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      看透醫學的隨機行為,在不確定中與醫生一同治愈病癥

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      2008年,經過了6場鏖戰,湖人在總決賽輸給了凱爾特人,與NBA總冠軍失之交臂,賽后的采訪中,科比說他們一整年努力的目標是奪得總冠軍,人們事后銘記的也只會是總冠軍,并甩出了這樣一句話“You know the second place just means you are the first loser”,雖然略有些不合邏輯,但在成王敗寇的極致競技體育中,亞軍就是冠軍的頭號背景板,是所有輸家中那個最容易被記住、最顯眼、也是最痛苦的。



      一名喜劇演員也曾說:如果我是一名奧運選手,我寧愿得最后一名,也不愿拿銀牌,仔細想想:贏得金牌,那感覺肯定很好;贏得銅牌也行,可以告訴自己,好吧,至少我有收獲;但如果獲得的是銀牌,恭喜你,你差點就贏了,在所有的失敗者中,你是第一名,你是頭號失敗者。

      有人把銀牌詛咒當作笑話,也有人把它當作科學去研究,在一項針對奧運冠軍的數據調研中,金牌和銅牌得主的期望壽命相差無幾:銅牌得主壽命為74.8歲,金牌得主為73.2歲——從統計學角度看,兩者之間的差異并不明顯。然而銀牌得主的期望壽命只有70.8歲,顯著低于金牌和銅牌。也許“未能成為世界第一”的心理影響會讓人減壽數年。



      可笑吧,得了銀牌反倒還不如銅牌。這項研究出自于兩名美國醫生合著的《醫學的隨機行為:影響醫生、患者和塑造我們健康的隱藏力量》,可能很多人會覺得,得獎牌跟生命結束之間摻雜了太多因素,并不能簡單的將統計信息作為因果關系的證明。那來看看書中另一個有趣的實驗——“短命的總統”。



      作者收集了1722年英國大選到2015年的所有選舉數據。目標是收集候選人的平均壽命數據,對比獲勝者與落選者的情況,在這個過程中,必須考慮一些更為復雜的因素,比如消除不同國家和不同時期的期望壽命差異。更重要的是,需要考慮到選舉時候選人的年齡和性別差異。

      為了解決上述問題,實驗首先記錄選舉獲勝者在選舉之后活了多少年(即他們去世時與首次當選時的年齡差),將這個數據與選舉當年同性別人的剩余期望壽命進行比較——這樣就得出了選舉獲勝者在當選之后生存年數與預期生存年數之間的差異。對落選者也做同樣的處理。結果顯示,選舉獲勝者比落選者平均少活了2.7年。



      當總統會短命?這個因果關系顯然也會引起人的懷疑。不過先擱置這個結論,在這個實驗中,主要的兩個關鍵的理念——“自然實驗”和“等效反事實”。

      在醫學領域,隨機對照試驗是科學的黃金標準。研究人員將受試者隨機分配到醫療組或對照組,對他們進行跟蹤研究。這是研究因果關系最有力、最受歡迎的工具,是我們了解干預措施是否真正有效的最佳途徑。幾十年來,醫學界一直使用這種研究來證明當今使用的降壓藥、癌癥療法和疫苗的療效。

      但隨機對照試驗并不完美,它可能在實際操作中存在各種困難,比如費用昂貴、要耗費大量時間,甚至與倫理道德完全相悖。設想一下,你想要研究空氣污染對人類健康的影響,但作為科學家你不可能簡單地將人類實驗對象分配到空氣污染不同的地區,然后觀察結果。



      因此一些領域(尤其是經濟學家)的研究人員在工作中開始依賴“自然實驗”。自然實驗之所以是“自然”,是因為其發生過程不受任何操縱者的影響。比如研究者不可能故意讓人們暴露在污染的空氣中,但如果科學家能夠分離出一個自然發生的過程、一種隨機現象,讓其中部分特定人群暴露在空氣污染程度高于另一部分人的環境中,如此一來就可以從這些結果中得出可靠結論。

      自然實驗是一個好的辦法,但它也有另一個問題,當我們想要研究是否當選總統對人的壽命影響的時候,最直觀的方法應該是找到一個總統,查看他的壽命,同時做出假設——如果他沒有當總統,他的壽命會怎樣呢?哲學上,描述“如果事實不是這樣,則會發生什么”的概念被稱為“反事實”(實際發生的事情則是“事實”)。

