"什麼是實證醫學 (EBM)"

證據醫學 (evidence-based medicine, EBM) 是講究"臨床問題"、"病人價值"、"研究證據"與"臨床經驗"的一門科學。

醫療決策已經逐漸從"聽人說"、"我覺得"、"學校教"、"書上寫",慢慢走到"實證為基礎"的決策。

但是證據的品質 (quality of evidence) 卻是決定關鍵,該如何評比證據品質呢?

"GRADE是全世界最多權威組織使用的系統"

GRADE = the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluations,是一種證據品質評比系統,主要用途有兩個:

(1) 提供系統性綜論 (systematic review) 作者,評比收納研究品質。

(2) 提供執業指引 (practice guidelines) 作者 (們),評比研究證據品質、並擬定建議強度 (strength of recommendation)。

GRADE是目前全世界最多權威組織採用的系統,包括世界衛生組織 (WHO)、美國胸腔醫學會 (ACCP)、北美感染醫學會 (IDSA) 等等。

"十個重點看懂GRADE證據品質表"

大圖中是一篇刊登在BMJ的系統性綜論,這項研究比較糖尿病病人使用DPP-4抑制劑,對心臟衰竭風險的影響。結果顯示,使用DPP-4抑制劑與較高的心臟衰竭住院風險有關。

資料來源: Dipeptidyl peptidase-4 inhibitors and risk of heart failure in type 2 diabetes: systematic review and meta-analysis of randomised and observational studies.

這張表稱為"GRADE證據品質表 (GRADE evidence profile)",要怎麼看呢?請看十大重點!

重點一:試驗終點/人數/研究數:共收納5項研究,共37,028位受試者,試驗終點為"因為心衰竭住院"。

重點二:收納研究的偏誤風險 (risk of bias):在"心衰竭"這項終點中,偏誤風險為嚴重,通常在附註 (footnote) 中,研究者會載明判斷理由。

重點三:一致性 (consistency):通常以統計異質性 (stat heterogeneity) 表現,會以Cochrane Q或I2分數呈現,當研究者認為統計異質性顯著時,會評比為一致性差。

重點四:間接性 (indirectness):這一項評比是看試驗終點,如果是臨床重要 (clinical important) 試驗終點,一般不會被列為缺失。

重點五:精確性 (imprecision):要完整了解,請務必參考: [EBM] 讀者指引:評讀工具中的"結果精確嗎?"該如何判斷?

重點六:發表偏誤 (publication bias):結果不顯著、比較小型的研究,不被發表的機率較高,因此可能造成得到的結果都趨向於特定方向 (可能是有效,也可能是沒效),這時候可能有所謂的發表偏誤,GRADE建議研究者以漏斗圖 (funnel plot) 檢視發表性偏誤的可能性。

有關漏斗圖,請參考: [EBM]如何檢視漏斗圖 (INTERPRETATION OF FUNNEL PLOT IN META-ANALYSIS)

重點七:研究結果?在GRADE證據品質表中,會有確切數字、風險比 (或勝算比),以及信賴區間 (confidence interval)。

重點八:基礎風險 (baseline risk),基礎風險的重要性,是這項研究能不能被應用的關鍵,受試者的基礎風險與您面對的病人差異太大,可能使這項研究無法應用於您的病人。

在GRADE系統,建議研究者根據大型流行病學資料,作為基礎風險,例如某大型研究顯示,65歲成人、有中風危險因子,每年發生缺血性中風風險為每1000人50人。

重點九:絕對風險差異 (absolute risk difference):實驗組風險與基礎風險的差異,也可以用於計算需治人數 (number needed to treat, NNT)。

例如:每100人增加8位因為心臟衰竭住院,換算為每13人就會有1人因心臟衰竭住院。

重點十 (終於):證據品質 (quality of evidence):在GRADE系統中,只有高 (high)、中 (moderate)、低 (low)、非常低 (very low),取決於收納的研究類型,如果是隨機分派雙盲研究,從"高"開始,接著看扣分項目 (重點二~六),以及加分項目 (相信我,很難加分) 決定最終的證據品質。

呼~各位可以看得出來,要製作完整的GRADE證據品質表並非一朝一夕可以完成的,但也並非做不到,對這個系統有任何問題,都歡迎提出喔~

參考資源: GRADE working group

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