科研难，难于上青天

主题及数据，立项何茫然！

尔来二十四小时，不够临床接病患

(相关资料图)

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2022年9月23日，“科研面对面”第四期顺利上线，和前几期一样，一众医学大咖为你开路，支招科研之路！

本次直播的主持人，中华医学会急诊医学分会副主任委员、北京协和医院急诊科主任朱华栋教授表示，目前我国急诊医生的科研发展相较其他学科还相对弱势，但是得益于丰富的工作经验，只要急诊科医生能意识到自身不足，并积极克服，仍有可能迎头赶上，在科研领域焕发光彩。

数据远非万能，思维胜于数据

随机对照实验（RCT）一直被誉为临床研究中的金标准，但其究竟是为何被誉为金标准的呢？针对这一问题，复旦大学附属中山医院青年研究研究员黄丽红教授进行了解答。

无论是探索疾病的病因，抑或观察某种新药对疾病的治疗效果，因果推断才是临床研究的最终目标问，它反映了一种在设计和分析过程中对代表性、混杂、偏移等干扰的审慎考虑，从而在声明“因果关系”时能尽可能排除误判的可能。

要介绍因果推断，就要提到潜在结局框架，黄丽红教授以2分类处理因素为例，对其进行了介绍：“对于一个受试者，他可能接受某一个治疗，也可能不接受某一个治疗，因此对每一个个体来说就存在两种潜在结果，一个是接受治疗后的结果，一个是不接受治疗的结果，这两种结果都是潜在结果。”

真正的因果效应在这种理想化的状态下来考虑两种潜在结果的差值，然而在实际情况中，不可能存在同一个受试者接受两种处理的可能，因此，临床往往是站在人群的角度上来评估平均因果效应，这就需要在统计方法学上满足一定的假设。

1.可交换性。针对处理组想象，如果该组受试者没有接受处理会发生什么情况，判断这一想象结果跟实际没有接受处理的小组情况是否一致。即只要临床研究不存在混杂因素的影响，就具备了可交换性。

2.一致性/明确的干涉干与。这就要求实验有明确的分组，且观察结果即为潜在结果。

3.正定性，即为在一个研究中，既要有在处理组的个体，又要在非处理组的个体。

“可交换性是这其中最难达到的。”黄教授表示，对试验对象进行随机化处理可以平衡混杂因素，从而达到可交换性，同时也能满足一致性和正定性。

“RCT虽然满足了因果推断的假设前提，蕴含因果推断统计学思考，但要将因果推断思考贯穿研究始终，才能最终获得因果关系。”黄丽红解释道，尽管一开始进行了随机分组，并不代表执行中也能贯彻分组，受试者可能由于各类原因对随机化分组造成影响，也就是说，即便是RCT也存在因果推断的风险。

为了应对这一问题，有很多指导原则出台。为了维持RCT的因果推断的属性，就要求必须设定估计目标，即研究者要进行预判，提前考虑是否会出现扭曲因果关系的事件且时刻监督此类事件。其中，临床医生要在试验中特别关注对伴发事件的预测，“这是未来发表高质量RCT的要求之一。”

目前临床有很多专家都对真实世界研究（RWS）感兴趣，但这样同样面临着挑战。由于RWS研究以观察性研究较为多见，没有经过随机化，就会存在混杂因素的潜在影响。“我们对医学的认知仍有局限不能预测所有问题，患者不能按照标准生病，我们也不能按照标准治疗。”正因如此，RWS研究的三种类型（实用比较性临床试验、观察性研究、使用现实世界证据作为外部对照的单臂试验）在正定性、一致性、可交换性上均可能受到影响。

在这其中，分析方法的规范化实施是获得可靠真实世界证据（RWE）的质量保证。而要想将已有的真实世界数据（RWD）通过科学的研究设计、严谨的组织实施及合理的统计分析得到所需的RWE，是个漫长的过程，亟待因果推断相关理论方法的不断完善和发展。

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