      如果把反事實用在自然實驗里,就會遇到麻煩,自然中一個人怎可能存在既當總統,又不當總統的“薛定諤的總統”狀態呢?所以必須要利用科學的方法來找到“等效反事實”,比如在“短命的總統”實驗中,就去找到那個在總統競選當中失利的人,作為當選總統壽命的參考,從而創造出一個可能的實驗比較空間。



      不過跟前面“悲慘的亞軍”統計結合起來看,也會發現一些矛盾。如果說,總統的期望壽命少2.7年,是因為操勞,那么沒有選上總統的人,會不會也因為懊悔縮短期望壽命?畢竟奧運亞軍的比冠軍的期望壽命也少了2.4歲。不過這種矛盾的存在,同時也契合了兩位作者在《醫學的隨機行為:影響醫生、患者和塑造我們健康的隱藏力量》中的主要觀點——醫學以及醫療的基礎并不如大多數人想象中的那般堅固,它們同樣受到非常多隨機因素的影響,不論是在數據統計、研究以及診斷和給出治療方案上。

      兩位醫生作者很明確的提出:我們常常認為,如果做正確的事情——吃得健康、系好安全帶、戒煙、按時按量遵醫囑吃藥,我們就能掌控自己的健康和生命。醫生也是這么想的。醫生通常認為自己為病人作出的決定,如開藥、做手術、做檢查,都是基于科學研究和統計數據,并經過深思熟慮的。但現實是,醫學治療也可能是混亂的、復雜且不確定的,隨機性會在很大程度上影響我們提供和接受的醫療服務。

      機會在不經意間闖入我們的生活。回想一下,我們或許都能想起人生中那些使生活走向不同的道路、或好或壞的隨機事件。這些事件有很多常見的名稱:隨機性、韻琪、湊巧、機緣巧合、意外或僥幸。

      我們當然希望疾病都是獨立的事件——醫生能夠找到罪魁禍首,明確致病原因,然后幫助患者治愈疾病。然而,作為醫生,我們的經驗是,現實中的疾病通常非常復雜。醫院中的病人很少只出現一個問題,病人的病情還可能在毫無征兆的情況下突然惡化。醫生往往必須利用不完善的信息迅速采取行動來拯救病人。



      特別是在醫院的急診治療過程中,在各種特殊情況下應該采取什么措施,往往缺少確鑿的科學依據。醫務工作者常常不得不依賴自身對人體知識的了解、從業經驗和直覺做出快速反應。還好在大部分情況下,這樣做出的醫療決策都是有效的。但醫生和患者可能都沒有意識到,在這樣的場景中隨機事件可能會帶來多大的風險,我們應該從中汲取經驗和教訓。

      實際上,這些隨機事件帶來的并不是不確定性,而是不確定的確定性。舉個簡單例子,作者研究了98萬次的手術,其中約2000次是在外科醫生的生日當天進行的。比較醫生在手術當天是否是生日兩種情況(合理推斷生日當天醫生下班后會有一些慶祝活動,導致醫生在做手術的時候分心),生日當天手術的患者術后30天的死亡率為7%,而在其他時間的死亡率為5.6%。



      手術當天醫生是否過生日,是一種隨機帶來的不確定性,但經過統計發現,在醫生生日當天做手術的病人的死亡率升高,也就是說醫生可能會犯錯的可能性增大,這又變成了確定性,或者說形成了一些可以預見的趨勢。

      除了醫生過生日,患者的年紀也會帶來隨機影響,在書中,兩位醫生作者舉了一大一小兩個年齡段的例子,也很有參考性。

      馬爾科姆·格拉德威爾在《異類》一書中提到一種生日效應——青少年曲棍球運動員會按照出生年份被分成不同的組別,這意味著1月出生的孩子會和一群與他同年出生但又比他小的孩子一起打球。對青少年來說,幾個月的年齡差異在身體和心理發育上都會產生顯著影響。



      這種所謂“相對年齡效應”造成的后果就是,那些年紀輕輕就在曲棍球運動中表現出色的孩子(相較于那些比他們年紀略小的同隊孩子,他們發育的更好),很有可能會進入競爭更激烈的聯賽,獲得更多展示和提高自己技能的機會,從而不斷進步,成為更卓越的球員。在1982-83賽季,全美曲棍球聯盟中62.8%的球員出生在上半年。一項對德國網球運動員的研究發現,那些排名靠前的球員中,有29.6%是在1到3月出生的,在全美范圍則高達42.1%。

      如果某個地區規定幼兒園新生必須在9月1日前滿5歲才能上學,那么這一個班的同學將包括年齡相差幾乎一歲的孩子,即在同一個班級中,8月31日出生的孩子會比9月1日出生的孩子小整整364天。這么小的年紀,年長一歲可不是件小事,年齡最大的孩子在地球上的經驗可能比年齡最小的孩子多出20%,更不用說一年內身體上的成長了。



