昨天剛好去一趟萬芳醫院，跟香吟老師討論到一些EBM (evidence-based medicine) 的東西..

其實我們之前在念書的時候，這方面的觀念並不是那麼的強烈..

EBM就像一種流行風潮一樣，這幾年來不斷地吹來吹去的..

吹到最後好像有點怪怪的..

不論是學生或是我們自己，常常都有一些怪怪的觀念..

例如說，文獻至上，但是不是應該找的是"高品質"的文獻..但很多時候，根本沒有這種文獻，到時候只能回到老話一句"還需要更多的研究來確認這些研究結果"..

大家都知道高品質的研究設計內容應該有哪些，但這些嚴謹的研究，可能是需要很多很多錢的..如果你要..

隨機分派: 這到比較好辦，丟個骰子或許可以搞定，但你總不能在NEJM上面說明你用的是甚麼牌子的骰子，還是買大同電鍋送的碗吧..

所以現在幾乎都是用隨機分派的軟體，甚至在多中心的研究中，還會有24小時的隨機分派"客服"電話，有親切又可愛的小姐告訴你隨機分派的編碼 (真好..)

樣本數目: 從小學就知道，數大便是美 (請正確斷句)，但你可知道，從100人變到200人，經費要增加多少倍..且人數越多，你所要收集的數據，追蹤所費的心力，都是加倍成長的..

因此，要達到"足夠"的樣本數目，實在是個不容易的難題，樣本數目不夠，就很難有足夠的統計力量來偵測微小的差異，只好用些撇步 (台語)..

試驗用藥: 總是要治療的阿..除非你視做什麼按摩，復健，心靈治療，要不然只要牽涉到給藥，一定都要有保管費用，藥品費用，甚至是研究護士的費用..如果你希望做雙盲安慰劑控制試驗，那還要花一筆錢做安慰劑..

人事成本: 除非你可以分身一個人當十個人用 (一直以來我們都是搞這招)，要不然相關的人事費用，絕對是省不了的..

所以要個動輒上千上萬人的多中心研究，憑一己之力，沒有外在大筆研究經費的贊助之下，基本上是不太可能的..

停止自怨自艾，因此，現在你眼睛所及的，絕大多數都是廠商贊助的研究..

不是說廠商贊助一定不好，但誤差是不可免的，不論你用甚麼獨立的委員會啦，統計分析分成兩塊一塊給統計學家做，一塊藥廠自己做，再互相對照..

相信我，只要有人的存在，再怎樣去monitoring，都還是會有些問題..

所以，EBM也變成了一個大者恆大的現象，同樣是M型社會..

小而美的研究不易完成，巨大怪物的研究，經常被藥廠拿來當作說服醫師的利器..當然這些研究確實也所費不貲..

那我們藥師呢?

夾在中間，更需要訓練的是判讀文獻的能力..以及更重要的，將文獻批評到一文不值後，那接下來怎麼辦? 都不要用藥了..(那這樣我們都會失業囉)..

推薦一篇有點苦悶但如果用心去看會有點啟發的文章..

Benefits and Risks of Drug Treatments: How to Combine the Best Evidence on Benefits With the Best Data About Adverse Effects.

JAMA. 2008; 300: 2417-9.