循证医学重点课件

1、1第一节 循证医学基本概念 “临床诊治决策的科学方法学”。 在临床实践中，根据病人的实际情况及检查结果，通过科学的方法获得最充分证据并对病人做出最佳诊治决策的学科。 最充分证据：最新、最真实、最大量、 个人 证据+所有已有证据 最佳决策： 充分证据与病人实际情况最佳结合。 一、循证医学基本概念 (evidence based medicine，EBM)23. 影响循证医学产生的关键点 Meta-分析证据产生手段临床流行病学(DME)理论、方法基础网络支持系统Cochrane协作网3最佳证据1.病人资料2.基础、临床、 流行病学研究3.随机对照试验4.系统综述医疗环境及条件 病人价值取向1.文化

2、程度2.个人价值3.经验4.信仰 不仅要依靠证据，还要考虑病人的选择、医疗环境条件。循证医疗决策图1-3 循证医疗决策4 二、临床研究最佳最新证据 1. 系统综述(Systematic review) 2. 荟萃分析(Meta-analysis) 用此类方法可获得经过评价和综合的资料作为证据。53. 临床循证的 5级证据 A级：设计良好的RCT B级：设计较好的队列及病例对照研究 C级：病例报告或有缺点的临床试验 D级：个人的临床经验 E级：没有足够的证据以形成一种意见 根据证据的正确性和有用性、作用大小和临床实用性，评价收集证据的依据。7 1）原始研究证据 原始研究证据指直接以人群，即病人和

3、（或） 健康人为研究对象，对相关问题进行研究所获 得的第一手数据，经统计学处理、分析、总结 而形成的研究报告。常见：随机对照试验； 交叉试验；自身前后对照试验；同期非随机 对照试验；队列研究；病例对照研究；横断面 调查； 病例分析；病例报告等。 1. 按研究设计方案分类 按方法学研究证据分为 1）原始研究证据 2）二次研究证据 8表4-2 牛津证据分级与推荐强度（2001）采用适当的成本计算。对所有经过严格验证的备选医疗方案的结局进行了比较分析，包括将临床可观察到的变异结合到重要变量中进行敏感性分析纳入研究对象适当。且与金标准进行同步独立盲法比较的诊断性研究随访率80%的前瞻性队列研究可信区间

4、小的随机对照试验Ib同质性一流水平的经济学研究的系统评价同质性一流水平的诊断性研究的系统评价，或经验证的临床实践指南同质性前瞻性队列研究的系统评价。或经验证的临床实践指南同质性随机对照试验的系统评价Ia1级经济学分析诊断研究预后研究治疗、预防、病因研究证据级别推荐强度10 （2）Meta-分析与系统综述的区别 目前，系统综述与Meta-分析两个名词 常被混用。 系统综述不一定都包括有Meta-分析过程 Meta-分析也不一定是系统综述 ！若没有明确、科学的方法去收集、选择、 评价临床研究资料，而仅单纯采用统计方法 将多个临床研究进行合成并不能保证结论的 真实性和可靠性。11三、系统综述与叙述性

5、文献综述的区别与联系 叙述性文献综述有助于广泛了解某一疾病的全貌，而系统综述则有助于深入了解某一具体疾病的诊治。两者的主要区别如下（表5-1）：表5-112系统综述的基本方法和步骤 如下（图5-1）： 图5-1 系统评价程序图示1.确定题目、制定研究计划2.检索文献（1）计算机检索（2）手工检索（3）追踪参考文献3.筛选文献4.文献质量评价5.资料提取6.资料分析7.解释结果，撰写报告8.更新系统综述定性分析定量分析同质性好同质性不好固定效应模型亚组分析随机效应模型敏感性 分析14 2. 定量分析 定量分析（Quantitative synthesis)有：（1）同质性检验(或异质性检验)（2

6、）Meta-分析（3）敏感性分析 15 （1）异质性检验 异质性检验(heterogeneity )： 系统综述或 Meta-分析将多个研究结果合成一个效应值， 不同研究间不可避免存在差异，即异质性。 异质性分三类： 临床异质性(clinical heterogeneity)，指不同研究中 研究对象、干预措施和结果测量等存在的差异； 方法学异质性(methodological heterogeneity)，指 试验设计和质量在不同研究中存在的差异； 统计学异质性(statistical heterogeneity)，指不同 研究中干预措施的效应值存在的差异，是临床异质性和 方法学异质性导致的结

