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每个人都同意医学治疗应该基于合理的证据。几乎没有人同意什么样的证据像声音一样。
当然,有人说医学证据的“黄金标准”是随机对照临床试验。但是这些试验存在缺陷,将其研究结果转化为合理的现实建议并不是那么简单。此外,最好的证据很少存在于任何一项研究中。合理的决策来自整个证据数据库。
这就是为什么荟萃分析也是最佳证据的热门候选人。原则上,荟萃分析是有道理的。通过汇总许多研究并对其进行复杂的统计分析,荟萃分析可以确定在小型研究中逃避检测的有益影响(或潜在危险)。但是,只有在可以获得关于该主题的所有研究并且它们都在足够相似的群体上使用基本相似的方法时,那些统计技术才是合理的。这些标准很少得到满足。因此,接受荟萃分析作为最后一个词通常是不明智的。
尽管如此,荟萃分析通常是一些人认为是评估医学证据的最佳方式的一部分:系统评价。
系统评价需要使用“预定的结构化方法来搜索,筛选,选择,评估和总结研究结果,以回答一个狭隘的研究问题,” 牛津大学的医生和医疗保健研究员Trisha Greenhalgh及其同事在一篇新论文中写道。。“使用详尽的搜索方法,审阅者提取所有可能相关的主要研究,然后使用明确的包含和排除标准限制数据集。”
系统评价高度集中; 虽然最初确定了数百或数千项研究,但大多数研究已被淘汰,因此只有少数研究在他们就特定医学问题提供的证据方面进行了彻底的审查。由此产生的发表论文经常从数据的定量分析得出客观的结论。
听起来不错吧?事实上,系统评价已经获得了作为医学证据的优越形式的声誉。在许多医疗实践和出版中,系统评价被认为是您可以得到的最有力的证据。
但“系统性”并不是“高质量”的同义词,正如Greenhalgh,Sally Thorne(英属哥伦比亚大学,温哥华)和Kirsti Malterud(Uni Research Health,卑尔根,挪威)在他们的论文中指出,接受在欧洲出版临床研究杂志。他们承认,有时系统评价很有价值。“但有时,”系统评价“一词允许数据聚合在知识层次结构中声称比实际应得的更具优势的位置。”
例如,Greenhalgh及其同事质疑为什么系统评价应该被视为优于“叙事”评论。在叙述性审查中,该领域的专家对相关出版物进行调查,然后对其进行解释和批评。Greenhalgh及其同事写道,这样一篇评论的目的是根据知情的智慧产生“权威的论据”。而不仅仅是制作宣布特定结论的论文,叙述性评论反映了专家对哪些研究值得考虑以及如何最好地解释证据并将其应用于各种医学问题和问题的选择和判断。系统评价就像亚马逊电脑推荐给您的产品; 叙述评论是来自朋友的生日礼物,他们认识你很久很好。
Greenhalgh及其同事写道,出于某种原因,专家评审员的“知情智慧”被认为是医生可靠建议的劣质来源。“通过专家的经验和判断精心制作的评论通常被认为是不值得信任的('以突出为基础的'是一个贬义词)。”
然而,如果你真的想要最好的证据,那么在他们看到它时,寻求知道好证据的人的忠告可能是个好主意。
Greenhalgh及其同事写道,系统评价可能适用于回答“关于如何治疗特定目标群体的特定疾病的非常具体的问题”。“但是,诊所的医生,病房的护士或社区的社会工作者将会遇到各种各样的健康状况,文化背景,疾病,痛苦和资源的患者。”现实生活中的患者往往没什么共同之处参与研究。与现实生活相关的有意义的证据综合要求审稿人在评估“广泛的知识来源和策略”时使用“创造力和判断力”。
叙事评论有很多版本。有些是以自己的方式系统化的。但关键的区别在于标准系统评价侧重于过程(搜索策略,排除标准,数学方法),而叙事评论则强调思考和解释。格林哈尔和合作者断言,对系统评价进行排序优于叙事评论“提升了详尽搜索,广泛排斥和数学平均的机制过程,而不是深思熟虑,批判性反思的思维参与过程。”
他们同意,制表数据和计算置信区间是重要的技能。但系统评价方法的刚性有其缺点。它忽略了异常值,人与疾病的多样性和变异,减少了医学知识的深度和细微差别。在某些情况下,系统评价可能是针对特定问题的正确方法。但是,“缺乏深思熟虑的解释性批判性反思可能会使这些产品变得空洞,误导并且可能有害,”Greenhalgh及其同事认为。
即使系统评价对回答特定问题很有用,它们也不能用于许多其他重要目的 - 例如识别也需要答案的新问题。叙述性评论不仅可以提供当前治疗的指导,还可以提供有关改善未来治疗所需的研究的建议。如果没有更广泛的叙述性评论所提供的观点,研究经费可能会“流入”重要性有限的问题,而这些问题往往已得到回答。“
他们的观点超出了医学证据的范畴。当过程胜过实质时,知识,智慧,特别是判断的价值就会丧失。在许多科学领域(以及一般的生活)中,智慧往往服从于以下规则。有些规则或课程是值得的生活指南(例如,参见Gibbs的列表)。但正如写作专家罗伯特·古宁(Robert Gunning)曾经很好地阐述的那样,规则是思想的替代品。
在思想不必要或不必要地耗费时间的情况下,遵守规则是一种有用的策略。但许多其他情况需要实际的知情思想和合理判断。在这种情况下,世界上的非思想家经常依赖于算法,通常用于实现商业模式,而不尊重知情和明智的人类专家的判断。
换句话说,机器人是小玩意儿。他们就像一种疾病。找到正确的治疗方法需要收集合理的证据。你可能不会从系统评价中得到它。
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