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使用者:Dr3939/實證醫學

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實證醫學（英語：Evidence-based medicine，縮寫為 EBM），又稱循證醫學，是一種強調依據設計及執行良好的研究來優化決策的醫學診療方式。雖然所有基於科學的醫學都有一定程度的經驗支持，但實證醫學更進一步，將依證據依知識論上的強度分類，並要求只有強度最高的證據（如：統合分析，系統綜述和隨機對照試驗）才能產出有力的建議；較弱的證據（如：病例對照研究）只能代表薄弱建議。此名稱最初源於描述一種醫學診療教學和改善醫師面對單一患者的決策方法。[1]此名稱的應用範圍快速擴大到過去描述的方法上，設計適用於患者群和整個群體的指引及政策（「實證診療政策」）。[2]隨後，擴散為一種決策方法，適用於實際醫療衛生的各個層級和其他領域（ 實證診療 ）。

無論是應用在醫學教育，個人決策，適用於群體的指引和政策，還是一般健康服務的管理，實證醫學都主張決策和政策皆應儘可能根據證據，而非單單依據從業人員、專家或管理者的信念。因此，它試圖確保臨床醫生的意見（可能受限於知識差距或偏見）有基於科學文獻的所有可用知識補足，以保證做的是最佳實踐。它促進了使用正式且明確的方法來分析證據，並將它提供給決策者。它促進了向醫學生、從業人員和決策者傳授這個方法的課程。

背景，歷史和定義

廣義來說，實證醫學是應用科學方法進行醫療決策。醫學在基礎及臨床研究兩方面都有著悠久的傳統，至少可以追溯到阿維森納 。[3] [4]早期對醫學統計方法的評論發表在1835年。[5]

然而，直到最近，將研究結果納入醫療決策的過程還是非常主觀[來源請求]。針對個別患者進行決策的傳統方法，被稱為「臨床判斷」和「醫學藝術」，這個方法由各個醫師決定要參考哪些研究證據（如果有的話），以及如何將證據與個人信仰和其他因素整合起來。[來源請求]。適用於患者群體或族群的決策，通常會由專家委員會制定，但並沒有正式的流程決定研究證據如何選擇，及如何與委員會成員的信仰整合[來源請求]。有一個隱含假設，即決策者和政策制定者將根據他們的教育、經驗和進行中的研究等可適用的相關文獻，將以上實證與他們的思維結合[來源請求]。

臨床決策

自60年代末開始，傳統醫療決策出現許多缺陷。1967年Alvan Feinstein在《臨床判斷》的發表聚焦於臨床推理的角色，並尋找可能影響它的偏誤。[6]阿奇 考科藍（Archie Cochrane）在1972年出版有效和效率，描述了許多缺乏對照試驗支持但過去認為可能有效的診療方式。[7] John Wennberg 在1973年開始記錄醫生診療上的廣泛差異。[8]到1980年代，David M. Eddy描述臨床推理上的錯誤和與證據間的鴻溝。 [9] [10] [11] [12]到1980年代中期，Alvin Feinstein，David Sackett等人發表名為《臨床流行病學》的教科書，稱醫師決策應採用流行病學方法[13] [14]。到1980年代末，蘭德公司的一個小組顯示，即使按照專家自己的標準，醫師們執行的大部分處置並不合格。[15]這領域的研究讓我們更瞭解醫療決策的弱點，不論是針對個別患者或是整個族群，並為後續的導入實證方法鋪路。

以證據為本

目前「實證醫學」一辭有兩個主要分支。時序上，第一個是在發布臨床診療指引和其他族群層次政策時，堅持對有效性證據進行明確評估。第二是將流行病學方法導入醫學教育和個別患者層面的決策[來源請求]。

實證指南和政策

David M. Eddy 在他的課程中首次使用 「以實證為基礎」一詞，主題是族群層次的政策，包括臨床診療指引和保險給付新技術。1987年，他在醫學專科學會委員會委託的研討會和手冊中首次使用「以實證為基礎」來教授臨床診療指引設計的正式方法。該手冊在1980年代後期以未發表形式廣為流傳，最終由美國醫學院出版。[16] [17] 1990年3月Eddy在美國醫學會雜誌發表的文章，首次使用「實證」一辭，同時闡述了實證指引和族群層次政策的原則，並描述為「明確描述與政策相關的現有證據並將政策與實證聯系起來。有意識地將政策根基於實驗證據，而非當前做法或專家信念。政策必須與實證一致並得到實證支持。必須找到，描述並分析相關證據。政策制定者必須確定政策是否與實證相符，並寫出理由。」[18] 1990年春，他在JAMA發表的其他論文中討論「實證」政策。[18] [19]這系列論文共28篇，1990至1997年間發表在JAMA上，主題是族群層次的指引和政策設計的正式方法。 [20]

醫學教育

「實證醫學」一辭，稍晚導入醫學教育情境中。這個分支的實證醫學源於臨床流行病學。1990年秋天，麥克馬斯特大學的戈登·蓋亞特（ Gordon Guyatt）在針對未來或新醫學生的未發表課程說明中使用了這個辭。[21] Guyatt 和其他人在兩年後（1992年）首次發表這個術語，用來描述一種教授醫學診療的新方法。[1]

1996年，David Sackett和同事明確定義這個分支的實證醫學支流為，「照護個別患者時的決策，應認真，明確且審慎地使用現有最佳證據…代表需整合個人臨床專業和源自系統性研究產生的最佳外部臨床證據。」[22] 這分支的實證醫學，利用充分反映研究的證據，使針對個人的決策更結構化與客觀 [23] [24]。應用族群數據於個別病患照護[25]，同時尊重臨床工作者具有專業知識的實情，反映在有效益和有效率的診斷，周全地識別且體貼地考量個別患者的困境，權利和偏好。[22]

