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39:436)EPISTENT则在事先规定要评估的三种情况:小的无Q波,大的无Q波及Q波MI(LANCET1998,352:87).采用更加严格的定义的优点是可以消除一些临床无重要性的酶升高的"杂音",更容易反映出治疗效果.缺点是出现的事件较少,需要试验的规模较大.此时还应考虑的不仅是终点的选择,还要考虑医学界如何看试验的结果.如果试验得出如所预料的结果,能否有足够的说服力让医生们采用此种治疗若结果表明该治疗能够明显降低死亡之率,改变临床传统的可能性最大,但取得死亡率这样的降低一般需要十分大规模的临床试验.〖HTH〗用一个涵容较大的复合终点,例如总死亡数,MI或顽固性心绞痛可能以较少病人而反映出终点的明显减少.但用较"软"的较宽的终点,意义不大,因为有些医生认为疗效仅属边缘性.床试验的审慎评价:几个关键问题 临床试验结束后,对已发表的结果的解释,要注意几个重要的问题:
所观察的人群与我所治疗的人群或一般日常临床工作中所处理的人群是否相贴切如果所发表的资料中,列出试验的选入标准及基线特征,可以将之与日常诊疗中所见人群相比较.这就需要及时了解对自己的病人的预后和特征.该试验是否只从较多种病人中极局限地选入其中的一个亚组他们是否一个较高危组他们的处理是否与我们的日常临床诊疗近似参与临床试验的医院与我所工作的医院的类型是否相同能将得到的干预及同时给予的其他药物是否相同这些因素会使临床试验的结果难以应用于日常的临床工作.如果病人的特征及处理的方针有所不同,就应考虑这些不同的影响及其给各个具体病人带的可能的益处和危险.大型,简单的临床试验的优点在于它选入各种型别的病人,采用各种治疗方针,它的设计近乎"临床实际",医生能够认为试验所包括的病人与自己临床所见病人近似.
评估一项已发表的临床试验时,还应考虑其设计问题,已如上述.试验是否很好地随机化根据预期的危险降低比例即近期试验10-20%,样本是否够大若一项临床试验的结果反映治疗作用无统计学显着性,它就不为人知.但这种情况很可能是由于β误差,只是由于样本太小.最后,若一项设计良好的临床试验报告治疗效果有统计学的显着性,就要判断它(事前所设的诸点比较)的临床意义.
解释临床试验时的一个主要的陷阱是在一项临床试验结束后进行的亚组分析.除非它表明出大的统计学相互作用,即检验2组间的不均一性,达到统计学的显着性,否则解释应谨慎.从生物学角度能顺理成章,说得通,对亚组的结果亦是重要的支持,亚组分析中常用"量化的相互作用","性质上的相互作用"来报告作用的类型,前者指不同亚组病人观察到裨益大小不同,有量的区别,这些区别是常见的,如所预料的,常由于病人人群原有的彼此出入所致,后者指应答的方向不同,即一组呈有益结果,另一组呈有害结果,这种相互作用不常见,常出人意外.除非统计学的差异清楚和有好的假说,一般不宜置信.
亚组资料分析时,如果预先规定的比较结果未达到统计学的显着性,解释应小心.该试验的设计具有反映该试验所观察的总人群,针对该试验的总的问题的力度,是以此计算样本的,我们不应忘记,若比较足够,常可表现具有显着性的效应,所以强调不同亚组间的具有显着性的预后,极具吸引力.分析一项未随机化的治疗时,特别成问题,因为分入不同组的病人疾病的严重程度可能不同.无论这些亚组是事先规定抑或是事后分组,这种由于未按随机化分为亚组所带来的偏倚,存在着大问题.这种观察性的分析有助于提出假说,由日后的临床试验来验证.
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