默罕默德.哈桑.穆拉德等 美国明尼苏达州梅奥医院预防医学系知识与评估研究单元等
JAMA.2014;312(2):171-179.doi:10.1001/jama.2014.5559
中文版原文刊载于2014年7月31日《中国医学论坛报》E3-4
（本文第一部分请见10月27日微信）
结果有多准确?
研究造成误导有两项根本原因：一项为系统误差(也称为偏倚)，另一项为随机误差。样本量和事件数量小时随机误差大，样本量和事件数量增加时误差减少。样本量与事件数量小时，我们称结果“不准确”，大时则将结果标记为“准确”。
结果不准确时，则效应估计值的置信度降低。不过，临床医师如何确定结果是否足够准确?荟萃分析不仅得出研究间平均效应估计值，也得出估计值的CI。对CI(真实效应可能所处的范围)的评价――使我们得以判断荟萃分析是否可得出足够准确的结果。
临床医师可通过考虑CI的上限和下限来判断准确性，之后考虑如果上限代表真实效应如何建议其患者，如果下限代表真实效应又会如何建议患者。如果两种情况的建议是相同的，则证据足够准确。如果决策会随着可信区间范围发生变化，则证据的置信度下降。
这些结果是否直接适用于我的患者？
决策制定的最佳证据来自如下研究：对我们所关注的干预措施进行直接比较，在我们所关注的人群中进行评价，对患者的重要转归进行评定的研究。如果研究的人群、干预措施或转归与我们的关注内容有所不同，则视为间接证据。
是否担心报告偏倚?
研究者根据结果的强度、导向或统计学意义来作出发表某些材料的决定时，就出现了被称为报告偏倚的系统误差。这是系统评价中最难解决的偏倚类型。完整研究没有报告时，标准术语是发表偏倚。研究显示，与研究设计、相关性或质量相比，结果的强度和导向可能是决定是否发表的更为重要的因素，而阳性结果的研究发表的可能性达阴性研究的3倍。作者或研究资助方选择性地报告特定转归或分析时，使用选择性转归报告偏倚这一术语。
经验性证据提示，半数随机试验的分析计划的方案与所发表的报告不同。报告偏倚可能导致误导性效应估计值的产生。
是否有理由提高置信度评级？
一些少见的情况要求我们提高观察性研究的效应估计值的置信度评级。考虑一下我们对如下干预措施效果的信心：髋关节置换减轻重度骨关节炎所致的疼痛和功能受限，肾上腺素防止过敏反应导致的死亡，胰岛素防止糖尿病酮症酸中毒导致的死亡，或透析用于延长终末期肾衰患者寿命等。这些情况下，在没有干预措施时病情会不可避免恶化的患者中，我们观察到短期内治疗效应大。这种大的效应可能增加真实相关性的置信度。
应根据最佳证据的总体情况而非单项研究的结果，进行制定临床及政策性决策。制定优化的临床决策时，需要对现有最佳证据进行系统总结。对系统评价与荟萃分析的结果进行应用时，第一步应对系统评价方法学可信性进行判断，第二步是我们对效应估计值的置信程度进行评价。
(刘揆亮译)
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