军事医学科学院生物医学统计咨询中心 胡良平
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我国临床科研水平如何?资深的医学专家对此作了比较深入的研究。曾任中国医学科学院院长的巴德年院士于2003年在《中华医学杂志》第83卷第1期上发表了一篇题为“加强临床医学研究,进一步提高临床医学水平”的述评,他总结了自新中国成立50多年来,我国拥有堪称世界领先水平的“八大医学成就”是:{1}50年代初以汤飞凡教授为首在世界上第1次分离沙眼病毒(现称衣原体)获得成功;{2}1958年上海第二医科大学广慈医院抢救大面积三度烧伤患者获得成功;{3}1963年上海第六人民医院陈中伟医师断指再植获得成功;{4}上世纪60年代北京协和医院宋鸿钊教授等治疗绒毛膜上皮癌获得突破性进展;{5}食管癌防治研究;{6}小肝癌的研究; {7}细胞分化诱导治疗白血病的研究;{8}青蒿素的发明。
他还提及,我国有若干篇国际一流水平的学术论文发表在世界上与医学相关的最著名杂志如Nature和Science上。但俅惨窖а芯糠矫娴穆畚南视性诠?室涣鞯囊窖а?跗诳?镘 Engl J Med或Lancet上发表。
医学科研的症结
我国是世界上人口最多的国家,医学科研队伍庞大,仅医药卫生方面的期刊就有800余种,我国虽然对人类医学进步和发展做出了一些令世人瞩目的成果,但高质量高水平的临床研究成果仍然很少。
有一位文献计量学专家报告,我国医学文献被国际上著名的科学引文索引(SCI)收录的数量很少,无法与美国、英国、德国等国被SCI收录的数量相比。问题的症结究竟出在哪里?该文献计量学家得出的结论是我国科技文献的自引率高、他引率低。这难道就是问题的症结吗?笔者认为,这只是表面现象,很多科研课题的科研设计质量不高、统计分析方法应用不合理、结论的可信度低,可能是产生上述结果的症结所在。
统计学误用率高
从国内外文献中我们不难发现,揭示医学科研中误用统计学问题的报道并非少见,由于调查者、调查对象和调查时间等不同,关于医学文献中统计学误用率的报道结果相差较大,其最低值约为16%,有些报道的数据为60%左右,最高值为70%~100%。据笔者近年来对我国名牌系列杂志审稿且有明确记载的结果计算,其统计学误用率约为88.0%(315/358),在进行统计咨询和阅读公开发表的学术论文中,也发现统计学的误用率约为80%,其中科研设计方面的错误率约为30%;国家级基金项目统计学误用率约在50%以上。
临床科研存在的问题
有医学专家指出,我们现在许多的临床试验在执行过程中存在主要问题如下:{1}试验方案不合理;{2}不符合伦理要求;{3}试验标准操作规程不完善;{4}研究者缺乏生物统计学方法的培训;{5}试验中药物不良反应报告制度不健全; {6}试验过程缺乏监督及有效核查。
也有医学专家呼吁,今后我们要提高国内发表的RCT(随机对照试验)文章的质量。对此笔者颇有同感,在审稿中经常能看到临床医学研究论文绝大多数是回顾性总结病历写成的,为了提高论文的“档次”,仍按“前瞻性研究类型”格式来撰稿,因此,在稿件和公开发表的学术论文中经常出现自相矛盾的结果。
在回顾性总结临床资料(缺乏事前的科研设计)的场合下,由于事先缺乏“随机对照”,使不同治疗药物或治疗方法组之间在许多重要的非实验因素方面缺乏均衡性,组间的可比性很差,其结论的可信度大打折扣;还有不少科研课题,研究者仅从专业角度考虑问题,忽视统计研究设计,导致组间受混杂因素的干扰很严重,无法得出正确的结论。总之,我国临床科研水平不高的症结在于科研设计的质量不高,即便有些统计研究设计基本正确的科研项目,其统计分析方法应用正确的也不多。
我们该如何做?
如何解决我国临床科研水平不高的问题?根据多年来调查研究的结果和经验,笔者认为需要从人们的思想认识、统计学基础教育和人们的科研素质等根本问题入手。
第一、努力提高科研设计质量。科研设计的质量对于科研水平来说,就如同地基对于高楼大厦的寿命一样重要。如果地基不牢固,大厦还没建完就会坍塌。在临床科研中,如果科研设计是错误的,其结论不仅没有说服力,而且经受不住时间的考验。《中国医学论坛报》2005年7月21日第1版刊登了题为“临床研究结果面临时间的考验”一文,揭示了1990-2003年期间发表在N Engl J Med、JAMA和Lancet三大著名医学杂志上的14项研究报告,开始给出的肯定结论,又相继被后来的大型研究否定。为何会出现这样的现象呢?笔者认为,关键就是科研设计不过关,导致试验研究结果没有重现性,并非是“时间”能使黑变白,而是因为错误的科研设计把本来是白的东西误认为是黑的东西了。
第二、努力提高统计分析的质量。统计分析的质量对于科研水平来说,就如同建筑材料对于高楼大厦的寿命一样重要。如果建筑材料是伪劣产品,大厦还没使用就要报废。在处理临床科研资料中,如果所选用的统计分析方法是错误的,其结论常常是歪曲事实的或者是彻底错误的。事实上,要想获得统计学上有意义的结果(即P<0.05或P<0.01)通常是很容易的,例如,用直线回归方程去描述呈“S形”或“倒S形”曲线的变化趋势,在统计学上往往能得到“P<0.0001”的结果,但所得结果是严重脱离实际的。
