指出的更好的解决方案[10-11]。
二精准医学不等于孤注一掷的DNA测序
20世纪后，慢性病成为人类疾病的主要负担，但是慢性病的防治远没有抗生素和疫苗应对传染病那么精准有效。例如，研究证据显示，100个患者服用抗高血压药物5年，只有3人因治疗可预防冠心病和中风，对其余97人无效。在绝大部分治疗的患者中无效，说明治疗很不精准。抗癌治疗、降脂药、降糖药等也都不精准。找到那几个为数不多的对药物有反应的患者就成了现代医学的梦，精准医学应运而生。如
果前面谈的主要是依据价值观的个体化治疗，而精准医学则是希望在生物学意义上的个体化。
20世纪生物医学最伟大的突破莫过于发现了人类遗传物质DNA的双螺旋结构，解开了人类遗传的密码。DNA测序可以发现疾病的易感基因，把预防做得更精准，也可以发现对治疗产生反应的相关基因，把治疗做得更精准。20世纪70年代PCR诞生后，最红火的医学研究应是与基因相关的研究，为攻克癌症和心血管病预示了无限的前景[12]，我们把大部分生物医学研究资源都用在了相关研究上[13-14]。
精准医学的最初愿景是希望通过基因测序这个全新的技术，找到对防治敏感的患者，进而大大提高防治的精准，提高防治效果[15-18]。但是，很多人一开始就怀疑基因组学技术本身可以独立而圆满地解决防治精准的问题[15, 19]。因此，人们在精准医学里又注入了其他新技术，如蛋白组学、代谢组学和肠道菌组学。进而在精准医学里纳入影响防治效果的传统因素和技术就成了必然，这些因素包括年龄、性别、家族史、疾病亚型，以及传统的病理、生理、生化、免疫、影像检查等。因此，当很多人还在认真揣摩精准医学到底是什么的时候，首先推出精准医学的美国把精准医学的旗舰项目(The Precision Medicine Initiative Cohort Program)改名为“我们所有人的研究项目”(All of Us Research Program)[20]。这个从基因测序出发的精准医学本质上已变成一个典型的流
行病学队列研究，基因特征不过是可测量的一种暴露因素而已。在众多因素之中，基因是否可以超越其他因素而胜出，还是未知数。
其实，除了纳入新的测量因素之外，精准医学不过是老药装新瓶，并不是什么新思想。逐步迈向诊断和防治的精准一直都是医学追求的目标，是医学最根本的目的所在，也是医学每一次重大进步的标志性特征。然而，医学的精准绝不只是基因层面的精准，也绝不是有了基因测量之后才可以精准。例如，自19世纪中叶起，微生物的发现及其检查方法的出现就是人类诊治传染病的一次革命性的精准，X线等影像技术是向活体内探测和定位的另一种革命性的精准。
广义地讲，认识到疾病的特异症状和体征，发明温度计、听诊器、X线、超声波、CT、内窥镜、显微镜，以及生理、生化、病理、微生物、免疫检查等方法，都是医学迈向精准的步伐。有了这些手段，已可将很多疾病的诊断和治疗把握得十分精准，尤其在防治传染病上，取得了有目共睹的成就。例如疫苗预防传染病、血型鉴定与输血，以及影像定位与外科手术。而且医学的精准已在人类认知的不同层面全面展开。例如，用CT确定骨折部位是大体解剖层面的精准，用内窥镜确定疾病的部位是在器官层面上的精准，确定癌症细胞类型是在细胞层面的精准，测量抗体确定感染菌型是分子层面的精准，基因标志物则是在基因层面的精准。
这些检查方法提高了诊断的精准，也提高了预后预测的精准，但诊断和预后的精准不等于防治的精准，而最终医学需要的是防治的精准[21]。基因检查(包括目前和未来任何其他新的检查技术和方法)带来的诊断上的精准是否可以带来防治的精准是一个必须追究的问题。从提升防治效果的意义上，基因检查也许会再一次带来惊喜。但目前来看，精准医学标志性成果的靶向抗癌药物，最多也只可延长生存几个月[8-9]，远没有微生物和影像相关技术那样真正掀起了一场防治的精准革命。医学一定会有新的奇迹出现，但对于基因诊断我们是否过于乐观，是否应把所有鸡蛋都放进一个篮子？精准医学后来的退让、调整和“变味”，正是这种担忧和质疑所产生的结果。
美国精准医学的旗舰项目本质上是一个同时考量很多因素的大型队列研究(PMI 2016)[20]。在探索慢性病病因上，20世纪中叶人类就开始了大型队列研究，4万人的英国医生研究(British Doctors Cohort)揭示了吸烟和肺癌的关系[22]，长达70年的佛明翰心脏研究(Framingham Heart Study)揭示了心血管病的主要危险因素[23]。2004年，中国开展了50万人的慢性病队列研究(China Kadoorie Biobank Study)，并采集了生物遗传标本[24-25]。这些研究结果已使肺癌和心血管病的预防变得更加精准。在评估疗效上，类似大型队列研究的是大型随机对照临床试验。因此，精确医学的队列研究也不是
新生事物，无非是纳入的人数越来越多，纳入因素的种类越来越多。
为什么需要更多人数的研究呢？科学研究的一个重要特征是，研究的效应或效果越小，需要的样本量就越大，所形成的研究就越大。白内障手术可使患者马上重见光明，治疗几个患者就足以说明问题。100人服用阿司匹林10年可预防1例冠心病、中风或死亡，需要上万人来验证[26]。这样的效果无论如何都算不上是个惊喜，更谈不上精准。因此，一个悖论就出现了：需要的研究越大，其证明的防治的平均作用就越小，就越不精准[27]。
一个危险因素作用的大小可以用相对危险度来衡量。在英国，吸烟和肺癌关系的相对危险度约为15，大约
93%[(15-1)/15]的肺癌都是吸烟引起的，如果根除吸烟，可在吸烟者中预防93%的肺癌。即使这样，很多人对吸烟的害处仍不以为然。那么，一个相对危险度低于1.5的基因对指导预防和治疗的价值会有多大？值得拷问。更不用说围绕一个基因采取措施的复杂性和可能的负面后果。
然而，人们对基因抱持的期望远远大于对戒烟好处的认可。由于自身能力的局限，人类会相信神明，越是不可思议的越可能被奉为神明，虽然常识更有可能是对的。这使人类有时会集体变得盲目。那条藏着我们每一个人生命密码的DNA 链太神奇了，我们无法不把它奉若神明。
这条握着我们命根子的DNA链真的握着我们的所有命运吗？包括疾病、康复和长寿？关于命运有一个悖论：当我们预测到命运时，命运就会转变。这有点儿像量子力学里薛定谔猫的味道。当我们知道未来会大富大贵时，我们会放松努力，大富大贵也许不会再来；当我们知道未来生活艰辛时，我们会努力工作，命运会因此而转变。如果基因决定了我们必然会长寿，为什么还不胡吃海塞？如果这条DNA链真的握着我们的所有命运，它为什么掌握不了自己的全部命运，还要用这七尺肉身把它重重保护？我们这个肉身在大千世界里又会走过怎样的命运轨迹？我们怀疑这条DNA链真的都能说清楚。
人大于构成他的物质基本元素的总和，因此还原论不是唯一可胜出的方略。如果基因这条路只是很多通路中的一条，孤注一掷的代价就太大了。即使精准医学有无限的前景，但它是否可以精准地指导治疗，最终还必须通过人群研究进行验证。首先，精准到每一个人经常是不必要的，因为人之间存有共性；精准到每一个人可能只是一种理论设想[28]，因为它很难通过重复而得到验证，除非疗效极大极明显。其次，如果可以精准到亚组，验证一个基因标志物是否可以在一个亚组人群有效地预测疗效，随机对照试验仍然是最可靠的方法。比如，将KRAS野生型和突变型的结肠癌患者分别随机分配到治疗组和对照组，然后比较靶向抗癌药在KRAS野生
