## 《医学的随机行为》3：快动作和慢动作

耶拿和沃舍姆这本书说的都是医疗中一些非常细微的效应。我感觉研究这些效应可以说是一种奢侈，因为只有在那些有更大影响的信号都正常 —— 比如医疗条件足够好、患者都有医保、医生称职、药物确实有效 —— 的情况下，这些小信号才是可识别的。而且你还得有非常详尽而又容易获取的数据才行。

这些研究就如同锦上添花的“花”，是比一般老百姓关心的医疗问题更高级的追求 —— 但是也跟所有人都有关系，因为它描写了世界的复杂度，还有一种知识的无奈感。

很多时候，你尽了最大的努力，有些问题还是搞不明白。

但我们仍然可以欣赏这些研究，其中有的分析就好像破案一样，值得赞叹。

言归正传，这一讲的题目是医疗干预的快和慢。

患者突发心脏病，但你当然得赶紧治疗……但有时候似乎不做手术更好。这里面有个微妙的度，而要证实那个度的存在，你不知道要费多少工夫。

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一位老人突然胸口剧痛，感觉可能是心脏病发作，就立即打电话叫了救护车。在秩序良好的城市，整个交通会自动为开着警笛的救护车提供一切方便，市民会自觉避让。比如对波士顿来说，救护车通常会在15分钟之内从患者家里赶到医院。

这种快速反应肯定很有必要，但究竟有多必要呢？我们需要一个量化研究。当然你不能主动做对比实验，说我们故意慢点送这一组的病人……你只能依靠自然实验。

在一场波士顿年度马拉松比赛中，耶拿意识到这就是最好的自然实验。

在马拉松比赛日，城市会进行交通管制。以前可以走的路，现在就不能走了；或者即便可以走，因为穿越观战人群，也会比往常走得慢一些。那我们只要考察在马拉松比赛日和非比赛日心脏病发作患者的治疗情况，不就知道救护车到达时间对病情的影响了吗？

这个想法很简单，但你会有很多疑问。也许你会说，何必非得马拉松比赛日呢？为什么不直接比较所有病例的治疗结果和救护车到达时间呢？这是因为那样的分组不够随机。

可能有的病人之所以到医院快，是因为他住的离医院近；而他之所以离医院近，也许因为他家经济条件好；可是既然经济条件好，那身体状况没准也更好；那如果身体状况好的病人本来就更容易从突发心脏病中存活，你又如何证明是救护车速度的影响呢？

那些有可能对结果产生干扰的因素，在统计学上称之为「混杂因素（confounding）」。患者距离医院的远近，混杂了救护车到达时间和存活率之间的关系。

当然你可以用统计方法考察你所有能想到的混杂因素，一个个分析它们对结果有多大的干扰，把它们小心地排除掉……但是那非常麻烦，而且也不准确。最好的办法就是随机实验。

用马拉松比赛日作为自然实验最好的一点就是它是个“从天而降”的因素，跟患者病情应该没关系。为了排除有人因为参加马拉松而导致心脏病发作，研究者还专门把数据限定在65岁以上的病例中。他今天会不会发病，按理说应该跟是否有马拉松比赛没啥关系；他在马拉松比赛日发病和在别的日子发病，治疗情况会有什么不同，按理说应该只跟马拉松比赛有关系。

但这也只是我们的设想。为了确保这两个“按理说”是对的，研究者还得做精细的分析。

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耶拿跟合作者调查了美国10年间11场马拉松赛事，看看比赛日这天心脏病发作和心脏骤停的患者和不在比赛日这天发病的患者，两者的结局有什么不同。

首先你得定义好对照组。该选用哪些“不在比赛日这天发病的患者”做对照组？你必须确保他们发病的环境跟比赛日这天尽可能相似。考虑到一周七天的交通状况可能都不一样，研究者设定，比如说如果比赛日是星期三，对照组就是比赛日前后各五个星期的星期三发病的患者。

他们找到了比赛日这天发病的患者共有1145人，不在比赛日发病的对照组共有1174人 —— 你看，平均每天发病的人数非常接近。这很重要，说明举办马拉松并没有增加一个城市的心脏病发病人数。再进一步，对照组和比赛日组患者的年龄、性别、种族、既往病史等等各方面指标都非常接近，可以说是个很完美的自然实验。

那比赛日的患者会不会因为知道今天城市举办马拉松，预料到交通比较麻烦，所以心脏病发作了也不打急救电话呢？并没有。病例显示他们并没有因为马拉松比赛而放弃求救。

那会不会因为有马拉松比赛，有些医生去当志愿者为比赛提供支持，医生不在现场，导致该做的手术没有做呢？医疗条件是否有下降？研究者精心比较了比赛日和非比赛日对这些患者的救治流程，发现没有区别。

那有没有可能比赛日当天路上堵车，患者就被送到了别的医院，没有送到该送的医院呢？也不是，患者还是被送到了该送的医院。

……所有这些考察都是为了确保研究结果的干净。

现在我们可以说最终结果了：比赛日这天心脏病发作和心脏骤停的患者中，有28.2%的人在住院30天内死亡；而同样的、在非比赛日发病的患者的死亡比例只有24.9%。

而这两组的唯一区别就是救护车转送时间。在比赛日，因为道路交通不方便，救护车从患者家里到医院的平均用时是18.1分钟；而非比赛日的平均用时只有13.7分钟。

也就是说，救护车相差4.4分钟，死亡率增加了3.3个百分点。

研究者还考虑了虽然也是比赛日，但救护车从患者家里到医院的路上没有受到封路影响的情况，发现这部分患者的死亡率跟对照组就没什么区别。做到这个程度，才能确定那3.3个百分点的确是救护车的影响。

