从临床研究看医学基础研究的不足

从医学基础研究跨界到临床研究,初起感觉临床研究与基础研究具有完全不同的特点,各有各的研究套路。熟悉之后,领会到两者其实是一脉相承的,在本质上相通的。

个人体会临床研究体系是不断发展的,时常会有新的方法和理念发展出来,而基础研究体系相对稳定(基础研究注重新内容和新技术)。从临床研究的角度来考察基础研究的几个方面,临床研究体系有许多值得基础研究借鉴的地方。现阐述如下:

首先,基础研究需要明确试验设计和样本量估算临床试验极其重视试验设计。临床条件复杂,且受到伦理学等种种限制,采用什么样的试验设计来最大限度地在有限的条件下说明问题,是临床试验首先关心的问题。相对而言,基础试验因为条件可控,特别是试验动物的数量和条件可以说是不受限制,默认采用的是最能够展示因果关系的随机化盲法的试验设计。可能是较少采用其他的试验设计,逐渐地论文中也不强调说明实验采用的是什么样的设计以及实验的哪些环节采用盲法或非盲法。类似的还有样本量的估算。基础研究各组中试验动物的数量基本上是经验性的,不像临床试验过程中专门进行样本量的估算。不能说没有样本量计算就是错误,随机化(盲法)设计用到的动物数量本来就较少,试验过程中也多参考了其它的研究,且样本量本来就是一个估算的数字,多些少些都不算错误。但是年轻的研究者通过读文献往往不能够了解到实验还有样本量估算这样一个步骤,也不清楚动物的数量是具体是怎样确定的。基础研究明确实验设计和样本量估算,有助于调实验的严谨性,为后续的数据分析奠定确实的基础。

其次,基础研究要改变重“图”轻“表”的习惯基础研究往往不采用表格只用图来表达数据分析的结果,而临床研究倾向于采用表格来体现数据分析的结果。图的优势是直观而表的优势是能够提供详尽具体的数据。在临床研究领域还有一个“系统性综述”的过程来综合各个单独的试验而得出一个更加确实的结论。系统性综述这个步骤之所以能够实施得益于临床研究文章提供了在表格中提供了详尽的数据。理论上来讲系统性综述也可以在基础研究领域进行,但是如果只有图,往往不能支持系统性综述的进行。现在基础研究领域进行系统性综述的趋势已经显现,所以基础研究中适当采用表格的形式提供详尽的实验数据是未来一个迫切的需求。

再次,基础研究数据分析方法相对落后基础研究的正态数据分析方法一般是t检验和单(多)因素方差分析等,而非正态的数据相应的分析方法是秩和检验等非参数检验。因为基础研究的试验设计是随机化(盲法)的试验设计,用这样的分析方法来比较实验组和对照组数据的差别是合理的。然而,近年来,随着数据分析的方法理念的不断更新,有些方面显得落后。比如最近有一种数据分析的观点提倡,P值要写出具体的数值,而不仅仅列出小于0.01或者小于0.05。还有一种观点认为,应该用OR或者RR值取代P值以确切的反映两组之间关联的强度的大小, 也就是说,即使是随机化(盲法)设计的实验也要以单因素回归和多因素回归的分析方法来分析数据得出OR或RR值。这些数据分析的改进在临床研究的领域得到了一定程度的施行,而在基础研究领域却缺乏相应的探讨。

最后,基础研究中的对逻辑关系的证明和论述有待加强医学基础研究的目的在于说明各个因素之间的关联性(例如因果关系)。理论上来说,无论临床研究和基础研究结论的因果关系都是由几种关联特征的存在而经过逻辑推理得出的。这几种关联,包括具有较强的关联强度,具有剂量依赖性,抑制剂可以阻断关联或激动剂可以引起关联,具有生物学合理性。因为临床研究致力于在纷繁复杂的情况中得出可能的关联,所以从试验设计到数据分析都是重视揭示预测因素和结局因素之间的关系,且论文讨论中也会对因果关系进行集中重点的讨论。反观基础研究领域,逐渐淡忘了对因果关系的阐释,甚至有的基础研究则有追求“大而全”的倾向,尝试在一篇文章中阐明更多的问题,致使每个逻辑环节依靠薄弱的证据连接而缺乏充份的证据支撑。

以上观点只是反映了某些基础研究中存在的问题,希望能基础研究工作者有所借鉴。

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