型和突变型亚组患者中疗效的区别(即交互作用)[21, 29-31]，就属于这类研究。这样的研究最终又构成了有关疗效的科学证据，必应纳入循证医学实践。
由此可见，精准医学与循证医学是互补关系，不是替代关系，精准医学的研究结果也是循证医学的科学证据。认为循证医学是概率性的，是不精准的，终究要被精准医学替代，这个说法是不现实的。历史经验显示，百分之百有效只是概率有效的一种不常见的极端形式。
最后，精准医学未必是最好的模式。公共卫生措施多强调共性和标准化，如对抗传染病的排污、供水、消毒、隔离等措施，效果有目共睹，而且具有更高的公益性和公平性。其实，个性与共性，或特殊性与一般性，是一对矛盾的两个方面。即使是个体干预，针对共性的方法往往也是最有效的，如抗生素和疫苗。当强调个性化治疗的时候，往往是因为还没有掌握事物的共性，没有抓住根本矛盾，效果说不清楚，因此希望用灵活多变的方式来寻找解决问题的突破口。
三大数据的统计精确性不等于科学可信性
计算机和互联网给数据的储存、处理和分析带来了前所未有的方便，大量常规收集的数据给科学研究带来了极大的方便，大数据时代到来，为循证医学产生证据提供了前所未有的新契机，也成了精准医学赖以发展的重要途径。之前，由于资源的限制，科学研究只能在一个有限的样本里完成，当
样本量足够大时，基于样本的观察就可以准确地推论总体。有人声称，基于大数据的研究，不再需要关心样本，因为我们有了总体[32]。直接研究总体似乎是大数据研究最突出的优势。
然而，代表总体这个优势只是一个虚妄的承诺。代表性仅仅是一个相对于样本来源的有限总体的抽象概念，主要取决于抽样方法。如果说总体是这个世界上所有有关个体的总和，那么没有一个数据库可以代表这个总体。一个医院的患者不能代表一个城市里所有患者的总体，一个城市里所有医院的患者也不能代表这个国家里所有患者的总体，一个国家里所有的患者也不能代表全世界所有患者的总体，目前全世界的所有患者也不能代表时间长河里这个世界上所有的患者。因此，总体是相对的，也是有限的。继而，所有数据库的代表性也是相对的，有局限性的。因此，基于所谓总体的观察结论也不能保证外推时必然不会失败。另外，所谓代表性广，经常的结果是导致严重的实践错误。例如，如果一个药物在一种患者5%的亚组中有效，最好的研究是那些只代表这5%亚组患者的样本，而不是代表所有这类患者的样本。把研究扩展到这5%以外的患者，看似拓宽了代表性，其后果是这个药物将被错误地用于大量无效的人群，而且代表性越宽泛，这个错误的比例就越大，就背离精准医学越远。
其实，人类过去所有的研究和对总体的推论都是基于样本
的，也根本没有必要基于总体。我们从来没有通过观察这个世界上所有的男女之后才能说出男女之间的差别；我们也不可能观察到世界上所有的男女，因为我们无法观察已经去世的人，也无法观察还没有出生的人。如果真的要等到观察了总体里所有的人，我们只能永远等下去，永远都不会有结论。同理，我们也不会把世界上所有的茅台酒都喝了，才会知道茅台的滋味。对样本的研究就够了，而且我们也只能研究样本。
有人说因为大数据涵盖了总体，只关注关联关系就够了，不需要追究它是否存在真实的因果关系[32]。对于医学，这是一个更危险的信号。吸烟可以引起肺癌，抗高血压药物可以降低心血管病的风险，这是因为它们之间存在因果关系。因此，戒烟可以预防癌症，抗高血压药可以预防心血管病。然而，吸烟者常会携带火机，火机也会与肺癌有关联，但一个人不会因为扔了火机就会预防癌症，因为它们之间不存在因果关系。确立病因和疾病以及治疗和效果之间的因果关系是医学研究的重要内容，人类发展了一整套人群研究的理论和方法[33-35]，目的在于控制偏倚和混杂，使发现的关联关系更可能是真实的因果关系，使切断原因可以防止结果发生成为可能[36]。如果医学防治措施是建立在一堆不知因果本质的关联关系之上，则根本无法保证防治的效果[36-37]。忽视关联和因果关系的区别，就等于否定现今所有流行病学研究
方法的发展和进步，包括观察性研究中对混杂的控制以及随机对照试验里随机分组和盲法的科学性。样本量大，只能降低随机误差，提高结果的精确性，不能弥补研究设计上的不足，不能降低系统误差，不能提高结果的可信性。可信性和精确性就如同工具精密度与研究者人数的关系。随机对照试验就如同一台高倍精密的显微镜，观察性研究就如同人的肉眼，显微镜看不到有细菌，肉眼也必定看不到，如果说肉眼看到了一定是假的，再多人说看到了也是假的。内部真实性是外推性的前提，认为只关注关联就够了，是对发展已久的现代医学应用型研究理论和方法的漠视。
正是由于对样本量的过于关注、对因果关系的漠视，以及对人群研究科学原理的认识不足，有人提出基于大数据的现实世界观察性研究来评估疗效，并认为以此就可以取代随机对照试验成为对疗效的最终确认。然而，这样的现实世界研究(无论是否基于大数据)与随机对照试验的根本区别不是样本量，也不在于对PICOS(population，intervention，comparator，outcome，setting，即：人群、干预、对照干预、结局、干预环境)等因素的限制程度。如果真的需要，随机对照试验也完全可以拥有很大的样本量，也可以在切合实际的PICOS组合下进行[38-39]。二者的本质区别在于对偏倚和混杂的控制，也就是观察和实验的区别，是科学性高低的区别[40-42]。换言之，随机对照试验结论的可信性远远高于现实世界研究。
因此，从疗效的重要性和研究结果的可信性上看，现实世界的观察性研究终究不能取代实验性的随机对照试验在确认疗效中的根本作用。
除此之外，那些本来就只能通过观察性研究来回答的医学问题，大数据现实世界研究完全可以与特别组织的具体研究媲美，很多方面甚至远远优于后者。这些研究问题包括了干预效果以外的绝大部分与医学实践有关的问题，如疾病病因、诊断、疾病的转归和预后、慢性罕见副作用、甚至患病率和发病率(如果数据涵盖了有限总体里的所有成员)，以及医学干预的经济学评价等。即使是关于疗效，大数据在产生研究假设和初步探索效果上，也拥有巨大的潜力，也完全可以用来支持实效RCT(pragmatic RCT)的开展。在病因研究方面，大数据提供了无数前所未有的新的危险因素，大大拓宽了潜在危险因素的图谱，进而扩大了可用的预防措施的范围。对于医疗卫生管理，大数据则更是一个前所未有的机遇。值得注意的是，大数据中各种测量的准确度、精确度和完整性，以及同一因素测量方法在不同时期和不同机构的一致性，可能是目前限制利用这些数据的重要障碍之一。
最后，样本量甚至研究质量都不是决定一项研究是否具有意义的关键，研究的意义首先取决于研究问题的意义。我们每个人每天都面对着海量的数据和信息，就像走进一个大森林，树木本身并不能告诉你它们的用途，需要人提出问题。
四结语循证医学既强调理也重视情，是现今最好的医学决策模式。但是，很多药物的平均有效率很低，如何找到那几个为数不多的对治疗有反应的患者，是整个现代医学的难题。然而，科学突破需要时间和积累，且往往不是计划攻关的结果，多发生在不经意的地方。显微镜的出现、欧洲产褥热的控制、伦敦霍乱的控制、发现微生物可以致病、发现抗生素和疫苗等，都是如此，用了几百年的时间，带有很大的偶然性。
