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教訓老闆 meta-analysis 做些甚麼

Posted on Sep 23, 2008 by Chung-hong Chan

老闆時常要我做 Meta-analysis ,昨天終於頂唔住,在電話教訓他: meta-analysis 笨唔係咁做。大家都是讀同樣的書,為何他看不透。
老闆常常都說做 Meta-analysis ,在未流行說做 Meta-analysis 之前,他最愛說的是,寫一篇 Review article ,更加精確的是寫一篇 Narrative Review ,即是將文獻翻炒再上碟,好聽叫做總結文獻。 ((有點像現時最流行的博皇博后寫博的做法。)) 但在循證醫學的浪潮之下, Narrative Review 受歡迎程度已經大不如前。因為 Narrative Review 的特點是可以進行 Cherry Picking ,作者可選取他喜歡的證據去支持作者相信的論點。因此, Narrative Review 是一種有嚴重個人情感,再加上偏激的觀點角度,是不公正的。以前寫 Narrative Review 是生產文章最快的方法,亦可令撰寫這篇文的人身價上升,實在是急功近利人仕居家旅行的必備良藥。

但是醫生護士總不想看一百篇文才能獲得他想要的資訊,他們仍然來有人總結文獻,看一篇文等於看幾十篇。但又不太喜歡 Narrative Review 的個人主義色彩,亦是出現了另一種叫做 Systematic Review 的東西。 Systematic Review 講求搜尋文獻要有系統化的方法,文獻中所有的正反相方論證都要一一網羅,而且要公正客觀以同樣的方法處理每一件證據。及後,更從古典統計學文獻重新發掘出由 Karl Pearson 發明的 Meta-analysis 方法,將每一個證據的數字以統計方法組合。這個大概是 Systematic Review 的發展藍圖。因為 Systematic Review 暫時是業界最精確的研究方法,故此現在的所謂 Level of evidence 是以 Systematic Review 為最高水平的證據,因為大有 Bird eye view 之感。辯論有說,最後說話的人最有利, Systematic Review 就像說最後一話的人。投機寫 Systematic Review 不是易事,因為做 Systematic Review 比 Narrative Review 的功夫要多十倍。

問題在這裡:沒有經過 Systematic Review 的 Meta-analysis 是沒有意義的,也是投機炒作。隨便從 Pubmed 找到幾篇文章,用統計學方法結合在一起,我作為統計學人當然做到。但是單從 Pubmed 隨便找幾份文是否達到 Systematic Review 要求的「廣納民意」?從每份文章中抽取數據,又有沒有達到 Systematic Review 的 double entry 要求?而我最反感的是以下這一點:我們有否了解到各項研究的異同( Clinical/methodological heterogeneity )?老闆的 Mindset 係:既然找到數篇文章,幾份話某某治療方法有效,幾份話無效,為何不用 Meta-analysis 將他們揍合在一起。我關心的問題是,在揍合之外,是否應該要找出不同研究結果異同的原因?這也是 Systematic Review 所要求的。當用 Meta-analysis 去組合隨機控制研究( Randomized Controlled Trial )時,這些問題都不算嚴重,因為不同研究的研究方法可以大致相同,不同研究的結果落差可以假定是因為 sampling error 。但老闆每次想投機做 Meta-analysis 的,都是 observational study ,例如有數個研究想了解睡眠窒息與 C 反應蛋白的關係,有些研究發現睡眠窒息患者血的 C 反應蛋白較正常人為高,有些卻找不到這個關係。這就不能用 Sampling Error 去解釋。因為每個研究的病者特徵都不類似,例如每個研究睡眠窒息患者及正常人的肥胖比率、男女比例都會有所不同,這些干擾因子( Confounding factor )絕對會影響結果。不會像隨機控制研究那樣,會隨機平均分配。 Observational study 的 meta-analysis 出名難做,亦出名有明顯誤導成份。 ((Egger M et al. BMJ 1998;316:140-144)) 之前說過的 Peto 例子,他用 Meta-analysis 去證明某藥不會增加癌症風險,但他的 Meta-analysis 包含了兩個未完成的研究。假定服藥後癌要平均三年才發出來,未完成的研究只去到第二年,就算那藥致癌癌亦未夠時間發出來,癌症風險一定底。將兩個假低風險的未完成研究結合到一個已完成發現高風險研究,結果一定是低風險。但這個結果,有意義嗎?

Meta-analysis 本來是最高水平的研究方式,但亦因為其美名,令投機炒作者亦甚多,這個牌匾開始退色。


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