这就相当于每30个人就要多死1个人。看来对心脏病真是每一分钟都非常宝贵啊，警笛开路、所有人让道都是必要的。

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研究者赶上了从天而降的机会，使用特别详实的数据，各种小心翼翼的分析，才得出“救护车越快，心脏病人的存活率就越高”这么一个完全符合我们直觉的结论，而且那个3.3%的效应似乎也不能说特别惊人。你可能会说，这值得吗？

值得。只有做到这个程度，你的结论才是可信的。这就是科学研究和老百姓搞键盘政治的区别。

我再举个例子。有人考察了全美国10万例发生在医院之外的心脏骤停病例，发现如果当场有人帮患者做个心肺复苏，存活率就是11.2%；而如果现场没人会做，必须得等医生来做心肺复苏，存活率就只有7.0%。那你说根据这组数据，我们能不能得出结论，现场做心肺复苏是个有效的干预手段？

并不能。也许之所以这个患者发病时身边就有人立即能给他做心肺复苏，因为他周围人的素质高，是因为他生活在一个高收入社区，那么他的经济条件也好 —— 可是这就又回到刚才的问题，经济条件好的患者身体条件也好，本来就更容易存活。这里有混杂因素。

这个问题没有马拉松比赛那样的大规模随机实验。瑞典做过一次主动随机实验，招募几千个受过心肺复苏训练的志愿者，设定实验组如果有人心脏骤停，而附近500米之内有志愿者，就立即用手机通知志愿者过来做心肺复苏，对照组则没有志愿者服务。结果发现有志愿者的组存活率是11.2%，对照组的存活率是8.6%。

那这回总行了吗？还是不行。因为实验样本太少，数据没有达到统计学意义上的显著水平，你不能排除这纯粹是巧合……所以科学家就不能下结论。

你看，在医学上得到一个严格结论就有这么困难。

正因为如此，当研究者严格按照学术标准得出结论的时候，哪怕那个结论听起来很奇怪，我们也应该严肃对待。

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美国心脏协会和心脏病学院这两个学术组织每年各自要组织一次年会，全国两万多名最重要心脏病医生都会去开会。这是一个很好的自然实验，因为如果医生开会去了，患者的手术就做不了。那你说这能有多大影响呢？影响出乎意料。

研究者把医生去开会期间入院的患者作为实验组，平时的患者作为对照组，考察了2002年到2011年之间的20万个病例，结果发现，医生出去开会这个事件让患者的存活率……提高了。

心力衰竭和心脏骤停都是高风险心脏病，一般建议立即手术。在非会议期间入院的心力衰竭患者30天内的死亡率是25%，而会议期间的死亡率居然降到了17%；非会议期间入院的心脏骤停患者30天的死亡率是69%，会议期间则只有59%。

当然这个研究中也做了大量工作确保数据是干净的，我们就不细说了。排除各种可能性，最合理的结论是，有些手术做了还不如不做。

这其实也容易理解，你要知道心脏手术是大手术，那本身就是对患者的伤害。可能有时候手术带来的好处就是比不上造成的伤害。

但是当医生看到病人需要救治，哪怕不考虑任何自身利益，他也有很强烈的冲动，想要给这个病人做手术……这其实是个社会普遍难题，你能做总是想做点什么，但有时候就是不应该做。

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书里还讲了一个更奇怪的研究。救护车有两种，一种只提供基本生命支持，随车的急救人员最多只能给你做个心肺复苏，他们的任务只是把病人送到医院去。还有一种救护车提供高级生命支持，随车会有一位专业医生，能做像静脉注射、心电图、插入呼吸管之类的紧急操作，在现场就可以对患者进行提前的治疗。

那你说，提供高级生命支持的救护车，比只提供基本生命支持的救护车到底好多少呢？

统计结果是，用基本型救护车转运的心脏骤停患者的存活率是13.1%，而高级型的存活率却只有9.6%。高级型居然不如基本型！

是不是因为只有重症才被送到高级救护车？不是。研究者只考察症状类似的患者，结论也是当患者被送上基本型救护车时，存活率反而更高。

是不是因为高级型救护车的医生在现场做的干预，反而对患者不好？也不是。数据显示现场干预*提高*了心脏骤停患者的存活率。

那到底因为啥呢？不知道。如果你能用科学方法找到原因，你能发一篇很重要的论文。

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这一讲中的研究告诉我们，对心脏病突发患者的救助一定要快……但是要不要做手术，似乎应该谨慎。我们说“似乎”不是因为研究结论不强硬，而是因为那个结论有点违反直觉。

更违反直觉的是基本型救护车的救助效果似乎比高级型更好，可是你会根据研究的结论，说下次派救护车尽量派基本型吗？

医学治疗到底是多一点好还是少一点好？安排手术是快一点好还是慢一点好？有时候我们只能说不知道。

「不知道」也是一个好答案，它比不惜一切代价盲目行动强得多。我们只能等待、宁可等待自然实验。

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### 💡 精华要点
- 医学治疗到底是多一点好还是少一点好？安排手术是快一点好还是慢一点好？有时候我们只能说不知道。
- 「不知道」也是一个好答案，它比不惜一切代价盲目行动强得多。我们只能等待、宁可等待自然实验。