人类用了几千年甚至更长的时间才攻克了传染病，面对流行不到100年的慢性病，也许我们太急于解决问题了。精准医学希望利用最新的医学技术，最终把治疗做得精准，但是并非指日可待。其实完全个体化的治疗只是一个理论可能性，既往成功的精准防治(如疫苗)往往不是针对每一个人采取不同的措施，而是针对个体间的共性或基本矛盾采取的相同的措施。而且，影响健康的因素远不止于医疗，我们群体健康的决定因素远远超出了基因和临床照护，精准医学不是唯一的出路。大数据的确提供了医学研究的新途径，但认为可以研究总体并无需追究因果本质，则混淆了随机误差和偏倚，混淆了统计学显着性和科学真实性，否定了人类几百年来发展起来的医学应用型(即流行病学)研究的原理和方法，是医学研究的严重倒退。
然而，在科学领域，我们总应抱着开放的态度，因为科学的
突破口很难预测。任何嘲笑别人的人都可能最终被嘲笑，任何希望预测未来的人都可能让人大跌眼镜。英国皇家协会前主席凯尔文曾预言，所有比空气重的东西都不可能飞起来。爱因斯坦也曾说，没有任何轻微的迹象表明人类会俘获核能。100多年前，又有谁敢肯定塞麦尔维斯对产褥热的调查和控制会开启人类有效应对传染病的大门。科学总会在不经意的地方爆出惊喜，本文谨希望以批评的方式激发起精准医学和大数据研究蕴藏的真正潜力。
志谢: 靳光付、李晓松、毛琛、王波、王束玫、杨祖耀阅读了早期的稿件并提出了宝贵意见，冯琦协助整理了参考文献利益冲突: 无参考文献【略】
循证医学的产生1疾病谱的改变，迫切需要寻求新的疗效判断指标和实践模式2医疗模式转变，供需矛盾突出，要求更加合理的决策与管理3临床流行病学等方法学的发展和信息技术的实用化使循证医学的产生成为可能 循证医学区别于传统医疗实践1系统收集的证据优于非系统的临床观察2以患者终点结局为判效指标的试验优于仅根据生理学原理制定指标的试验3解释医学文献对医生是一项重要技能，有必要正规学习一些证据的相关通则，以达到熟练解释的程度4医生对于患者基于证据的个体化治疗优于仅靠专家意见作出的决策 循证医学:慎重、准确而明智地应用所能获得的最佳研究证据来确定患者的治疗方法。循证医学是最佳研究证据与临床医生技能、经验和病人的期望、价值观三者之间完美的结合。 循证医学的基本原则1证据必需分级以指导临床决策2仅有证据不足以作出临床决策 循证医学的特点1“证据”及其质量是时间循证医学的决策依据2临床医生的专业技能与经验是实践循证医学的基础3充分考虑病人的期望或选择是实践循证医学的独特优势 循证医学实践的基本步骤和方法1提出问题2获取证据3评价证据4应用证据5评价循证医学实践过程 二次研究证据1系统评价/Meta分析2临床实践指南3临床决策分析4临床证据手册5卫生技术评估6实践参数影响证据质量的因素1可能降低证据指南的因素①研究的局限性②研究结果不一致③间接证据④精确度不够⑤发表偏倚2可能增加证据质量的因素①效应值很大②可能的混杂因素会降低疗效③剂量-效应关系 4S模型：即原始研究、系统评价、证据摘要、证据整合系统 选择循证医学数据库的标准1临床医生选择标准①循证方法的严谨性②内容覆盖面③易用性④可及性2图书馆选择标准 证据检索的步骤1明确临床问题及问题类型2选择合适的数据库3根据选定的数据库制定相应的检索策略和关键词4判断结果是否达到目的5证据应用和管理 系统评价中的统计描述指标：计数资料主要有：相对危险度RR 比值比OR率差RD 计量资料：除均数和标准差外，还有均数差MD和标准化均数差SMD 基本指标1 ERR、CER及置信区间2率差及置信区间3 RR及置信区间4 OR及置信区间 Meta分析是将系统评价中的多个不同结果的同类研究合并为一个量化指标的统计学方法 Meta分析的基本内容1合并统计量的选择2异质性检验与两种模型3合并统计量的检验4漏斗图5敏感性分析与亚组分析6 RevMan软件简介 如何高效率阅读医学文献1明确阅读文献的目的2熟悉文献的基本结构3选择性的阅读文献4可保留对文献的最后裁决权 临床研究证据的步骤1初筛临床研究证据的真实性和相关性2确定研究证据的类型3根据研究类型评价医学文献评价医学文献的一般原则1文献内部真实性2文献的临床重要性3文献的外部真实性 患者参与决策的模式1家长模式2消费者模式3解释模式4共享模式 病因或致病因素是指外界客观存在的生物、物理、化学和社会的有害因素，或者人体本身的不良心理状态以及遗传的缺陷，当其作用于人体后，在一定条件下，导致疾病发生 危险因素指与疾病的发生及其消长具有一定因果关系的因素，但尚无充分依据能阐明其名曲的致病效应 诊断试验概念：是用于诊断疾病的试验和方法，包括①从病史、体格检查获得的临床资料②实验室检查③影像诊断技术④各种诊断指标 治疗性研究概念：治疗疾病和预防疾病的发生是临床医学的基本目标。考察防治性措施疗效和安全性的研究称为治疗性研究。治疗性研究是临床研究中最活跃的领域，也是问题较多的领域 随机对照试验RCT（属治疗性研究方案）是国际公认的治疗研究性研究的最佳设计方案。因为RCT有明确的纳入和排除标准；有测试客观效应的指标和方法；有具体的执行条件和考核标准，允许研究者主动控制各类偏倚对研究结果的干扰。 RCT是采用随机分配方法将符合要求的研究对象分配到实验组或对照组，分别接受相应的试验和对照措施，在一致条件或环境里同步进行研究并观察试验效应，再用客观效应指标测量试验结果。RCT最重要的特点是随机分配选择研究设计方案需要遵循两条基本原则1设计方案的科学性2设计方案的可行性 影响治疗性研究结果真实性的因素和对策1机遇和偏倚2样本大小3依从性4向均数回归现象5沾染和干扰6霍
医学大数据重塑整个精准医疗体系医学大数据的架构具有很强的扩展性,在获取人体的基本数据以后,不仅可以构建人体的解剖结构和生理结构,而且可以从分子层面去构建微观模型。例如,基于一些复杂的数学模型,可以从DNA序列推演到mRNA结构,最后构建这段DNA序列表达的蛋白结构。近年来包括医学在内的多种学科不断交叉融合,学术界的交流以及创业公司都在努力推动多种技术的融合。在医学上不仅仅牵涉到临床医学,同时涉及生物学、分子生物学、细胞生物学、化学等等,以及自动化,包括检测、统计、分析、影像等方面都会涉及。当然,数学肯定是最基础的,建立数学模型、复杂的算法都跟数学基础息息相关。新兴的大数据即数据科学,也离不开基础的计算机科学。所以,未来医学是众多学科融合的综合科学,大数据的价值是众多领域量化的数据融合,这就是技术趋势 市场需求是重要驱动 去解决实际临床问题更多依赖于医生的经验,不论是生理层面还是分子层面许多都还没有被完全的量化,而是记录在医生的经验当中。医院也已经采集到很多数据,存放在不同的计算机系统中,但是基本以数据孤岛的形式存在,并没有被充分利用和挖掘,而这些其实就是做基础研究最重要的数据 医学大数据发展有三大价值驱动力,首先是生活质量的提高,人们对生命质量或者是健康质量的不断追求和高标准的要求,其次是在高品质生命健康需求下促使成的生命科学技术的进步,最后是基于生命科学技术进步的临床手段不断丰富,临床治疗质量不断提高,这就是整个医学大数据价值驱动的核心。此外,巨大的患者人体组织器官替换的市场需求也是重要的驱动因素 整个再生医学行业的大背景是全球每年大概有8000多万的各种组织器官的需求,包括脏器器官、软骨、胰、颅颌面、眼膜等,目前只能通过捐献满足,而捐献所