7、果。17（3） 敏感性分析 指改变某些影响结果的重要因素，如：纳入 标准、研究质量的差异、失访情况、统计方法 （固定效应或随机效应模型）和效应量的选择 （比值比或相对危险度）等，以观察同质性和 合成结果是否发生变化，从而判断结果的 稳定性及程度。18 2. 数据类型及效应量的表达 可用于Meta-分析的数据主要包括以下5类：（1）二分类变量资料 按照某种属性分为互不相容的两类，如：描述 临床结局时，选用存活、死亡，复发或不复发等。（2）数值变量/连续性变量资料 如：血压值、尿糖、CD4/CD8数等，往往有 度量衡单位，且能够精确测量。19（3）等级资料/有序多分类变量资料 按照某种属性分为多类

8、，类与类间有程度或 等级上差异。如：疗效判定用痊愈、显效、 有效、无效等表示。 以上三类数据类型比较常见（4）计数数据 即同一个体在一定观察时间内可发生了多次 不良事件，如：心肌梗死、骨折、多次入院等。（5）生存资料 同时观察两类数据，即是否发生不良事件以及 发生不良事件的时间。20 模型假设 统计方法 效果测量形式固定效应模型 Mantel-Haenszel法 比(OR、RR) Peto法 比值比(OR) General Variance 比(所有类型)，差值(RD、 -Based法 平均数差值等)和回归系数随机效应模型 Dersimonian and 比(所有类型)和差值(RD、 Lair

9、d法 平均数差值等)表5-3 常用Meta-分析方法和效应指标21 3. 异质性检验 由于一些潜在混杂因素依然存在，如：研究 对象、设计方案以及统计分析模型上的差异 等，均可导致异质性，若此时将结果强行 合并在一起，势必会出现问题。因此，Meta- 分析之前，应进行异质性检验。并根据异质 性检验结果，来决定是否估计合并效应量； 若异质性过于明显。则应探讨异质性的来源 并进行相应处理。 异质性检验方法：Q检验法与目测图形法等。22 I 2= 100%， I 250%，其异质性可接受。 I 250%，应选用随机效应模型。 I 250%，应选用固定效应模型。 I 275%，其异质性应查明来源后谨慎进

10、行 Meta-分析。Q(k1) Q24 3. 检测后得到的验后概率是否有助于 我们对病人的处理？ 利用阳性似然比，计算验后概率后，要了解该值是否已跨越诊断-治疗阈值(见图6-3，阈值B)，若已跨越，说明病人的诊断已基本明确，应该开始治疗，以使病人能及早获得最佳疗效。若验后概率没有跨越诊断-治疗阈值，仍在阈值AB之间，则应进一步检查并给予适当治疗，以免延误病情。因此，验后概率的计算，有利于病人及早得到合理的治疗，有实用价值。25（1）诊断阈值（diagnostic threshold）诊断域值odds = ATodds/ +LR 诊断试验结果为阴性或产生似然比为0.1，使验后概率低于某一数值时，

11、不需要再做任何试验而否定该病诊断，该数值为诊断阈值。27 若验后概率落在诊断阈值和治疗阈值之间，则需要作联合试验。此时，前一个诊断试验的验后概率就是下一个诊断试验的验前概率。 联合试验总验后比=验前比LR1LR2 LR1为第一个试验的似然比， LR2为第二个试验的似然比。 若总的验后概率在行动阈值以下者不治疗，大于行动阈值者治疗。28（3）行动阈值（action threshold ）Benefitprop=Harm(1-prop)ATodds=Harm/benefit= prop /(1-prop )ATodds=Harm/benefit=10%/30%=1/3转换为概率： prop=(1/

12、3)/(11/3)=25%行动阈值为25，即患病可能性25时治疗才有意义。290 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% A阈值=诊断阈值B阈值=诊断-治疗阈值图6-2 阈值分析示意图不需要作诊断试验不需治疗进行诊断试验并作相应治疗不需再作诊断试验只需恰当合理治疗30 3. 是否对随机分组的所有研究对象进行了 意向性治疗分析？（1）意向治疗分析的概念（intention to treat analysis，ITT） 无论其是否接受或未接受确切的治疗药物， 全部病例均按最初随机分配入组，进行最后 分析。这样可保留随机分配的可比性，防止 预后较差病人在最后