此支系的實證醫學源於臨床流行病學，此學科教授醫療工作者如何將臨床和流行病學研究應用於診療上。在1993至2000年間，麥克馬斯特大學的實證醫學工作小組為廣大醫師讀者在JAMA發表了一系列共25篇的「醫學文獻用戶指引」。1995年，羅森伯格 (Rosenberg) 和唐納德 (Donald為 針對個人的實證醫學定義為「尋找，評估和使用當代研究成果作為醫學決策基礎的過程」[26]。2010年，Greenhalgh 使用一個強調定量方法的定義：「由高品質研究中的族群樣本，求得效益和傷害風險的數學估計值，做為診斷、評估或處置個別患者的臨床決策信息[27]。」 針對個人層級的實證醫學還有許多其他定義，但 Sackett 及他同事的定義是最常被引用的。[22]

這兩個原始定義[哪個]突顯出實證醫學是如何應用於族群與個人上的重要差異。當設計適用於一大群人的指引時，在個別醫生少有機會修改的情況，實證政策制定強調應有良好的證據支持檢驗或治療的有效性[28]。在為個人決策的情境，臨床工作者可更加自由地解釋研究，並與其臨床判斷整合[22][29]。2005年，Eddy 為實證醫學的兩個分支提供一個總括定義：「實證醫學是一套原則和方法，旨在確保醫療決策，指引和其他類型的政策在最大程度上基於具效益與效益的良好證據，並與之一致。」[30]

進展

實證醫學的兩個分支傳播迅速。在實證指引和政策方面，1980年美國癌症協會開始明確堅持有效性證據[31]。1984年起美國預防服務工作小組（the U.S. Preventive Services Task Force, USPSTF）開始根據實證原則發布預防性處置指引[32]。1985年，藍十字藍盾協會以嚴格的實證標準評估新技術[33]。1987年起，美國醫師學會等專科協會，和美國心臟協會等自願者健康組織，編寫許多實證指引。1991年，美國管理式醫療機構 Kaiser Permanente 開始實證指引計劃[34]。1991年，Richard Smith 在英國醫學雜誌發表一篇社論，介紹英國的實證政策[35]。1993年，考科藍合作組織建立由13個國家組成的網絡，旨在製作系統性回顧和指引[36]。1997年，美國醫療保健研究和品質機構（後來的健康保健政策和研究機構，或 AHCPR）建立實證診療中心（EPCs），以製作可支持指引發展的實證報告和科技評估[37]。同年 AHRQ，AMA 和美國健康計劃協會（現為美國健康保險計劃）建立遵從實證政策原則的國家指引交換機構[38]。1999年，英國成立國家臨床卓越研究所（NICE）[39]。這個實證醫學分支的核心思想是：證據應根據實驗設計的嚴格程度分類，再由證據強度決定建議強度。

醫學教育端，加拿大、美國、英國、澳洲和其他國家的醫學院者成立教授實證醫學的課程[40] [41] 。一個2009年的英國研究發現，一半以上的英國醫學院有某種實證醫學訓練課程，儘管授課的方法和內容差異很大，EBM 教學受限於課程時間不足，缺乏訓練有素的導師和教材[42]。已發展了許多計劃來輔助個別醫師更便利地取得實證。如，在 1990年代開發的 UpToDate[43]。考科藍合作組織在1993年起發表證據評論[34]。BMJ出版集團在1995年出版名為臨床證據的半年刊，提供臨床醫師有關重要臨床問題的現有實證的精要摘錄[44]。從那時起，還發展了許多計劃，使臨床工作者更便於取得實證。

目前做法

21世紀初期，實證醫學一辭既用於實證指引的發展，也用於教授從業人員實證醫學的計劃。到 2000 年，「實證醫學」已成為強調實證應用於族群和個人層級決策的總稱。在隨後數年，「實證」一辭已擴展到醫療保健系統的其他層面。例如「實證衛生服務」，旨在提高衛生服務決策者的能力，並在組織或機構層面應用實證醫學[45]。這個概念也蔓延到醫療保健之外；如，1996年皇家統計學會主席的就職演說中，阿德裏安·史密斯 (Adrian Smith) 提出應該為教育、監獄和警務政策及政府工作的所有領域建立「實證政策」。

實證醫學的多個分支強調將正式研究的證據納入醫療政策和決策的重要性。但是，在推廣指引或給付政策前，他們對有效好證據的需求差異很大；因此，實證醫學和科學醫學 (science-based medicine) 間的區別，也考慮以下因素，如：過往既定科學的合理性和相容性，就像醫療組織推廣有爭議的處置，如針灸等[46]。決策上，他們在納入個人層級信息的可行性程度也是不同。因此，實證指引和政策可能無法輕易與面向倫理臨床判斷的基於經驗診療融合，並可能導致矛盾，競爭和意外危機[12] 。最有效的「知識領導」（臨床領導和管理者）在決策過程中使用廣泛的管理知識，而非只有正式證據[13]。實證指引可成為健康照護治理術的基石，因此在當代健康照護系統的治理中發揮核心作用[14]。

方法

步驟

1980年代後期提出明確設計實證指引的步驟：提出問題（族群，處置，對照處置，結果，時間範圍，情境）；搜尋找出可以回答問題的文獻；解讀各個研究，明確地找出它對研究問題的看法；若有數個研究探討這個問題，整合他們的結果（統合分析）；在「實證列表」中總結所有證據；在「資產負債表」中比較效益，危害和花費；為偏好的診療方式下個結論；寫下指引背後的合理解釋；讓其他人審查前面的每個步驟；執行指引[11]。

1992年提出以醫學教育和個人層級決策為目的，執行實證醫學有五個步驟[47]，2003年實證醫療保健教師和開發者會議，匯整參加者經驗總結的五個步驟，在2005年發表[48]。這五步驟大致可歸類為：

  1. 將不確定性轉化成一個可回答的問題，包括批判性審問，研究設計和證據強度[49]
  2. 系統性檢索現有的最佳證據[50]
  3. 嚴格評讀證據的內部有效性，並可分解為：[51]
    • 因選擇偏誤，信息偏誤和干擾因素而產生的系統性錯誤
    • 診斷和治療的定量結果
    • 效果大小及其精確度
    • 結果的臨床重要性
    • 外部有效性或可推廣性
  4. 應用結果在臨床診療中[52]
  5. 成效評估[53]