一、名词解释 1．循证医学 2．系统评价 3．Meta分析 4．发表偏倚 5．失效安全数 6．敏感性分析 二、单选题 1．循证医学就是 A．系统评价 B．Meta分析 C．临床流行病学 D．查找证据的医学 E．最佳证据、临床经验和病人价值的有机结合 2．循证医学实践的核心是 A．素质良好的临床医生 B．最佳的研究证据 C．临床流行病学基本方法和知识 D．患者的参与和合作 E．必要的医疗环境和条件 3．循证医学所收集的证据中，质量最佳者为 A．单个的大样本随机对照试验 B．队列研究 C．病例对照研究 D．基于多个质量可靠的大样本随机对照试验所做的系统评价 E．专家意见 4．Meta分析在合并各个独立研究结果前应进行 A．相关性检验 B．异质性检验 C．回归分析 D．图示研究 E．标准化 5．异质性检验的目的是 A．评价研究结果的不一致性 B．检查各个独立研究的结果是否具有一致性（可合并性） C．评价一定假设条件下所获效应合并值的稳定性 D．增加统计学检验效能 E．计算假如能使研究结论逆转所需的阴性结果的报告数 6．发表偏倚是指 A．有“统计学意义”的研究结果较“无统计学意义”和无效的研究结果被报告和发表的可能性更大 B．世界上几个主要的医学文献检索库绝大部分来自发达国家，发展中国家比例很小C．研究者往往根据需要自定一个纳入标准来决定某些研究的纳入与否 D．研究结果的筛选过程中筛选者主观意愿的影响而引入的偏倚 E．只检索了某种语言的文献资料 7．失效安全数主要用来估计 A．文献库偏倚 B．发表偏倚 C．纳入标准偏倚 D．筛选者偏倚 E．英语偏倚 8．失效安全数越大，说明 A．Meta分析的各个独立研究的同质性越好 B．Meta分析的各个独立研究的同质性越差 C．Meta分析的结果越稳定，结论被推翻的可能性越小 D．Meta分析的结果越不稳定，结论被推翻的可能性越大 E．Meta分析的结果可靠性越差 9．如果漏斗图呈明显的不对称，说明 A．Meta分析统计学检验效能不够 B．Meta分析的各个独立研究的同质性差 C．Meta分析的合并效应值没有统计学意义 D．Meta分析可能存在偏倚 E．Meta分析的结果更为可靠 10．Meta分析过程中，主要的统计内容包括 A．对各独立研究结果进行异质性检验，并根据检验结果选择适当的模型加权合各 研究的统计量 B．对各独立研究结果进行异质性检验和计算失效安全数
Evidence-Based Medicine Reviews 循证医学数据库（全文） ※循证医学（EBM ）数据库之功能： 以往对临床医生言，要想得到相关循证医学的信息，需要具有文献检索、评估与评论文献、整合信息之技巧。 而循证医学数据库把临床医生从浑沌、 大量的生物医学文献中解脱出来，选择、摘录适合的循证医学信息。循证医学也提供额外的策略，使很快的取得与临床问题直接相关之研究、评论 或评估性文献及提供临床问题之最佳研究结果。其亦提供科学之方法， 以订定临床个案之理想医疗计划。 ※循证医学评论（EBMR ）数据库特色： Cochrane Collaboration 与ACP 皆制作有现代医学研究之评论，其取材 乃检视自临床医学调查、研究相关之 期刊文献，并将结果做简洁之分 析报告。Cochrane 数据库之主题评论（Topic Reviews ），为有系统的 研究上百种期刊文献；ACP 则每月至少过滤50种以上核心期刊文献， 搜寻最佳之原始与评论性文章，结构 化整理摘要评论与摘要其中重要 之医学实证所得。利用这些资源，临床医生可以不必读上千篇之期刊 文献与综合整理，即能很快的了解并应用到实际工作中。 ※EBMR 数据库在OVID 系统上之特色： 1. 在「Medline 」数据库可将检索范围限制在EBM （循证医学）之资料。使用者可因此检索得循证医学之资料。 2. 可从「 Medline 」连结到「EBMR 」数据库。 3. 可从 EBMR 数据库连结到OVID 全文期刊数据库系统、各被论之文 章、EBMR 评论之全文内容。 4. 专业主题检索--使用者可查询Cochrane Collaboration 之主题分类， 以取得各主题最新之医学信息。 ? Best Evidence 全文型： 含括「ACP Journal Club 」（American College of Physicians ， 美国内科医师学会出版）与「Evidence-Based Medicine 」（ACP 与British Medical Journal Group 合作出版）两种出版品，每月至少过滤50种以上之核心期刊，搜寻最佳之原始与评论性文章，结构化整理摘要评论与摘要其中重要之医学实证所得。 ? Cochrane Database of Systematic Reviews 全文型： 为「Cochrane 合作研究」（ the Cochrane Collaboration ）机构所出版， 其为一个人与机构共同组成之国际性网络组织，专门从事有系统的评论储备、维护和传递影响医疗保健相关之业务主题性评论，有系统的研究上百种期刊文献，专门从事有系统的评论。 ? DARE(Database of Abstracts of Reviews of Effectiveness)全文型： 收录评论性文章的全文型数据库，为National Health Services‘ Centre Reviews and Dissemination(NHS CRD)组织所出版，此一组织针对部份经过评估挑选有学术价值的医学期刊中选出Systematic reviews(系统性评论)的文章，集合而成所谓的DARE 。 ? CCTR (Cochrane Controlled Trials Register)全文型： 包含超过300,000有关于健康保健的控制 实验样品参考型书目资料，Cochrane groups 及其单位组织团体将 Medline 及EMBASE 所检 索寻出来的随机样品文献登记在一起而形CCTR 。 产品介绍：循证医学评论数据库汇整了重要循证医学（或称实证医学）文献，提供临床医生、研究者使用， 做为临床决策、研究的基础得到广泛应用，可节省阅读大量医学文献报告的时间。主要源自四个数据库：
临床思维与人际沟通章节测试题与答案 第一张章节测试题目 1【单选题】以下哪个要素不是市场经济中医方的要素？（） A、医生 B、医药 C、医言 D、医规 我的答案：E 2【单选题】医学思维，就是医务人员围绕生命、疾病与（）的多个系统知识与信息群，进行有目标的联系和理性认识的活动。 A、健康 B、治疗 C、医学行为 D、诊断 我的答案：A 3【单选题】张孝骞院士曾说：“诊断还不只是医生本身的问题，还要借助于病人的（）。” A、主诉 B、检查 C、疾病表现 D、协作 我的答案：D 4【单选题】患方就医思维有着明显的特征，即自我型、情感性和（）。 A、权衡性 B、激进性 C、客观性D盲目性 我的答案：A 5【单选题】应用电子病历的医疗机构须按照其医疗机构相关管理规定如实修改电子文档，以维护( )。 A、医方权益 B、医患双方权益 C、患方权益D医护权益 我的答案：B 6【判断题】在市场经济中，“医”的含义包括医生、医术、医药、医德、医院（法人）、医利、医规。 我的答案：√
7【判断题】医学思维表现为高度系统化、专业化、趋利化、信息化、知识化、社会化及人性化的神经元功能活动的综合理性认识过程。 我的答案：× 8【判断题】吴阶平院士认为，做一名优秀的医生需要具备三点：精湛的医术，高尚的医德，精准的服务。 我的答案：× 9【判断题】广义的临床思维，特指医生诊断和治疗患者疾病的思维方式，是以患者病史、体检及实验检查等信息，同时结合医学知识及医生临床经验为主要依据，进行归纳和演绎的推理判断，确定出诊断结论和治疗方案的思维过程。 我的答案：× 10【判断题】病历书写是医务人员通过体格检查、实验室及器械检查、诊断、治疗、护理等医疗活动获得有关资料，并进行归纳、分析、整理形成医疗工作记录的行为。 我的答案：X 第二章急诊室的沟通