13、分析中被排除出去，使 结论更可靠。31失访者越少，PP与ITT结果越接近。（3）按方案分析（per protocol，PP） 将研究对象限定于完全遵循医嘱者 进入分析。 因PP分析剔除了失访者资料，计算 的人数仅为随访完整者，因而可能 过高估计治疗结果。32二、重要性分析与评价 1. 证据的效应强度大小（1）疗效强度 1）相对危险降低率 （Relative risk reduction，RRR） 是绝对危险降低率占对照组事件发生率的比例。 RRRCEREER/CER=ARR/CER 公式中：CER为对照组的事件发生率，如病死率 EER为试验组的事件发生率 此值的大小表示:试验组比对照组治疗后有

14、关临床 事件发生的相对危险度下降的水平，通常RRR在25% 50%或以上才有临床意义。332）绝对危险降低率 （Absolute risk reduction，ARR） 是试验组事件发生率与对照组发生率之间的 绝对差值。 ARRCEREER 公式中：CER为对照组的事件发生率，如：病死率。 EER为试验组的事件发生率。 该值越大，说明治疗产生的临床效果越大。34 3）需要治疗的人数 （Number needed to treat，NNT） 即促使（预防）1例（不良）事件发生所需 治疗的例数。 NNT1/ARR NNT在一定程度上反映了治疗措施的作用和效果，对评价某一治疗措施的临床价值及经济价值

15、很有意义。若某疗法的NNT越小，说明治疗效果越好，临床价值就大。35NNT适用于: NNT计算方便，可用来表示一种特殊治疗的效应指标或危害性。计算时，须写明对照组、治疗组效果和治疗持续时间。NNT接近 1，实际上很难。NNT等于 2或 3，表示治疗极其有效。 如：阿司匹林链激酶治疗以减少心肌梗塞病人五周后 血管性病死率的NNT为20，临床也认为有效。 NNT适用于评价治疗病情相同并取得相同结果的各种疗法，根据NNT对这些疗法进行等级评定，有利于提高治疗效果的评估。 36 NNT的局限性: NNT是点估计，临床研究中得到的NNT值可能 与真实的NNT有差别。在临床决策时，应计算 并参考NNT95

16、可信区间。 NNT不宜进行不同疾病间比较，尤其效应结果 不同时。 NNT没有固定的量。一种干预措施的NNT不仅 依赖治疗本身还取决基线危险度，即在基线时 病人出现该结果的可能性。 NNT由特定时间研究结果所得。只有治疗结果 相同并在同一时间内检测，比较才有效。37（2）负效应值的强度 1）相对危险增加率（Relative risk increase，RRI） 是绝对危险降低率占试验组事件发生率的比例。 RRIEERCER/EER 2）绝对危险增加率（Absolute risk increase，ARI） 是试验组事件发生率与对照组发生率的差值。 ARIEERCER 该值越大，说明治疗产生的不良

17、反应越大。 3）需治多少病例才发生一例不良反应（number needed to harm， NNH） NNH1/ARI38 3. 基于该治疗性证据，对患者可能产生的利弊进行 估计综合评价：利大于弊； 使用利弊量化指标：NNT、NNH。 新的治疗要考虑其好处与害处（临床重要结果）。 若治疗和预防措施费用较低、安全性大、使用方便， 且不用该项措施可能后果严重，NNT较大也可接受。 任何新治疗都可能有一定的药物副反应或并发症 和后遗症，其发生率的例数被称为治疗导致危害所 需人数（number needed to harm NNH）。 39 （1）NNH的定义 NNH：发生 1例不良反应所需治疗的病

18、例数。 即：指在特定时间内用某种干预治疗引起 1例 某种不良结局所需要的人数。 此值愈大愈好。 NNH=1/ARI 副反应发生率 如：NNH=5，说明每治疗 5例患者可能有 1例发生 副作用。 故NNH值愈大，副作用愈小，临床实用性越强。40（2）NNH的用途 NNH可用于评估治疗给患者造成伤害的 可能性，也可用于比较干预措施与阳性 药物比较的相对获益或受损。 与安慰剂比较时，NNT或NNH为绝对效应量； 与阳性药物比较时，NNT或NNH为相对效应量。 当描述相对效应量时，通过RR或OR、RD 表示干预措施与对照的效应量大小关系。 41（3）治疗的利弊比分析 对同一试验中有利和不利事件都进行评价后， 可求出该防治措施的受益风险比 （likelihood of help or harm，LHH）， 即该防治措施的利弊比，以综合评价防治 措施给受试者带来的受益与风险关系。 LHH NNH/NNT 利弊比的使用应根据各研究方向具体考虑。 LHH1，表示利弊； LHH1，表示弊利。 42第一节 概述 一、临床实践指南的概念与发展 1. 概念： 临床实践指南（clinical practice guideline，CPG） 美国医学研究所1990年提出的，即指系统开发的 多