實證評論

對已發表研究進行系統性評論是評估特定治療的主要部分。考科藍合作組織是進行系統性評論的最知名組織之一。與其他系統性評論的生產者一樣，它要求作者提供詳細且可重覆的文獻檢索和證據評估計劃[54]。一旦評估了所有的最佳證據，治療將可分為（1）可能有益，（2）可能有害，或（3）證據不足以支持有利或有害。

2007年針對考科藍協作組織所有50個評論小組的1,016篇系統性評論進行的分析，研究發現 44％ 的研究認為處置可能有益，7％ 的研究認為處置可能有害，49％ 的研究顯示沒有足夠的證據支持有益或有害。96％ 認為需要進一步的研究[55]。2001年回顧160篇在1998年資料庫中的考科藍系統性評論（排除替代治療），根據兩位研究者的評論，41％ 結論是有效或可能有效，20％ 認為沒效，8％ 認為是害，而 21％的評論認為證據不足[56]。針對2004年資料庫中的145篇有關替代醫學的考科藍評論的回顧顯示，38.4％ 的結論認為有效或可能（12.4％）有效，4.8％認為無效，0.7％認為有害，56.6％認為證據不足[57]。2017年研究評估考科藍協作組織出版的系統性評論對美國私人保險公司制定政策的作用，結果顯示儘管美國主要私人保險公司的醫療政策文件使用考科藍系統性評論，但仍有空間鼓勵使用更多[58]。

評估證據品質

證據品質可依來源類型評估（來自統合分析和系統性評論，它納入有著良好盲法，完全隱匿分派，沒有追蹤遺失，沒有不當解盲，且符合一般常識的隨機臨床試驗），和其他因素，包括統計有效性，臨床相關性，費用和同行評審。實證醫學將不同類型的臨床證據分類和評等[59]，依據研究是否能免於各種會影響它的偏誤。如，證據力最強的治療處置研究是系統性評論，且需納入隨機且隱匿分派，完整追蹤高同質性族群和醫療情況，盲法評估的安慰劑對照試驗。相比之下，病患推薦，病例報告，甚至專家意見（然而，一些批評者認為專家意見「不屬於經驗證據品質排名，因為它並不屬於某種經驗證據」，且「專家意見更像一種獨立且複雜的知識類型，不適合放在只限於經驗證據的等級之中」[60]）沒有作為參考證據的價值，因為存在安慰劑效應，觀察和報告個案時固有的偏誤，難以確定誰是專家等。

許多組織已發展證據品質的評級系統。如，1989年美國預防服務工作小組（USPSTF）提出以下建議：[61]

  • I 級：證據來自至少一個設計良好的隨機對照試驗。
  • II-1 級：證據來自未隨機化，設計良好的對照試驗。
  • II-2 級：證據來自設計良好的世代研究或病例對照研究，最好包含一個以上的醫療中心或研究群組。
  • II-3級：證據來自多個時間序列研究不論是否有處置介入。有特別顯著結果的無對照試驗也納入這一級。
  • III 級：意見來自受尊敬的權威人士、臨床經驗、描述性研究或專家委員會報告。

另一個例子是英國牛津實證中心的證據等級。牛津實證中心證據等級首先在2000年9月發表，為預後，診斷，治療效益，治療傷害和篩查類別的證據評等，大多數的評等系統都未處理這些問題。原始的 CEBM 等級源自實證值班（Evidence-Based On Call），使尋找證據的過程可行且結果明確。2011年，一個國際團隊重新設計牛津證據等級，使它更好理解，並納入證據評等系統的最新發展。牛津證據等級被患者和臨床醫師使用，也用於制定臨床指引，包括：在銀屑病有效使用光療和局部治療的建議[62]，及使用BCLC分期系統診斷和追蹤肝細胞癌的加拿大指引[63]。

2000年，GRADE（是Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation的縮寫）工作小組發展一個系統，除了醫學研究的品質外，還考慮更多維度[64]。它要求使用GRADE對證據品質評估時，通常是系統性評論的一部分，考慮不同因素如何影響對結果的信心水平。研究者利用GRADE將證據品質分為四級，根據所觀察到的效果（數值）是否接近可能的真實效果間的信心水平。信心值是根據五個不同領域，以結構化方式計算[65]。GRADE工作小組將證據品質定義為「證據品質」和「建議強度」，這兩個不同的概念，卻常常相互混淆[65]。

系統性評論可能納入低偏誤風險的隨機對照試驗，或具高偏誤風險的觀察型研究。以隨機對照試驗為例，屬高證據品質，但在五個不同領域可被降級[66]。

  • 偏誤風險：根據納入研究的效果估計值受偏誤影響的可能性決定。
  • 不精密：根據觀察的效果估計值可能完全改變的可能性決定。
  • 間接性：根據研究如何執行的特色與結果將實際應用的方式，這兩者間的差異決定。
  • 不一致：根據納入各研究結果間的變異量決定。
  • 出版偏差：根據是否所有研究證據皆納入考慮決定。

若是觀察性研究，依GRADE評估，證據品質評分較低，除了可能易被降級外，亦可以依三個領域的情況升級[66]。

  • 效果很大：當方法學佳的研究觀察到的效果大到結果完全改變的機會極小。
  • 可能的干擾將改變效果：儘管可能的干擾因素存在，預期將會降低觀察到的效果，但效果估計值仍然顯著。
  • 劑量反應梯度：處置的療效隨使用劑量增加而變大。劑量若再增加，產生的效果可能更大。

GRADE的證據品質強度代表的含義[65]：

  • 高品質證據：作者非常有信心，呈現的估計值非常接近真實數值。可解釋為「未來研究會完全改變結論的可能性極低。」
  • 中品質證據：作者有信心，呈現的估計值接近真實數值，但也可能差異很大。可解釋為：未來研究可能會完全改變結論。」
  • 低品質證據：作者對結果估計值沒有信心，估計值與真實數值可能差異很大。可解釋為「未來研究可能會完全改變結論」。
  • 非常低品質證據：作者對結果估計值沒有任何信心，估計值將與真實數值不同。以解釋為「未來研究將很有可能會完全改變結論」。