大数据+精准医疗 2012年全国居民慢性病死亡率为533/10万，占总死亡人数的86.6%。心脑血管病、癌症和慢性呼吸系统疾病为主要死因，占总死亡的79.4%，其中心脑血管病死亡率为271.8/10万，癌症死亡率为144.3/10万（前五位分别是肺癌、肝癌、胃癌、食道癌、结直肠癌），慢性呼吸系统疾病死亡率为68/10过标化处理后，除冠心病、肺癌等少数疾病死亡率有所上升外，多数慢性病死亡率呈下降趋势。慢性病的患病、死亡与经济、社会、人口、行为、环境等因素密切相关。一方面，随着人们生活质量和保健水平不断提高，人均预期寿命不断增长，老年人口数量不断增加，我国慢性病患者的基数也在不断扩大；另一方面，随着深化医药卫生体制改革的不断推进，城乡居民对医疗卫生服务需求不断增长，公共卫生和医疗服务水平不断提升，慢性病患者的生存期也在不断延长。慢性病患病率的上升和死亡率的下降，反映了国家社会经济条件和医疗卫生水平的发展，是国民生活水平提高和寿命延长的必然结果。当然，我们也应该清醒地认识到个人不健康的生活方式对慢性病发病所带来的影响，综合考虑人口老龄化等社会因素和吸烟等危险因素现状及变化趋势，我国慢性病的总体防控形势依然严峻，防控工作仍面临着巨大挑战。 大数据的分析和应用都将在医疗行业发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 一、临床操作 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用： 1．比较效果研究 通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。 基于疗效的研究包括比较效果研究(Comparative Effectiveness Research， CER)。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。 2．临床决策支持系统 临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前的临床决策支持系统分析医生输入的条目，比较其与医学指引不同的地方，从而提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。通过部署这些系统，医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引
循证医学复习题 一、名词解释 1.循征医学(EBM) 慎重、准确和明智地应用当前所能获得的最佳的研究依据。同时结合临床医生的个人专业技能和多年临床经验、考虑患者的权利、价值和期望,将三者完美地结合以制定出患者的治疗措施。 2.系统评价(SR) 是一种综合文献的研究方法,即按照特定的问题,系统、全面地收集已有的相关和可靠的临床研究结果,采用临床流行病学严格评价文献的原则和方法,筛选出符合质量标准的文献并进行科学的定性或定量合并,最终得出综合可靠的结论。 3.Meta分析 对具有相同目的且相互独立的多个研究结果进行系统的综合评价和定量分析的一种研究方法。即Meta分析不仅需要搜集目前尽可能多的研究结果和进行全面、系统的质量评价,而且还需要对符合选择条件(纳入标准)的研究进行定量的合并。 4.发表偏倚 指有“统计学意义”的研究结果较“无统计学意义”和无效的研究结果被报告和发表的可能性更大。如果Meta分析只是基于已经公开发表的研究结果,可能会因为有统计学意义的占多数,从而夸大效应量或危险因素的关联强度而致偏倚发生。 5.失效安全数 通过计算假定能使结论逆转而所需的阴性结果的报告数,即失效安全数,来估计发表偏倚的大小。失效安全数越大,表明Meta分析的结果越稳定,结论被推翻的可能性越小。 6.敏感性分析 采用两种或多种不同方法对相同类型的研究(试验)进行系统评价(含Meta分析),比较这两个或多个结果是否相同的过程,称为敏感性分析。其目的是了解系统评价结果是否稳定和可靠。 二、单选题 1.循证医学就是( E )
A.系统评价 B.Meta分析 C.临床流行病学 D.查找证据的医学 E.最佳证据、临床经验和病人价值的有机结合 2.循证医学实践的核心是( B ) A.素质良好的临床医生 B.最佳的研究证据 C.临床流行病学基本方法和知识 D.患者的参与和合作 E.必要的医疗环境和条件 3.循证医学所收集的证据中,质量最佳者为( D ) A.单个的大样本随机对照试验 B.队列研究 C.病例对照研究 D.基于多个质量可靠的大样本随机对照试验所做的系统评价 E.专家意见 4.Meta分析在合并各个独立研究结果前应进行( B ) A.相关性检验 B.异质性检验 C.回归分析 D.图示研究 E.标准化 5.异质性检验的目的是( B ) A.评价研究结果的不一致性 B.检查各个独立研究的结果是否具有一致性(可合并性) C.评价一定假设条件下所获效应合并值的稳定性 D.增加统计学检验效能
南医大独家分享，亲测有效！ 1.关于循证医学，正确的是 年英国流行病学专家在其专着中正式提出此概念 B.即遵循事实的科学 C.研究证据与医师的临床实践及患者价值三者之间的最佳结合 D.可建立用药人群数 年在英国成立英国CoChrane中心 2.关于循证医学的实质，以下哪种说法最为恰当 A．循证医学就是进行系统综述和临床试验 B．循证医学就是临床流行病学 C．循证医学就是基于证据进行实践 D．循证医学就是检索和评估文献 E．以上所有选项 3.以下所列循证医学的要素学中，作为循证医学的基石的是 A．临床用药技术 B．临床专业技能 C．临床研究证据 D．医师个人的临床经验 E．患者的要求或特殊选择和需要 4.以下有关循证医学的叙述中，不正确的是 A．临床研究的可靠证据是循证医学的基石 B．循证医学可以使患者得到最佳临床效果和生活质量 C．循证医学不包括医药师长期实践积累的临床诊治经验 D．循证医学建立在证据、医务人员的实践及患者利益结合之上E．循证医学结合具体患者采用有效、合理、实用和经济的治疗手段
5.以下有关“循证医学的要素与证据”的叙述中，正确的是 A．三个要素，五级证据 B．五个要素，三级证据 C．三个要素，四级证据 D．五个要素，五级证据 E．三个要素，三级证据 6.有关于循证医学的说法错误的是 A、循证医学是研究证据与医师的临床实践及患者价值三者之间的最佳结合 B、循证药物信息多以大样本、随机、双盲、对照的临床试验为主体 C、我国已经对药物的适应症和禁忌证的信息开始注明等级，分为五类三级 D、核心思想是医务人员应该用最新的、最有力的科学研究信息来诊治患者 E、比较权威的循证医学的网站是Co-Chrane合作网 7.循证医学的基础是 A、流行病学、统计学和信息技术 B、临床医学 C、实验医学 D、基础医学 E、预防医学 8.循证医学的成熟期的标志是 A、经验医学 B、实验医学
疾病诊断步骤临床思维方法和循证医学试题及答案 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020
