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實證醫學_應用於病人身上
- 1. 加護病房查房日誌 1
- 2. 實證醫學簡介 ◦ 將結果與專業、病人、臨床情境結合 案例導入教學 總結 2
- 4. • 服用statin類藥物在預防中風方面的好處?治療/預防 • McBurney’s sign診斷急性盲腸炎的敏感性及特異 性?診斷 • 停經婦女使用荷爾蒙治療是否會增加乳癌的機會?危害/病因 • Ranson’s criteria 預測急性胰臟炎死亡率? 預後 4
- 6. 6
- 7. 門診75歲男性 兩週前剛出院，診斷為頸動脈狹窄，住院進行頸動 脈內膜刮除術，出院帶藥包括: metoprolol治療高血 壓和aspirin 今天他找來一篇網路的新聞，描述使用statin類藥物 在預防中風的好處，他想要知道這是什麼藥物及他 是否應該服用? 他目前的血脂肪正常 7
- 8. 問題:頸動脈狹窄，進行頸動脈內膜刮除術後，高血 壓，血脂正常的病人，使用statin治療是否會減少中 風的危險? 使用PubMed找到一個試驗A可以幫助我們回答此問 題 經過嚴格評讀後…… 再看試驗A結果前先複習一些名詞 8
- 9. 控制組事件發生率 ◦ control event rate, CER 實驗組事件發生率 ◦ experimental event rate, EER 相對危險降低度 ◦ Relative risk reduction, RRR:︱CER-EER︳/CER 相對效益增加度 ◦ Relative benefit increase, RBI 相對風險增加度 ◦ Relative risk increase, RRI 9
- 10. 絕對危險降低 ◦ absolute risk reduction, ARR: CER-EE 絕對效益增加 ◦ absolute benefit increase, ABI 絕對風險增加 ◦ absolute risk increase, ARI 益一需治數 ◦ Number needed to treat, NNT: 1/ARR, 整數 造成一個病人受傷害需治療的病人數 ◦ Number needed to harm, NNH: 1/ARI, 整數 10
- 11. 研究結果 平均追蹤 5年 控制組 事件發 生率 CER 實驗組 事件發 生率 EER 相對危險 降低度 RRR 絕對危險 降低度 ARR 益一需 治數 NNT 發生中風 5.7% 4.3% 25% 1.4% 72 絕對風險 增加ARI NNH 發生橫紋 肌溶解症 0.03% 0.05% 0.02% 5000 11
- 12. 想想看下列問題 ◦ 我們和研究中的病人是否非常不同，而不能應用此結果? ◦ 此治療適合我們的診療環境嗎? ◦ 我們的病人可能從治療中得到什麼好處或壞處? ◦ 對於我們要預防的結果及我們所提供的治療，病人的價值 觀和期望值為何? 12
- 13. 我們的病人是否符合研究中的納入條件 ◦ 量或質? 唯有兩者差異很大時，我們才放棄此研究 ◦ 不同的藥物基因學 ◦ 因共病症無法進行該項治療 不同的次分組? 13
- 14. 生物學或臨床上的意義? 臨床上及統計學上的意義? 研究開始時的假設? 只是研究中進行的許多次分組分析之一? 已經其他獨立的研究確認過? 14
- 15. 是否可負擔此治療本身及其所需的監控措施? ◦ 健保 vs. 自費 是否可提供此治療? ◦ 國內或醫院有進此藥嗎? 15
- 16. 兩種方法 ◦ 較耗時的方法，經由病人的預期事件率(patient’s expected event rate, PEER) ◦ 較省時的方法，堅守益一需治數(number needed to treat, NNT) 16
- 17. 四個方法 ◦ 假定為研究中全部的控制組事件發生率 (control event rate, CER) 簡單、但要像研究中的病人才合理 ◦ 研究中的次分組，其病人特徵與我們的類似 用次分組的CER ◦ 研究報告中包括一個明確的臨床預測指引，可以用它來設 定一個PEER ◦ 找另外一篇文章，文章中的病人與我們的類似，內容應為 沒有治療病人的預後，並應用結果來設定PEER 17