建議等級

對臨床服務提供建議的指引和其他出版品，依平衡風險與效益，信息所依據的證據等級進行分類。美國預防服務工作小組使用[67]：

  • A級：好的科學證據顯示，臨床服務的好處大大超過潛在的風險。臨床醫師應與符合條件的患者討論服務。
  • B級：至少一般的科學證據顯示，臨床服務的好處超過潛在的風險。臨床醫生應與符合條件的患者討論服務。
  • C級：至少一般的科學證據顯示，臨床服務有好處，但與風險差異太過接近，而無法提供一般性建議。除非有個別考量，否則臨床醫師不需要提供。
  • D級：至少一般的科學證據顯示，臨床服務的風險大於潛在好處。臨床醫師不應常規為無症狀患者提供服務。
  • I級：科學證據缺乏，品質不佳，或結論相沖突，因此無法評估風險與好處的差異。臨床醫師應幫助患者了解臨床服務的不確定性。

GRADE 指引小組成員可根據其它標準提出強烈或薄弱建議。一些重要條件，包括：平衡好處和不良反應（不考慮費用），證據品質，價值、偏好及費用（耗費的資源）[66]。

儘管各評量系統間有差異，但有一致的宗旨：指導臨床研究信息的使用者，哪些研究可能最有效。然而，個別研究仍需經過嚴格評讀。

統計措施 / 測量

實證醫學試圖以數學方法說明檢測和治療的臨床效益。實證醫學從業者使用的工具包括：

  • 相似比：特定診斷的前測勝算乘相似比，等於後測勝算 。（勝算可由[更熟悉的]機率計算。）這是貝氏定理的體現。相似比和臨床檢測間不同，前者可在特定臨床情境依臨床檢測的效能安排優先順序。
  • AUC-ROC：接收者操作特徵曲線下面積（AUC-ROC），代表特定檢測，其靈敏度和特異度間的關係。高品質的檢測，AUC-ROC會很接近1，且有關臨床檢測的高品質研究將提供AUC-ROC的信息。區別陽性和陰性檢測結果的閥值會影響靈敏度和特異度，但不會影響AUC-ROC。
  • 益一需治數（NNT）/ 害一需治數（NNH）：兩者是以臨床意義重大的方式，分別是說明處置療效和安全性。NNT 是指要有一患者得到想到的結果（如：癌症存活）時，所需要治療的人數。例如，如果治療增加存活機會5％，那麽需要治療20個人，才能使另外1名患者因治療而存活。這概念也可用在診斷檢驗上。例如，為了防止一名婦女死於乳腺癌，需要邀請1339位女性，年齡在50-59歲之間，進行乳腺癌篩檢十年[68]，那麽要邀請參加乳腺癌篩檢的NNT是1339。

臨床試驗的品質

實證醫學試圖客觀地評估臨床研究的品質，嚴格評讀研究人員在論文中報告的技術。

  • 試驗設計考量：高品質研究有明確定義的入選標準，並且數據遺失最少。
  • 推廣性考量：研究可能僅適用於少數符合定義的病患族群，可能無法推廣至其他臨床情境。
  • 追蹤：有足夠的時間讓定義的結果發生，會影響前瞻性研究的結果，和區分治療組和對照組間差異的統計檢定力。
  • 統計檢定力：一種數學計算，可以決定患者數量是否足以區別治療組間的差異。陰性研究可能是無效，或只是沒有足夠的患者數量突顯其差異。

限制和批評

雖然實證醫學被視為臨床診療的黃金標準，但仍有許多限制和批評[69] [70]。針對各種已發表針對EBM的批評，其中兩個被廣泛引用的分類方案，包括Straus和McAlister的三分法（「醫學診療普遍存在限制，實證醫學特有的限制，和對實證醫學的誤解」[71]）和Cohen，Stavri和Hersh的五點分類（EBM是一種醫學的不良哲學基礎，證據定義過於狹隘，不是根據實證，應用於個別病患時實用性有限，減少醫病關系的自主權[72]）。

一些已發表的反對意見，無特別排序，包括：

  • EBM的理論理想（納入數個RCT的統合分析和系統性評論可能回答每個小臨床問題，這樣的問題可以有數十萬個）面臨限制，如：昂貴的研究（特別是RCT）；因此，實際上，在可預見的未來，對EBM的需求總是遠遠超過供給，人類最好依優先級分類應用的稀缺資源。
  • 研究產生EBM，如來自隨機對照試驗（RCTs），可能與所有治療情境無關[73]。研究傾向於關注特定族群，但個人可能與一般大眾差異很大。由於某些族群在歷史上一直未被充分研究（少數族裔和患有共病者），來自RCTs的證據可能無法推廣到這些人[74]。因此，EBM應用到某群人，但這不應妨礙臨床醫師依個人經驗決定如何治療個別患者。一位作者建議「從臨床研究中獲得的知識，並非直接回答身旁患者主要臨床問題的最佳解答」，並建議實證醫學不應低估臨床經驗的價值[60]。另一位作者指出「應用實證醫學等於整合個人臨床專業知識和來自系統性評論的最佳可得的外部臨床證據[75]。」
  • 研究可能受偏誤影響，包括：出版偏誤和學術出版中的利益沖突。例如，研究若有業界資金資助而產生的沖突，結論更可能偏向他們的產品[76] [77]。
  • RCT由進行到結果發表，有時間延滯[78]。
  • 結果發表到結果能正確應用，有時間延滯[79]。
  • 認知不足（缺乏新信息可代入的一個簡易且穩固的心理框架）可能會阻礙EBM應用[80]。
  • 價值觀：雖然EBM的原始定義中納入了患者價值觀，但在EBM訓練中並未普遍強調價值觀的重要性，這是當前研究的一個潛在問題[81] [82] [83]。


一個2018年研究，以「為什麽所有隨機對照試驗產生具偏誤見的結果」為題，評估10篇引用率最高的RCTs，認為試驗面臨廣泛的偏誤和限制，包括：試驗只適合研究易於隨機化的一小組問題，通常只能評估樣本的平均治療效果，將結果外推到其它情境時的限制，還有其它問題總結在研究中[69]。

