糖尿病治疗的有效性对比研究及结果

　　随机临床试验（Randomizedclinicaltrials，RCTs)是推动医学科学进步的金标准。然而，有一些临床问题不是RCTs研究能够解决的，因为很多RCTs研究费用昂贵，而且在某些问题上，这类研究并不能给出合理的解释。

　　事实上，大多数临床试验纳入的受试者并非都是典型的患者，所有的受试者都是自愿参加试验研究的，而且还可以得到一定金额的补偿，他们会经常参与这种临床试验，根本上来讲，他们参与试验受益的是其他患者。

　　临床试验目的是解决临床问题，明确某些药物或者治疗是否有效，不过，在临床实践中，这些药物或者治疗方法对普通病人产生的治疗效果不明显。大量的研究显示，实际临床工作中，很难取得临床试验中出现的治疗效果，越来越受关注的是，急需更多的总结性研究结果，以更好地指导实际临床实践。

　　有着良好设计的观察性研究能够解决一些临床试验解决不了的问题，这些研究数据多是大规模人群研究数据。Roumie教授及同事在JAMA杂志上所报道的研究就是有效性对比（comparativeeffectiveness，CE）研究最先进的例子。

　　研究数据来源于美国退伍军人健康管理局、国家医疗保险及国家死亡索引，在这项研究中，作者比较了患有2型糖尿病的退伍军人急性心肌梗死、卒中或者死亡的复合事件的发生风险，这些受试者主要是二甲双胍单药控制不佳加用磺脲类降药或者胰岛素治疗的人群。

　　采用的统计学分析方法，不仅包括目前比较熟悉的倾向评分法和新用户设计法，还包括边缘结构比例危险度模型、逆概率加权法，并对那些可以改变研究结果不且可预测的混杂因素的不均衡幅度进行了评估。按5:1的比例进行配比后，最终12180例接受二甲双胍+磺脲类治疗，2346例接受二甲双胍+胰岛素治疗的受试者纳入分析。

　　主要研究结果显示，胰岛素作为二线治疗组的复合终点事件发生风险增加，校正后的风险比（Hazardraito，HR）为1.30（95%CI1.07-1.58）。作者并对研究问题进行了详尽而全面的分析。潜在的风险信息需要证实，需要相关特定的研究来阐述，相对比较快的方法是采用其它相关数据库数据分析来证实（比如医疗保险、凯撒医疗集团及普吉特湾团体健康合作组织）。

　　然而，Rounie教授等所报道的研究给临床医生和患者造成了一定的困惑。首先也是最重要的，尽管胰岛素抵抗被认为和癌症死亡具有相关性（这也是是Rounie教授等人进行此研究的主要动力），但是还不清楚是否外源性胰岛素，或者其它没有检测到的混杂因素，比如胰岛素抵抗程度影响了研究结果。

　　Roumie教授等引用不可测定混杂因素非均衡分析HR为1.25，与此相比，本研究结果显示胰岛素抵抗情况下，某些癌症（比如结肠癌）发生的相对风险更高。即使存在1.25的风险，不均衡概率的可能性依然存在；如果磺脲类治疗组严重胰岛素抵抗的患病率为20%，那么胰岛素治疗组仅需28%（不均衡性为40%）患病率就可以解释研究结果。

　　不可测的混杂因素，尤其带有指示的混杂因素，是影响观察性研究结果有效性的重要因素，即便采用的统计学方法和Roumie教授等的一样精确。

　　此外，潜在不可测的混杂因素也可能对其它结果产生影响，其中包括疾病进展程度（不同的病人疾病进展程度不一样）、糖尿病病程和病人其它药物的长期用药情况。

　　不可测混杂因素非常受关注，因为作者文章中引用的一个临床试验，结果显示胰岛素治疗组没有显示胰岛素抵抗和癌症及心血管疾病死亡率增加具有相关性，而该研究的随访时间要比Roumie等研究的时间更长。鉴于这些注意事项，基于此研究，许多临床医生可能会重新评估临床方案的变动。

　　其次，一方面临床医生对RCTs的设计方案和研究意义都非常熟悉，另一方面，许多临床医生对CE研究采用的复杂统计方法缺少了解，他们需要对这些研究的结果进行解释，并且确定这些研究和临床实践是否相关。

　　有效性对比研究引出一个有趣的话题：这类研究的方法有限，但是潜在影响的范围很广泛。几乎每一个科学的分支都有专门的研究方法，少数相关的几个人能够通过这种方法了解试验的深度，同时这些人还经常是听取研究结果的听众。

　　本研究不是GE研究。许多读者对于研究方法没有详细的了解，比如逆概率加权法，Roumie等人的研究也采用了这种方法，或者其它比较复杂的CE研究方法，比如高危倾向评分或辅助变量。

　　另一方面，这些结果可能已经达到临床实践的深度。经过短期的实践，每一个初级保健医生都会面临治疗药物选择的难题：当二甲双胍单药不能有效的控制2型糖尿病患者的血糖水平时，究竟该如何选择下一个降糖药。

　　像CE研究一样，Roumie教授等报道的研究结果，有助于解决一个统一的、目前尚未解决的、极其重要的临床问题，解决这个问题需要一个可靠的研究结果。等待解决此问题的临床医生可能会怀疑结果的可靠程度，因为他们自己并不能去判定试验方法是否可信。

　　由于大多数临床医生不大可能了解CE研究中采用的统计学方法，比如Roumie教授等人所采用的方法，很多医生可能越来越依赖于同行评论，因此，当对CE的研究结果进行解释时，他们更多的是表述某一些专家的意见，而非他们自己的意见。

　　对采用复杂统计学方法进行分析的研究进行评论是，杂志和同行评论者的作用可能会越来越重要，他们不仅在证实研究的可靠性上具有重要作用，而且对于清晰而详细的讲述研究结果也意义重大，并且还能够提出一些注意事项。

　　做这些的意义在于有助于阻止临床医生迅速的接受CE研究结果，并对临床治疗方案做相应的改变，临床医生对于研究结果的态度草率，这可能正是观察性研究所担心的地方。

　　有效性比较研究不断创造出新的挑战，这类研究提供了许多急需的新证据。恰恰是这种方法，使得其它研究像Roumie等进行的研究一样具有新奇性，但在对研究结果进行阐述时，这种方法也带来一定的麻烦，使得结果推广应用更为困难。

　　采用了先进的分析方法的同时，也促进了某些方面创造力的需求增加，以促进临床医生在研究结果和方法之间进行交流，对于那些面临临床决策的患者更为重要，因为这些决策可能（或不可能）对他们的健康和幸福产生深远的意义。