疾病诊断步骤、临床思维方法和循证医学试题 一、选择题(每题2分，共20分) 【A型题】 1．某病人长期发热，皮肤、关节、心、肝、肾各方面都有病态表现时，下列哪种诊断可能性最大 ( ) A．风湿 B．结核 C．肝炎 D．系统性红斑狼疮 E．肾脏疾病 2．下述哪项不属诊断思维的注意问题 ( ) A．现象与本质 B主要与次要 C．临床表现与主诉 D．局部与整体E．典型与不典型 3．一咯血病人，胸片示右上肺阴影，首先应考虑的诊断是 ( ) A．肺癌 B．肺炎 C．肺不张 D．肺结核 E．肺脓肿 4．下述哪项不属常见诊断失误的原因 ( ) A．病史资料不完整、不准确 B．体查不细致、不全面 C．医学知识不足 D．主观臆断 E．病人欠合作 【X型题】 5．常见的误诊、漏诊原因包括下面哪几种 ( ) A．病史资料不完整、不确切 B．观察不细致或检验结果误差
C．先人为主、主观臆断 D．医学知识不足、缺乏临床经验 E．疾病的临床表现不同 6．临床思维的基本原则包括 ( ) A．实事求是的原则，“一元论”原则 B用发病率和疾病谱观点选择诊断的原则 C．首先考虑器质性疾病的诊断，然后考虑功能性疾病的原则 D．首先考虑可治的疾病的原则，简化思维程序的原则 E．见病见人的原则 7．综合的临床诊断应包括 ( ) A．病因诊断 B．病理解剖诊断 C．病理生理诊断 D．疾病的分型与分期 E．并发症及伴发疾病诊断 8．以下哪些项目是循证医学的应用范围 ( ) A．医疗管 B．制定卫生政策 C．卫生技术评价 D．指导临床实践 E．药物研究与应用 9．造成临床表现不典型的因素有 ( ) A．年老体弱 B．治疗的干扰 C．医师的认识水平 D．主诉不清楚 E．器官移位10．诊断失误包括 ( )
流行病学与循证医学基础教学大纲 一、说明 （一）课程定义：流行病学与循证医学是一门采用流行病学、生物统计学、临床经济学和社会医学的原理和方法来研究临床医学的方法学，使临床医学从经验提升到科学的最有力的工具之一。临床流行病学是以病人群体为研究对象，利用流行病学原理和方法解决临床中所遇到的各种问题，并进行评价的一门方法学。 （二）编写依据：根据运动康复与健康专业、运动人体科学专业、中药学专业中医骨伤科学方向（本科）教学计划及人民卫生出版社出版全国医学院校统编教材《临床流行病学》第6版制定本大纲。 （三）目的任务：根据培养目标的要求，按教学计划规定，临床流行病学是一门采用流行病学、生物统计学、临床经济学和社会医学的原理和方法来研究临床医学的方法学，使临床医学从经验提升到科学的最有力的工具之一。临床流行病学是以病人群体为研究对象，利用流行病学原理和方法解决临床中所遇到的各种问题，并进行评价的一门方法学。其核心内容是临床科研的设计、测量与评价。临床流行病学是从患病个体的诊治扩大到患病群体的研究，以宏观的角度对疾病病因学、诊断、治疗及预后等一系列进行综合性评价的原则和方法。掌握临床流行病学，可提高临床科研的选题、设计、误差控制及对研究结论的评价能力。为增强临床医学科研成果的准确性及可应用性奠定良好的基础，同时有利于指导临床诊疗的决策。 （四）课程编码：课程编码： （五）学时与学分：本课程总学时数24学时，1.5学分。 二、教学内容与学时分配 教学内容 教学安排 小计（学时）讲授讨论实验临床见习 第一章绪论、疾病的分布 5 5 第二章病因与病因推断 5 5 第三章现况研究 4 4
1、循证医学数据库 DynaMed DynaMed是EBSCO公司遵循EBM原则所开发的一个专门为医护人员提供及时临床咨询，解答临床问题的一个实证医学资料数据库。该数据库收录有近3200个医学临床主主题，包含 500余种医学期刊与系统性评价的资料内容，数据每日更新。该数据库经由美国国家医师协会认证并协助提供临床实证咨讯。主题包含：一般与异常的疾病或是症状、特定议题、正在发展的最新研究或范畴，用DynaMed 的医生或是专业人员的建议。每组主题包含以下分类：General Information (including ICD-9 & ICD-10 codes) 概述、Causes & Risk Factors 致病因素及危险因素、Complications & Associated Conditions 并发症与相关症状、History 病史 、Physical 理学信息、Diagnosis 诊断 (提供实证等级信息)、Prognosis 预后 (提供实证等级信息)、Treatment 治疗 (提供实证等级信息)、Prevention & Screening 预防与筛选 (提供实证等级信息)、References (including reviews & guidelines) 原始参考文献、Patient Information 给予病患的相关信息。信息来源：每日审视逾500种的顶尖医学期刊、重要医学二次文献、实证医学文献资源、药物信息资源、临床诊疗指引，并且提供容易判读的实证等级(Level 1 (likely reliable) Evidence、Level 2 (mid-level) Evidence 、Level 3 (lacking direct) Evidence)与建议等级(Grade A recommendation (consistent high-quality evidence)、Grade B recommendation (inconsistent or limited evidence)、Grade C recommendation (lacking direct evidence)。 2、实证护理主题评论数据库Nursing Reference Center 由CINAHL编辑群，针对临床所需之护理相关人员，所制作一符合实证护理研究流程之参考资源，此数据库内容涵括以下主要内容： CINAHL护理指南 (CINAHL Nursing Guide)：此部分内容收录了近3,600种实证护理案例资源 (Evidence-based lessons )，其中包括：护理流程揭示，疾病与病情控制，依法护理照顾指导以及药物的依法使用。这些内容以四大模块的方式出现：2,578种实证护理的快速学习课程 (Quick Lessons) 和966种实证护理案例 (Evidenced-Based-Care Sheets) ；791种法律案例 (Legal Cases)；360种护理学研究工具 (Research Instruments)；1,367种进修继续教育模块 (CEU Modules)。 护理人员须了解的实时治疗及临床照护的药品信息：Davis’s护理药物服用与临床照护导引 (Davis’s Drug Guide for Nurses)；AHFS护理药品信息数据库(AHFS Drug Essentials)及最新的护理药物信息。独家收录的参考文献，包括：Taber’s Cyclopedic Medical Dictionary 《Taber’s医学词典》、Laboratory & Diagnostic Tests with Nursing Implications《护理临床应用的实验分析》、Diseases and Disorders: A Nursing Therapeutics Manual《疾病与生理失调的临床护理诊疗手册》。 病患教育 (Patient Education)：逾6,742种以病患教育为题材的英文和西班牙文的医学图书馆数据。 护理新闻 (Health Nursing News)：每日健康新闻，包括FDA updates(美国食品和药物管理署法规信息)与药品信息的每日更新。 疾病与症状(Diseases& Conditions)之主题资源，此部份之文献主要涵括以下两大部分：