臨床的實證應用

實證醫學上有個持續挑戰是部分臨床工作者不依實證診療。這種情況發生的部分原因是支持或反對當前治療的證據權衡不斷變化，要了解每個變化並不可能[84]。例如，2003到2017間，有數百種醫療診療的實證轉向，從激素替代療法是否安全，到嬰兒是否應該服用某些維生素，以及抗憂鬱藥對阿茲海默症是否有效[85]。即使證據明確反對治療，通常需要十年時間才會採用其他治療[84]。在其他情況，可能需要等一個世代的醫師退休或死亡，並由接受最新實證培訓的醫師取代後才有重大變化[84]。

醫師和其他醫療服務提供者以無實證支持的方式治療患者的另一個主因是這些醫療人員與所有其他人一樣受到相同的認知偏誤影響。他們可能會拒絕實證，因為他們對罕見但令人震驚的結果有著鮮明的記憶（可利用性法則），例如患者在拒絕治療後死亡[84]。他們可能會為了「做些什麼」或解決患者的情感需求而過度治療[84]。因患者的期望與推薦的實證間有落差，而擔心發生醫療過失告訴[84]。也可能因治療在學理上看似合理，而過度治療或提供無效治療[84]。

教育

在醫學教育的連續過程中，提供實證醫學培訓[86]。

柏林問卷和弗雷斯諾測試[87] [88]是評估實證醫學教育有效性的可信工具[89] [90]。這些問卷已用於不同情境中[91] [92]。

一個坎貝爾系統性評論，納入24個試驗，評估電子學習改善實證健康照護的知識和應用。結果發現，與沒有學習相比，電子學習可以改善實證健康照護的知識和技能，但不會改善態度和行為。比較電子學習與面對面學習，結果沒有差異。結合電子學習與面對面學習（混合式學習），對實證知識、技能、態度和行為有積極影響[93]。與電子學習�有關，醫學院學生參與維基百科編輯，以提高他們的EBM技能[94]。

