實證醫學

以下關於實證醫學的內容，擷取自「實證醫學入門」（藥學雜誌 99期 121 繼續教育）。

實證醫學的證據等級(Level of evidence)，最廣為使用的是英國牛津實證醫學中心(Oxford Centre for Evidence Based Medicine)，其將文獻依其研究設計(study designs)架構，分成Level 1 到 Level 5 的證據等級。文獻的證據等級與研究設計相關，證據的等級係指研究設計可以減少偏差的程度。研究設計方法會影響文獻證據的可靠性。最高的證據等級是隨機對照研究(randomized controlled trials，RCT)的系統性文獻回顧(systematic review)。

  • Level 1：隨機對照研究(randomized controlled trials，RCT)。
  • Level 2：世代研究(cohort study)。
  • Level 3：病例及對照組研究(case-control study)。
  • Level 4：病例報告(case series)。
  • Level 5：專家意見(expert opinion)。

實證醫學可根據文獻的證據等級，評估研究的嚴謹度，提供臨床醫療人員做為臨床應用的參考，並將其分成四個建議等級（grade of recommendation）；Oxford 之證據等級與建議等級如表一。

  • Group A：根據Level 1證據所做的建議。
  • Group B：根據Level 2證據所做的建議。
  • Group C：根據Level 3證據所做的建議。
  • Group D：根據Level 4以下等級證據所做的建議。


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UK Deaths by Vaccination status: male 英國分疫苗注射狀態的死亡統計：男性部分

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以下的資料，是整理自英國官方資料庫  Deaths by Vaccination status, England  （英國分疫苗注射狀態的死亡統計），其中最新的報表  Deaths occurring between 1 January 2021 and 31 January 2022 edition of this dataset  （2021-1-1 至 2022-1-31 的死亡統計）。 The following line graphs are summarized from the latest datasheet  Deaths occurring between 1 January 2021 and 31 January 2022 edition of this dataset  of the UK official website  Deaths by Vaccination status, England 。 個人觀察： 與女性不同的是：在18-39歲的男性族群，不管第一針或第二針或第三針，全原因死亡率大部分時候都比未打針的高。這會讓人聯想到前一陣子年輕男性運動員在球場猝死的新聞，不知道能不能用這個折線圖解釋。 40-49歲男性族群，第三針有統計的三個月，每個月全原因死亡率都比未打針的高。 所以，這要如何進一步解讀呢？到底注射是對人類有益還是有害？   Raw data for line graphs 18-39 84 59 51 47 42 60 66 63 45 52 41 46 26 0 134 156 138 102 98 33 54 73 75 39 48 50 0 0 0 104 100 122 116 62 133 170 140 88 87 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 124 89 33 40-49 262 204 143 147 249 291 332 288 248 202 235 237 188 0 247 338 250 180 115 192 453 564 555 291 331 319 0 0 0 81 257 220 198 117 139 135 127 139 192 0 0 0 0 0 0 0 0 292 342 220 50-59 688 569 531 991 824 782 836 880 6
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「感染率 x 感染死亡率」才能真實表示出疫苗的效益

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因為我們遇到了非常奇妙的疫苗狀況： ．就是「注射三劑的」感染率，比「完全未注射的」高。 ．「注射三劑的」感染死亡率，比「完全未注射的」低。 那究竟，單就「未注射」與「注射三劑」，究竟對族群是好或壞？究竟注射三劑，能讓族群死亡人數變少嗎？ 建立簡單數字模型如下 「有打針的10人，8個被感染，4個死亡。」 計算可以得知，感染率80%，感染死亡率，50% 。 「沒打針的10人，2個被感染，2個死亡。」 計算可以得知，感染率20%，感染死亡率，100%。 分析： 打針後，因為感染死亡的佔該族群 40%；未打針，因為感染死亡佔該族群 20%。 ．看起來不要打針比較好。 可是單用感染死亡率的算法（感染死亡數/感染數），會得到打針感染死亡50%，未打針100%。 ．看起來打針竟然比較好。 如果我們用「感染率 x 感染死亡率」來調整，就會看到與真實狀況吻合的數字： 打針族群：感染率 80% x 感染死亡率 50% = 40% 未打針族群：感染率 20% x 感染死亡率 100% = 20% 可以看到，這樣計算之後，就會吻合打針或不打針，對整個族群的影響。 所以在打針比未打針感染率高的狀況，單用感染死亡率無法看出「打針」這件事，對整體族群的影響。 我們這次疫情疫苗，剛好就遇到這個狀況。從下表，英國最新公佈的統計來看，剛好就可以看出，打三劑的被感染率，在許多年齡層，都高出完全未打針的三倍以上。 依照「感染率 x 感染死亡率」，去計算急診率、28天死亡率、60天死亡率，可能會得出令人非常驚訝的數字。簡單的說，就是去計算： ．感染率 x 感染急診率 ．感染率 x 28天感染死亡率 ．感染率 x 60天感染死亡率 所以，個人主張，應該使用「感染率 x 感染死亡率」，來評估預防針的整體族群效果。
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UK Deaths by Vaccination status: Female 英國分疫苗注射狀態的死亡統計：女性部分

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