临床思维与循证医学实践 北京大学人民医院何权瀛 思考 在临床工作中临床思维无处不在。你对临床思维的理解是什么？如何在工作中运用临床思维来指导诊断和治疗活动？ 一、临床思维： 导读：本文将从临床症状，检查，诊断标准和原则，治疗计划和预后结果判断等方面详细阐述临床思维在临床工作中的具体应用。 一）临床思维的普遍性： 临床医生在医疗实践每个环节，都会遇到或存在临床思维问题，包括从询问病史、体格检查到实验室检查和某些特殊检查，以及确诊和鉴别诊断、制订临床治疗方案，以及其后的随访和讨论疾病预后。
询问病史的时，要考虑到根据每个病人不同情况，需要问哪些相关症状或主要症状，在此基础上有侧重有根据进行重要体格检查，发现重要的体征或体征的组合，在完成病史或者是体格检查以后，根据临床诊断需要，进行实验室检查和特殊检查，如X光检查等。
在临床实践当中如果不是自觉的进行科学的临床思维，就会不自觉的盲目的进行临床思维，其结果必然会导致盲目的医疗事件，如果不进行科学的临床思维，就会用片面的甚至是错误的临床思维。 正确的临床思维的指导下，可以用较少时间花较低费用，病人遭受较少痛苦，达到一个比较好的诊疗效果。相反，在错误的临床思维指导下，盲目进行各种医疗实践，难免花更多时间，更多经费，病人遭受更多不必要痛苦，甚至走很多弯路，而依然达不到理想的治疗效果，甚至造成病人的自残、死亡，引起医疗纠纷和医疗事故。 从临床症状、体格检查、特殊检查等方面举例说明临床思维的重要性： 呼吸困难：了解引起呼吸困难的原因。 从呼吸困难发生的情况来分辨： 我们还可以从呼吸困难发生的时效来对呼吸困难进行进一步的分析：
肿瘤的精准医疗：概念、技术和展望 杭渤1,2，束永前3，刘平3，魏光伟4，金健1，郝文山5，王培俊2，李斌1,2，毛建华1 摘要精准医疗是指与患者分子生物病理学特征相匹配的个体化诊断和治疗策略。肿瘤为一复杂和多样性疾病，在分子遗传上具有很大异质性，即使相同病理类型的癌症患者，对抗癌药物反应迥异，因此肿瘤学科成为精准医疗的最重要领域之一。组学大数据时代的来临和生物技术的迅速发展奠定了精准医疗的可行性。本文介绍精准和个体化医疗的概念、基础和意义，简述近年来在此领域的最新进展，以及对实施精准医疗的方法和技术进行分析和归纳，首次将其分为间接方法（生物标志物检测及诊断）和直接方法（病人源性细胞和组织在抗癌药物直接筛选的应用），最后扼要阐述精准医疗的前景和面临的挑战。 关键词：精准医疗个体化医疗分子组学生物标志物检测病人源性细胞和组织 Precision cancer medicine: Concept, technology and perspectives HANG Bo1,2, SHU Yongqian3, LIU Ping3, WEI Guangwei4, JIN Jian1, HAO Wenshan5, WANG Peijun2, LI Bin1,2, MAO Jianhua1 Abstract Precision medicine is defined as an approach to personalized diagnosis and treatment, based on the omics information of patients. Human cancer is a complex and intrinsically heterogeneous disease in which patients may exhibit similar symptoms, and appear to have the same pathological disease, for entirely different genetic reasons. Such heterogeneity results in dramatic variations in response to currently available anti- cancer drugs. Therefore, oncology is one of the best fields for the practice of precision medicine. The availability of omics- based big data, along with rapid development of biotechnology, paves a way for precision medicine. This article describes the concept, foundation and significance of precision medicine, and reviews the recent progresses in methodology development and their clinical application. Then, various current available biotechniques in precision medicine are evaluated and classified into indirect (biomarker-based detection and prediction) and direct (patient-derived cells and tissues for direct anti-cancer drug screening) categories. Finally, perspectives of precision medicine as well as its facing challenge are briefly discussed. Key words: precision medicine personalized medicine omics biomarker detection patient-derived cells and tissue 2011年，美国国家科学院在“迈向精准医疗：构建生物医学研究知识网络和新的疾病分类体系”报告中，对“精准医疗（precision medicine）”的概念和措施做了系统的论述[1]。报告探讨了一种新的疾病命名的可能性和方法，该方法基于导致疾病的潜在的分子诱因和其他因素，而不是依靠传统的病人症状和体征。报告建议通过评估患者标本中的组学（omics）信息，建立新的数据网络，以促进生物医学研究及其与临床研究相整合。美国总统奥巴马在2015年1月20日的国情咨文中正式将“精准医疗计划”作为美国新的国家研究项目发布，致力于治愈癌症和糖尿病等疾病，让每个人获得个性化的信息和医疗，从而“引领一个医学新时代”。此举措很快得到了美国政府研究机构和医学界的热烈响应[2, 3]，当然也包括来自医学界和社会的争议。 1 精准医疗与个体化医疗1.1 定义 什么是精准医疗（又称精确医学），其与通常所讲的个体化医疗（personalized medicine）又是什么关系？精准医疗就是与患者分子生物病理学特征，如基因组信息，相匹配的个体化诊断和治疗策略。个体化医疗利用诊断性工具去检测特定的生物标志物，尤其是遗传性标志物，然后结合患者的病史和其他情况，协助决定哪一种预防或治疗干预措施最适用于特定的患者。通俗地讲，个体化医疗就是考虑患者本身的个体差异，药物治疗因人而异，为理想化的治疗。而精准医疗着眼于一组病患或人群（图1），相对于个性化医疗针对个体病患的情况更为宽泛，更可行。两者有共同的内涵。也有医疗和研究机构将这两个概念放在一起，如杜克大学的“精准和个体化医疗中心”。 图1精准医疗的核心Fig. 1 Heart of precision medicine