參見

參考文獻

  1. ^ 1.0 1.1 Evidence-Based Medicine Working Group. Evidence-based medicine. A new approach to teaching the practice of medicine (PDF). JAMA. November 1992, 268 (17): 2420–25. PMID 1404801. doi:10.1001/jama.268.17.2420. 
  2. ^ Eddy DM. Practice Policies – Where Do They Come from?. Journal of the American Medical Association. 1990, 263 (9): 1265, 1269, 1272, 1275. PMID 2304243. doi:10.1001/jama.263.9.1265. 
  3. ^ Clinical pharmacology in the Middle Ages: principles that presage the 21st century. Clin. Pharmacol. Ther. May 2000, 67 (5): 447–50 See p. 449. PMID 10824622. doi:10.1067/mcp.2000.106465. 
  4. ^ Medieval contributions to the search for truth in clinical medicine. Perspect. Biol. Med. 2000, 43 (4): 530–40 See p. 536. PMID 11058989. doi:10.1353/pbm.2000.0037. 
  5. ^ Poisson, Dulong; Larrey, Double. Statistical research on conditions caused by calculi by Doctor Civiale.. Int J Epidemiol. 2001, 30 (6): 1246–49 [1835]. PMID 11821317. doi:10.1093/ije/30.6.1246. （原始內容存檔於2005-04-29）. 
  6. ^ Alvan R. Feinstein. Clinical Judgement. Williams & Wilkins. 1967. 
  7. ^ Cochrane A.L. Effectiveness and Efficiency: Random Reflections on Health Services. Nuffield Provincial Hospitals Trust. 1972. 
  8. ^ Wennberg J.E.; Gittelsohn A. Small Area Variations in Health Care Delivery. Science. 1973, 182 (4117): 1102–08. Bibcode:1973Sci...182.1102W. PMID 4750608. doi:10.1126/science.182.4117.1102. 
  9. ^ Eddy, David M. Kahneman, D.; Slovic, P.; Tversky, A. , 編. Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases. Cambridge University Press. 1982: 249–67. ISBN 978-0-521-28414-1. 
  10. ^ Eddy DMb. Clinical Policies and the Quality of Clinical Practice. New England Journal of Medicine. 1982, 307 (6): 343–47. PMID 7088099. doi:10.1056/nejm198208053070604. 
  11. ^ 11.0 11.1 Eddy DM. Variations in Physician Practice The Role of Uncertainty. Health Affairs. 1984, 3 (2): 74–89. PMID 6469198. doi:10.1377/hlthaff.3.2.74. 
  12. ^ 12.0 12.1 Eddy DM. The Quality of Medical Evidence: Implications for Quality of Care. Health Affairs. 1988, 7 (1): 19–32. PMID 3360391. doi:10.1377/hlthaff.7.1.19. 
  13. ^ 13.0 13.1 Feinstein AR. Clinical Epidemiology: The Architecture of Clinical Research. 1985. ISBN 9780721613086. 
  14. ^ 14.0 14.1 Sackett, Dave. Haynes, R. Brian , 編. Clinical Epidemiology: How to Do Clinical Practice Research. Lippincott Williams & Wilkins. 2006. ISBN 978-0-7817-4524-6. 
  15. ^ How Coronary Angiography Is Used: Clinical Determinants of Appropriateness. JAMA. 1987, 258 (18): 2543–47. PMID 3312657. doi:10.1001/jama.258.18.2543. 
  16. ^ Eddy DM. A Manual for Assessing Health Practices and Designing Practice Policies. American College of Physicians. 1992. ISBN 978-0943126180. 
  17. ^ Committee to Advise the Public Health Service on Clinical Practice Guidelines, Institute of Medicine. Field, M.J.; Lohr, K.N. , 編. Clinical Practice Guidelines: Directions for a New Program. National Academy of Sciences Press. 1990: 32. ISBN 978-0-309-07666-1. PMC 5310095  . PMID 25144032. doi:10.17226/1626. 
  18. ^ 18.0 18.1 Eddy DMb. Practice Policies: Guidelines for Methods. JAMA. 1990, 263 (13): 1839–41. PMID 2313855. doi:10.1001/jama.263.13.1839. 
  19. ^ Eddy DM. Guidelines for Policy Statements. Journal of the American Medical Association. 1990, 263 (16): 2239–43. PMID 2319689. doi:10.1001/jama.1990.03440160101046. 
  20. ^ Eddy DM. Clinical Decision Making: From Theory to Practice. A Collection of Essays. American Medical Association. 1996. ISBN 978-0763701437. 
  21. ^ Howick, Jeremy H. The Philosophy of Evidence-based Medicine. Wiley. 2011-02-23: 15. ISBN 978-1-4443-4266-6. 
  22. ^ 22.0 22.1 22.2 22.3 Evidence based medicine: what it is and what it isn't. BMJ. 1996, 312 (7023): 71–72. PMC 2349778  . PMID 8555924. doi:10.1136/bmj.312.7023.71. 
  23. ^ Katz, David L. Clinical Epidemiology & Evidence-Based Medicine: Fundamental Principles of Clinical Reasoning & Research. SAGE. 2001. ISBN 978-0-7619-1939-1. 
  24. ^ Grobbee, D.E.; Hoes, Arno W. Clinical Epidemiology: Principles, Methods, and Applications for Clinical Research. Jones & Bartlett Learning. 2009. ISBN 978-0-7637-5315-3. 
  25. ^ Doi, S.A.R. Understanding evidence in health care: Using clinical epidemiology. South Yarra, VIC, Australia: Palgrave Macmillan. 2012. ISBN 978-1-4202-5669-7. 
  26. ^ Evidence-based Medicine: An approach to Clinical Problem Solving. BMJ. 1995, 310 (6987): 1122–26. PMC 2549505  . PMID 7742682. doi:10.1136/bmj.310.6987.1122. 
  27. ^ Greenhalgh, Trisha. How to Read a Paper: The Basics of Evidence-Based Medicine (4th ed.). John Wiley & Sons. 2010: 1. ISBN 978-1-4443-9036-0. 
  28. ^ Eddy DM. Practice Policies – Where Do They Come from?. Journal of the American Medical Association. 1990, 263 (9): 1265, 1269, 1272, 1275. PMID 2304243. doi:10.1001/jama.263.9.1265. 
  29. ^ Greenhalgh, Trisha. The limits of evidence-based medicine. Respiratory Care. December 2001, 46 (12): 1435–40. PMID 11728302. 
  30. ^ Eddy, DM. Evidence-based Medicine: a Unified Approach. Health Affairs. 2005, 24 (1): 9–17. PMID 15647211. doi:10.1377/hlthaff.24.1.9. 
  31. ^ Eddy D. ACS report on the cancer-related health checkup. CA Cancer J Clin. 1980, 30 (4): 193–240. PMID 6774802. doi:10.3322/canjclin.30.4.194. 
  32. ^ About the USPSTF. [August 21, 2014]. 
  33. ^ Rettig, R.A.; Jacobson, P.D.; Farquhar, C.M.; Aubry, W.M. False Hope : Bone Marrow Transplantation for Breast Cancer: Bone Marrow Transplantation for Breast Cancer. Oxford University Press. 2007: 183. ISBN 978-0-19-974824-2. 
  34. ^ 34.0 34.1 Transparency matters: Kaiser Permanente's National Guideline Program methodological processes. Perm J. 2012, 16 (1): 55–62. PMC 3327114  . PMID 22529761. doi:10.7812/tpp/11-134. 
  35. ^ Smith RJ. Where's the Wisdom: The Poverty of Medical Evidence. BMJ. 1991, 303 (6806): 798–99. PMC 1671173  . PMID 1932964. doi:10.1136/bmj.303.6806.798. 
  36. ^ The Cochrane Collaboration. [August 21, 2014]. 
  37. ^ Agency for Health Care Policy and Research. [August 21, 2014]. 
  38. ^ National Guideline Clearinghouse. [August 21, 2014]. （原始內容存檔於August 19, 2014）. 
  39. ^ National Institute for Health and Care Excellence. [August 21, 2014]. 
  40. ^ Ilic, D; Maloney, S. Methods of teaching medical trainees evidence-based medicine: a systematic review.. Medical Education. February 2014, 48 (2): 124–35. PMID 24528395. doi:10.1111/medu.12288. 
  41. ^ Maggio, LA; Tannery, NH; Chen, HC; ten Cate, O; O'Brien, B. Evidence-based medicine training in undergraduate medical education: a review and critique of the literature published 2006-2011.. Academic Medicine. July 2013, 88 (7): 1022–8. PMID 23702528. doi:10.1097/ACM.0b013e3182951959. 
  42. ^ Meats E1, Heneghan C, Crilly M, Glasziou P. Evidence-based medicine teaching in UK medical schools. Med Teach. April 2009, 31 (4): 332–37. PMID 19404893. doi:10.1080/01421590802572791. 
  43. ^ UpToDate. [August 21, 2014]. 
  44. ^ Clinical Evidence. [August 21, 2014]. 
  45. ^ Gray, J. A. Muir. Evidence-based Health Care & Public Health. Churchill Livingstone. 2009. ISBN 9780443101236. 
  46. ^ AAFP promotes acupuncture. Science-Based Medicine. 9 October 2018 [12 January 2019]. 
  47. ^ Critical appraisal of therapeutic interventions in the intensive care unit: human monoclonal antibody treatment in sepsis. Journal Club of the Hamilton Regional Critical Care Group. J Intensive Care Med. 1992, 7 (6): 275–82. PMID 10147956. doi:10.1177/088506669200700601. 
  48. ^ Sicily statement on evidence-based practice. BMC Med Educ. January 2005, 5 (1): 1. PMC 544887  . PMID 15634359. doi:10.1186/1472-6920-5-1.   
  49. ^ The well-built clinical question: a key to evidence-based decisions. ACP J. Club. 1995, 123 (3): A12–13. PMID 7582737. 
  50. ^ Improving searching skills and evidence retrieval. J R Coll Physicians Lond. 1998, 32 (6): 557–63. PMID 9881313. 