- 18. NNT = 1/(PEER x RRR) ◦ 舉例來說: 我們找另一篇研究，依病人的危險因子及共病 症推估，5年內發生中風的危險性: 30% (PEER) ，研究A的 RRR為25% ◦ NNT = 1/(30% x 25%) = 13 NNH= 1/(PEER x RRI) 18
- 19. 更快更簡單的方法 將我們的病人和平均控制組病人做比較，來估計其 結果事件，並表達為ft ◦ 例如我們假定病人不治療發生中風的風險為研究中控制組 病人的三倍，則ft =3 ◦ 我們再將報告中的NNT/3則為我們病人的NNT ◦ NNT = 72/3 = 24 人 NNH也一樣 ◦ fh =0.33 ◦ NNH = 5000/0.33=15152人 19
- 20. 臨床決策分析 ◦ 在實際上的臨床很少使用 快速整合病患的價值觀 ◦ 受益及受害的可能性(likelihood of being helped and harmed, LHH) LHH =(1/NNT) : (1/NNH) =(1/72) : (1/5000) =70 20
- 21. 設定病人的PEER ◦ 使用ft的方法 LHH =(1/NNT) x ft : (1/NNH) x fh =(1/72) x 3 : (1/5000) x 0.33 =635 基於病人獨特的益害風險，這項治療受益的可能性為受害可 能性的635倍 21
- 22. 22
- 23. 中風可能會很嚴重，你可能會有溝通方面的困難， 包括無法令別人瞭解你的想法，也無法了解別人對 你說的話。你可能無法自理生活，包括穿衣、進食 、 洗澡 、上廁所等。你可能需要別人的幫助才能夠完 成這些動作。以statin類藥物治療可以減少中風的危 險性。你需要每天服藥。這個治療有副作用，包括 肌肉無力及抽筋。你可能有嚴重的肌肉疼痛，主要 導因於肌肉崩解，這種情況可能需要住院治療。這 個副作用通常很短暫，一旦停藥就會緩解。 23
- 24. 評估值的評分表 ◦ 0是死亡 ◦ 1是完全健康 病人覺得疾病和不良作用的嚴重性 ◦ 中風: 0.05 ◦ 不良事件: 0.95 ◦ 嚴重性 (s)=病人相信中風是治療所引起的不良事件的19 倍(0.95/0.05) LHH=[(1/NNT)x ft x s] : (1/NNH) x fh =[(1/72)x3 x19] : (1/5000) x0.33 =11970 24 0 0.5 1 此代表的意思為我們的病人因statin治療受惠的機會 為受害機會的11970倍
- 25. 比較兩種不同的治療 ◦ 範例練習中只有比較statin和安慰組 如果治療可能會導致其他的不良反應 ◦ 也可以逐一加入來產生調整過的LHH 25
- 26. 時間不多可用在忙碌的臨床環境 ◦ 平均完成時間6.5分鐘 醫師和病人都容易理解 以病人為中心 26
- 27. 可幫助我們決定 ◦ 是否將定量研究所發現的結果應用在病人身上 了解臨床現象並強調對病人的就醫經驗與價值觀的理解 順從性 ◦ 付出更多的關注與監督 更方便的照護 明確的用藥資訊、諮詢、提醒等 27
- 28. 系統性回顧 ◦ 提供次組的精確資訊 臨床決策分析 ◦ 病人是否落在該臨床決策分析的測試範圍內 經濟分析報告 ◦ 病人的選擇與診療環境的成本不同 臨床指引報告 ◦ 這個有效的指引適合我們的病人/診療/醫院/社區? 28
- 29. 醫療環境 ◦ 如:沒有加護病房、無法付供ELISA檢查、缺乏人力 疾病發生率很低 ◦ 想要偵測或預防的結果不太可能出現 ◦ 浪費時間金錢 病人價值觀不同 ◦ 癌症的治療與副作用、手術的風險與利益 29
- 30. 應包含所有相關醫療專業人員與病人 藥師應思考 ◦ 病人的情況與文獻上的研究族群相同嗎? ◦ 不治療的話，病人的風險? ◦ 藥物治療時，劑量是否需調整?併用藥物要調整? ◦ 是否有合併症或特殊禁忌? ◦ 是否有其他藥物引起的疾病? ◦ 病人或照護者是否接受充分教育，包括療效和副作用的監 測 ◦ 是否有社會或文化因素，影響治療的接受度? ◦ 病人及家屬的需求? 30
- 31. 31