一、名词解释 1. 循证医学 2. 系统评价 3. Meta 分析 4．发表偏倚 5．失效安全数 6．敏感性分析 二、单选题 1．循证医学就是 A．系统评价 B．Meta 分析 C．临床流行病学 D．查找证据的医学 E．最佳证据、临床经验和病人价值的有机结合 2. 循证医学实践的核心是 A．素质良好的临床医生 B．最佳的研究证据 C．临床流行病学基本方法和知识 D．患者的参与和合作 E．必要的医疗环境和条件 3. ．循证医学所收集的证据中，质量最佳者为 A ．单个的大样本随机对照试验 B ．队列研究 C ．病例对照研究 D ．基于多个质量可靠的大样本随机对照试验所做的系统评价 E ．专家意见 4. ．Meta 分析在合并各个独立研究结果前应进行 A ．相关性检验 B ．异质性检验 C ．回归分析 D ．图示研究 E ．标准化 5. ．异质性检验的目的是 A ．评价研究结果的不一致性 B ．检查各个独立研究的结果是否具有一致性（可合并性） C ．评价一定假设条件下所获效应合并值的稳定性 D ．增加统计学检验效能
E．计算假如能使研究结论逆转所需的 阴性结果的报告数 6. 发表偏倚是指 A．有“统计学意义”的研究结果较“无统计学意义”和无效的研究结果被报告和发表 的可能性更大 B. 世界上几个主要的医学文献检索库 绝大部分来自发达国家，发展中国家比例很小 C. 研究者往往根据需要自定一个纳入 标准来决定某些研究的纳入与否 D. 研究结果的筛选过程中筛选者主观 意愿的影响而引入的偏倚 E．只检索了某种语言的文献资料 7．失效安全数主要用来估计 A．文献库偏倚 B. 发表偏倚 C. 纳入标准偏倚 D．筛选者偏倚 E．英语偏倚 8. 失效安全数越大，说明 A ．Meta 分析的各个独立研究的同质性越好 B ．Meta 分析的各个独立研究的同质性越差 C. Meta 分析的结果越稳定，结论被推翻的可能性越小 D. Meta 分析的结果越不稳定，结论被推翻的可能性越大 E ．Meta 分析的结果可靠性越差 9. ．如果漏斗图呈明显的不对称， 说明A ．Meta 分析统计学检验效能 不够 B ．Meta 分析的各个独立研究的同质性差 C ．Meta 分析的合并效应值没有统计学意义 D ．Meta 分析可能存在偏倚 E ．Meta 分析的结果更为可靠 10 ．Meta 分析过程中，主要的统计内容包括 A. 对各独立研究结果进行异质性检验，并根据检验结果选择适当的模型加权合各
关于循证医学、精准医学和大数据研究的几点看法 转自：中华流行病学微平台 唐金陵1, 李立明2.1. 999077 中国香港中文大学公共卫生及基层医疗学院;2. 100191 北京大学公共卫生学院摘要循证医学仍是当今最好的医学实践模式。需要注意的是，证据本身不等于决策，决策还必须考虑现有资源和人们的价值取向。证据显示，绝大多数患者不会因使用降血压、降血脂、降血糖、抗癌药而预防重要并发症或死亡，说明现代医学的很多诊断和治疗都不精准，找到那几个为数不多的对治疗有反应的患者就成了现代医学的梦。精准医学应运而生，但它并不是新概念，也不等于孤注一掷的基因测序。精准医学依赖的大队列多因素研究由来已久，也不是新方法。医学一直在寻求精准，而且在人类认知的各个层面都有所建树，如疫苗和抗体、血型与输血、影像对病灶的定位以及白内障晶体替换手术。基因不是达到精准的唯一途径，只是提供了新的可能性。但是多数基因和疾病关联强度很低，说明基因精准指导防治的价值可能不大，利用大数据和其他预测因素是精准医学的必经之路。在使用大数据问题上，强调拥有总体、大样本、关联关系而淡化因果关系，是严重的误导。科学从来不会待考察了总体后才进行推论；研究需要的样本量恰恰与效果大小成反比；否定因果关系就是对流行病学科学原理和方法的否定，放弃了对真实性的保障，最终会导致防治的无效。
因此，在确认疗效上，基于大数据的现实世界观察性结果不能取代随机对照试验的实验性证据。本文谨希望以怀疑和批评的方式，激发出精准医学和大数据蕴藏的真正潜力。关键词: 循证医学；精准医学；大数据；现实世界研究；流行病学方法一循证医学中的情与理 循证医学呼吁医学实践须基于现有最好的应用型(而不是基础型)研究证据[1-2]。没有循证医学的敦促，医学研究就多会停留在理论上；没有循证医学的反馈，医学研究可能会偏离正确的轨道；没有循证医学这张盾牌，资本就会更肆无忌惮地让医学为利润服务。然而，在肯定证据在医学决策中重要性的同时，还必须强调证据本身并不是决策，决策还必须兼顾现有资源的多寡、患者的需要和价值取向。 如果把证据称为理，证据以外可以影响决策的因素就是情。如果理是科学发现的客观事实(如一个药物被证明有效)，情就是人们如何利用这些事实的主观情感和好恶。医学决策，情与理缺一不可。在20世纪90年代循证医学初期，人们对医学应用型(主要是流行病学)研究及其产生的科学证据认识不足、重视不够，有必要特别突出证据在决策中的重要性。但是在证据和指南被视为“绑架”了医学实践的今天，有必要重申或特别关注其他因素在决策中不可或缺的作用，尽管目前还有很多医学指南和实践并非基于证据。 研究证明一个药物有效，这是理。理是中性的、稳定的，具
一、患儿，男，10岁。发热2天伴水样腹泻3次，2小时前突然感胸闷不适，腹痛、烦躁不安，晕厥1次。体检：体温38.5℃，面色苍白，气稍促，血压60/40mmHg。心率160次/分，心律不齐，心音强弱不一，心界扩大。 1.归纳病例特点：发热2天伴腹泻；2小时前胸闷、腹痛、烦躁不安；晕厥1次；查体：体温38.5℃，血压60/40mmHg；心率160次/分，心律不齐，心音强弱不一，心界扩大。 2.临床诊断及诊断依据： 病毒性心肌炎；心源性休克 病史短，以上呼吸道感染症状起病；伴腹部不适及晕厥症状；查体发热、血压低；心脏心律改变、心界扩大； 3.鉴别诊断要点：风湿性心肌炎；β受体功能亢进症；先天性房室传导阻滞；川崎病；自身免疫性疾病； 4.诊疗计划与原则 一般治疗：卧床休息 增强心肌营养、改善心肌代谢：大剂量维生素C、ATP、肌苷、辅酶Q10，1,6-二磷酸果糖等； 抗心衰治疗：地高辛或西地兰； 心源性休克治疗：室速：利多卡因；三度房室传导阻滞：异丙肾； 危重患儿可激素治疗； 免疫调节剂：免疫球蛋白、干扰素、胸腺肽； 其他对症治疗：镇静、止痛、退热等； 二、男，4月，主诉：发热、咳嗽2天，伴哭闹不安1天。现病史：2天前患儿发热，体温37-38℃，轻度咳嗽，到当地医院就诊，考虑“上呼吸道感染”治疗，具体不详。入院前1日出现哭闹不安，大汗淋漓，面色苍白，拒乳，尿少，来医院就诊。 体格检查：体温37.7℃，脉搏180次/分，呼吸60次/分，哭闹不安，哭声无力，面色发绀，多汗，鼻翼煽动，咽部充血，左侧肩胛下区可闻及稀疏的中小水泡音。心前区稍隆起，心尖搏动弥散，心前区未触及震颤，心界向左扩大，心率180次/分，节律规整，心音稍顿。各瓣膜听诊区未闻及杂音，无心包摩擦音。双肺叩诊清音，呼吸音正常。腹稍膨隆，叩诊鼓音，无移动性浊音，肝脏在右锁骨中线肋缘下4cm，剑突下7cm，质软，边缘稍钝，脾未触及。肢端稍凉，指趾端轻度发绀。既往史：3个月患肺炎、心力衰竭。