  51. ^ Doi, S.A.R. Understanding evidence in health care: Using clinical epidemiology. South Yarra, VIC, Australia: Palgrave Macmillan. 2012. ISBN 978-1-4202-5669-7. 
  52. ^ Teaching evidence-based medicine skills through a residency-developed guideline. Fam Med. October 2002, 34 (9): 646–48. PMID 12455246. 
  53. ^ Ivers, N; Jamtvedt, G; Flottorp, S; Young, JM; Odgaard-Jensen, J; French, SD; O'Brien, MA; Johansen, M; Grimshaw, J. Audit and feedback: effects on professional practice and healthcare outcomes. The Cochrane Database of Systematic Reviews. 13 June 2012, 6 (6): CD000259. PMID 22696318. doi:10.1002/14651858.CD000259.pub3. 
  54. ^ Tanjong-Ghogomu, E; Tugwell, P; Welch, V. Evidence-based medicine and the Cochrane Collaboration. Bulletin of the NYU Hospital for Joint Diseases. 2009, 67 (2): 198–205. PMID 19583554. （原始內容存檔於2013-06-01）. 
  55. ^ Mapping the Cochrane evidence for decision making in health care. J Eval Clin Pract. August 2007, 13 (4): 689–92. PMID 17683315. doi:10.1111/j.1365-2753.2007.00886.x. 
  56. ^ Reviewing the reviews. How strong is the evidence? How clear are the conclusions?. Int J Technol Assess Health Care. 2001, 17 (4): 457–66. PMID 11758290. 
  57. ^ Committee on the Use of Complementary and Alternative Medicine by the American Public. 5 State of Emerging Evidence on CAM: Cochrane Review Evidence for CAM. Complementary and Alternative Medicine in the United States.. Washington DC: The National Academies Press. 2005: 135–36. ISBN 978-0-309-09270-8. PMID 22379647. doi:10.17226/11182. 
  58. ^ Role of Cochrane Reviews in informing US private payers' policies. J Evid Based Med. 2017, 10 (4): 293–331. PMID 29193899. doi:10.1111/jebm.12278. 
  59. ^ EBM: Levels of Evidence. Essential Evidence Plus. [2012-02-23]. 
  60. ^ 60.0 60.1 Tonelli MR. In defense of expert opinion. Acad Med. November 1999, 74 (11): 1187–92. PMID 10587679. doi:10.1097/00001888-199911000-00010. 
  61. ^ U.S. Preventive Services Task Force. Guide to clinical preventive services: report of the U.S. Preventive Services Task Force. DIANE Publishing. August 1989: 24–. ISBN 978-1-56806-297-6. 
  62. ^ OCEBM Levels of Evidence Working Group. The Oxford Levels of Evidence 2'. May 2016. 
  63. ^ Paul, C.; Gallini, A.; Archier, E.; et al. Evidence-Based Recommendations on Topical Treatment and Phototherapy of Psoriasis: Systematic Review and Expert Opinion of a Panel of Dermatologists. Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology. 2012, 26 (Suppl 3): 1–10. PMID 22512675. doi:10.1111/j.1468-3083.2012.04518.x. 
  64. ^ GRADE working group. [2007-09-24]. （原始內容存檔於2006-02-07）. 
  65. ^ 65.0 65.1 65.2 Balshem, Howard; Helfand, Mark; Schünemann, Holger J.; Oxman, Andrew D.; Kunz, Regina; Brozek, Jan; Vist, Gunn E.; Falck-Ytter, Yngve; Meerpohl, Joerg. GRADE guidelines: 3. Rating the quality of evidence. Journal of Clinical Epidemiology. 2011-4, 64 (4): 401–406. doi:10.1016/j.jclinepi.2010.07.015.  引用錯誤：帶有name屬性「balshem2011」的<ref>標籤用不同內容定義了多次
  66. ^ 66.0 66.1 66.2 GRADE handbook for grading quality of evidence and strength of recommendation Version 3.2. 2009 [2016-03-01]. （原始內容存檔於2016-03-05）. 
  67. ^ Sherman, M; Burak K; Maroun J; et al. Multidisciplinary Canadian Consensus Recommendations for the Management and Treatment of Hepatocellular Carcinoma'. Current Oncology. 2012, 18 (5): 228–40. PMC 3185900  . PMID 21980250. doi:10.3747/co.v18i5.952. 
  68. ^ "Patient Compliance with statins" Bandolier Review 2004 Archive.is的存檔，存檔日期2015-05-12
  69. ^ 69.0 69.1 Krauss, Alexander. Why all randomised controlled trials produce biased results. Annals of Medicine. 2018, 50 (4): 312–322. PMID 29616838. doi:10.1080/07853890.2018.1453233. 
  70. ^ The promises and pitfalls of evidence-based medicine. Health Aff (Millwood). 2005, 24 (1): 18–28. PMID 15647212. doi:10.1377/hlthaff.24.1.18. 
  71. ^ Straus, SE; McAlister, FA. Evidence-based medicine: a commentary on common criticisms (PDF). Canadian Medical Association Journal. 3 October 2000, 163 (7): 837–41. PMC 80509  . PMID 11033714. 
  72. ^ Cohen, AM; Stavri, PZ; Hersh, WR. A categorization and analysis of the criticisms of Evidence-Based Medicine (PDF). International Journal of Medical Informatics. February 2004, 73 (1): 35–43. PMID 15036077. doi:10.1016/j.ijmedinf.2003.11.002. [失效連結]
  73. ^ Meaning and measurement: an inclusive model of evidence in health care. J Eval Clin Pract. May 2001, 7 (2): 91–96. ISSN 1356-1294. PMID 11489034. doi:10.1046/j.1365-2753.2001.00279.x. 
  74. ^ Rogers WA. Evidence based medicine and justice: a framework for looking at the impact of EBM upon vulnerable or disadvantaged groups. J Med Ethics. April 2004, 30 (2): 141–45. PMC 1733835  . PMID 15082806. doi:10.1136/jme.2003.007062. 
  75. ^ Sackett, DL; Rosenberg, WM; Gray, JA; Haynes, RB; Richardson, WS. Evidence based medicine: what it is and what it isn't. BMJ. January 1996, 312 (7023): 71–72. PMC 2349778  . PMID 8555924. doi:10.1136/bmj.312.7023.71. 
  76. ^ How evidence‐based medicine is failing due to biased trials and selective publication. Journal of Evaluation in Clinical Practice. May 2014, 20 (6): 908–14. PMID 24819404. doi:10.1111/jep.12147. 
  77. ^ Relationship Between Conflicts of Interest and Research Results. J Gen Intern Med. January 2004, 19 (1): 51–56. PMC 1494677  . PMID 14748860. doi:10.1111/j.1525-1497.2004.30617.x. 
  78. ^ Case report on trial: Do you, Doctor, swear to tell the truth, the whole truth and nothing but the truth? (PDF). J Med Case Reports. May 2011, 5 (1): 179. PMC 3113995  . PMID 21569508. doi:10.1186/1752-1947-5-179. 
  79. ^ Knowledge Transfer in the ED: How to Get Evidence Used. Best Evidence Healthcare Blog. [8 October 2013]. （原始內容存檔於8 October 2013）. 
  80. ^ Mariotto, A. Hypocognition and evidence-based medicine. Internal Medicine Journal. 2010, 40 (1): 80–82. PMID 20561370. doi:10.1111/j.1445-5994.2009.02086.x. 
  81. ^ Yamada, Seiji; Slingsby, Brian Taylor; Inada, Megan K.; Derauf, David. Evidence-based public health: a critical perspective. Journal of Public Health. 2008-06-01, 16 (3): 169–172. ISSN 0943-1853. doi:10.1007/s10389-007-0156-7 （英語）. 
  82. ^ Kelly, M; Heath, I; Howick, J; Greenhalgh, T. The importance of values in evidence-based medicine. BMC Medical Ethics. 2015, 16 (69): 69. PMC 4603687  . PMID 26459219. doi:10.1186/s12910-015-0063-3.   
  83. ^ Fulford, KWM; Peile, H; Carroll, H. Essential Values-Based Practice. March 2012. ISBN 9780521530255. 
  84. ^ 84.0 84.1 84.2 84.3 84.4 84.5 84.6 Epstein, David. When Evidence Says No, But Doctors Say Yes. ProPublica. 2017-02-22 [2017-02-24]. 
  85. ^ Herrera-Perez, Diana; Haslam, Alyson; Crain, Tyler; Gill, Jennifer; Livingston, Catherine; Kaestner, Victoria; Hayes, Michael; Morgan, Dan; Cifu, Adam S. A comprehensive review of randomized clinical trials in three medical journals reveals 396 medical reversals. eLife. 2019-06-11, 8: e45183. PMC 6559784  . PMID 31182188. doi:10.7554/eLife.45183. 
  86. ^ Dawes, M; Summerskill, W; Glasziou, P; Cartabellotta, A; Martin, J; Hopayian, K; Porzsolt, F; Burls, A; Osborne, J. Sicily statement on evidence-based practice.. BMC Medical Education. 5 January 2005, 5 (1): 1. PMID 15634359. doi:10.1186/1472-6920-5-1. 
  87. ^ Fritsche, L.; Greenhalgh, T.; Falck-Ytter, Y.; Neumayer, H.H.; Kunz, R. Do short courses in evidence based medicine improve knowledge and skills? Validation of Berlin questionnaire and before and after study of courses in evidence based medicine. BMJ (Clinical Research Ed.). 2002, 325 (7376): 1338–41. PMC 137813  . PMID 12468485. doi:10.1136/bmj.325.7376.1338. 
  88. ^ Ramos, K.D.; Schafer, S.; Tracz, S.M. Validation of the Fresno test of competence in evidence based medicine.. BMJ. 2003, 326 (7384): 319–21. PMC 143529  . PMID 12574047. doi:10.1136/bmj.326.7384.319. 