      因此,老師更有可能針對一個班級中較為年幼的孩子提出他們是否患有ADHD(注意缺陷多動障礙)的疑慮,這種擔憂可能會被傳遞給家長,并最終導致父母帶著孩子前往醫院。經過研究發現,以9月1日為入學截止日期的地區,與前一年9月出生的同班孩子相比,8月出生的孩子被診斷出患有ADHD并接受治療的比例高出34%。

      這是小的年紀帶來的影響,而年紀大的影響也同樣存在,并且也源自于醫生認知的偏見。在超市中,人們會認為7.99元會比8.00元實惠的程度要遠高于0.01。這種情況可以總結為我們大腦存在一種名為“左位偏差”的傾向,這也是代表性和可得性啟發式之外的另一種認知偏差。因為大多數的文字中,都是按照從左到右的順序讀取數字,首先讀取的是最大單位,然后再讀取較小的單位。所以我們的大腦會將左邊位置的數字放在一個“模擬刻度”或刻度線上,這個刻度線存在于潛意識中,能幫我們輕松分辨數量的大小以及它們之間的差異。

      在醫療過程中,與30多歲的病人相比,醫生更有可能懷疑40多歲的病人患有心臟病。數據顯示,40歲時,心臟病的診斷率突然增加了19.3%。也就是說,如果你的年紀是39歲哪怕是零11個月,也要比40歲剛過生日的人,在醫生診斷時被考慮心臟病的機會要低。這可以說這是個既可以理解,又很荒謬的結論。



      當我們離醫療體系很遠的時候,會有一種錯覺——看病就像是修理鐘表一樣,通過精密的分析,找到出故障的零部件,要么修整、要么替換,進而讓鐘表可以重新正常運轉。但隨著陪診、就醫的經歷的增加,越深入醫療體系,就越能深刻的體會到,診斷和治療并不是科學、簡單、高效的程序化工作,一個有效的治療過程包含了醫生豐富經驗和精湛醫術,但同時也必須病人帶著足夠清醒的頭腦和認知判斷,同時還要有一些好運氣的陪伴。

      診斷錯誤一直是醫療保健領域的常見缺陷,并且仍然普遍存在。在門診就診的美國成年人中,大約有5%的人會經歷診斷錯誤,而其中10%的診斷錯誤可能導致患者死亡,此外高達17%的醫院不良事件可以歸因于診斷錯誤。隨著對醫療事故追責的愈發嚴格,醫生在給出治療建議的時候會更加謹慎。



      通常病人會遇到醫生的給出的方案就是,這種病激進一點呢,可以手術,保守一點呢,可以用藥觀察。兩種方案都可以,最后選擇權又交給了病人。當然,這還是病情能確診的情況下,如果問題稍微復雜點,醫生可能就會給出這個癥狀背后的原因,可能是A、B、C,基于A會有什么治療的辦法a1和a2,基于B可能會有什么辦法,最后形成了一個在數學意義上的治療辦法集合,相信到這一步,絕大多數病人的理性已經不夠用了,更何況在患病的情況下,人的理性本身就會受到干擾。



      在這樣的情況下,病人看病就不能一條道走到黑,在醫院進行草率的決策。對病人更有效地方法是,在疾病還沒有那么緊急到必須馬上治療的前提下,通過選擇不同醫院或不同醫生進行診斷以及得到治療方案,進行方案上的對比,并最終得出對自己治愈概率更大的治療方案。所以病人看病時候的選擇,就變成了一道略有些復雜的邏輯題。這也是未來醫療系統發展當中,極其有潛力的服務機會。



      上個世紀,美國醫生特魯多籌資建立了全世界第一家肺結核病療養院,他自己就是一名肺結核病患者。當時肺結核是絕癥,沒有特效藥。他把自己的療養經驗教給患者,取得了較好效果。他的墓志銘上,刻著他將一生的行醫經驗總結的三句話:“To cure,sometimes;to relieve,often;to comfort,always”,即“有時治愈,常常幫助,總是安慰”。

      這三句話也真切地道出了醫療行業的真諦,很多時候,真正的治愈是不多的,醫療體系能給到病人更多的是在疾病的痛苦中的幫助和安慰。這并不是說醫學不可靠,只不過在科學的背后,還隱藏著大量的偶然性與不確定性,大多數人,一生當中終究會作為病人走到那個位置上的時候,如果能早一點明白這些道理,也許對自己對抗疾病,會有著極大的幫助。



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