    Fresno test
  89. ^ Shaneyfelt, T.; Baum, K.D.; Bell, D.; Feldstein, D.; Houston, TK; Kaatz, S; Whelan, C.; Green, M. Instruments for evaluating education in evidence-based practice: a systematic review.. JAMA. 2006, 296 (9): 1116–27. PMID 16954491. doi:10.1001/jama.296.9.1116. 
  90. ^ Evaluating the teaching of evidence based medicine: conceptual framework.. BMJ. 2004, 329 (7473): 1029–32. PMC 524561  . PMID 15514352. doi:10.1136/bmj.329.7473.1029. 
  91. ^ Kunz, R.; Wegscheider, K.; Fritsche, L.; Schünemann, H.J.; Moyer, V.; Miller, D.; Boluyt, L.; Falck-Ytter, Y.; Griffiths, P. Determinants of knowledge gain in evidence-based medicine short courses: an international assessment. Open Med. 2010, 4 (1): e3–e10. PMC 3116678  . PMID 21686291. 
  92. ^ Extended evaluation of a longitudinal medical school evidence-based medicine curriculum.. J Gen Intern Med. 2011, 26 (6): 611–15. PMC 3101983  . PMID 21286836. doi:10.1007/s11606-011-1642-8. 
  93. ^ Rohwer, Anke; Motaze, Nkengafac Villyen; Rehfuess, Eva; Young, Taryn. E-learning of evidence-based health care (EBHC) to increase EBHC competencies in healthcare professionals: a systematic review. Campbell Systematic Reviews. 2017, 4. doi:10.4073/csr.2017.4. 
  94. ^ Azzam, A.; Bresler, D.; Leon, A.; Maggio, L.; Whitaker, E.; Heilman, J.; Orlowitz, J.; Swisher, V.; Rasberry, L. Why Medical Schools Should Embrace Wikipedia: Final-Year Medical Student Contributions to Wikipedia Articles for Academic Credit at One School. Academic Medicine. February 2017, 92 (2): 194–200. PMC 5265689  . PMID 27627633. doi:10.1097/ACM.0000000000001381. 

參考書目

外部連接

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