醫學研究進展飛速，每天都有大量的論文發表。對於同一個命題，不同的研究甚至得出相反的結論。應該如何評價一項研究的好壞，研究結論是信還是不信，可以用以下3步法。
醫學研究進展飛速，每天都有大量的論文發表。對於同一個命題，不同的研究甚至得出相反的結論。應該如何評價一項研究的好壞，研究結論是信還是不信，可以用以下3步法。
第一步需要了解研究的設計。醫學研究大致可以分為兩類，觀察類和實驗類。兩者的差別在於是否有人為的幹預。觀察類又分為描述性和分析型兩類，前者包括相關性研究（Correlational study）和橫截麵研究（Cross-sectional study）；後者包括病例對照研究（Case-control study）和隊列研究（Cohort study）。實驗類研究包括社區試驗（Community trial）和臨床試驗（Clinical trial）。這些研究類型的可信度由低到高。而臨床試驗又以隨機、對照、雙盲試驗的信度最高。
了解了研究的類型，第二步需要判斷結果有無真實的統計學意義上的關聯。明確的統計意義上的關聯還需要除外機率（chance，偶然性）、偏倚（bias，係統誤差）和混雜（confounding factor，即與因果都相關的因素）的影響。大多數得到發表的研究都是陽性的，即p<0.05，所以偶然性的影響已經不大。對於偏倚和混雜的判讀，需要很多的經驗。任何研究無法杜絕，隻能盡可能減少這些影響。
第三步需要能否判斷該關聯是否有因果關係（Causal effect），即結局是否是由該原因造成的。上麵所說的相關性是統計學上的一個概念，是指某個因素的變化會導致另外一個因素的變化，但是這個因素的變化是不是另外一個因素變化的原因，是不能被確定的。相關的因素並不一定有因果聯係，比如夏天太陽鏡的銷售量和雪糕的銷售量。判斷因果關係，可用到Hill標準，包括：
1.關聯的強度
2.關聯的合理性(是否與現有知識吻合)；
3.關聯的生物學可能性；
4.關聯的時間順序；
5.關聯的劑量-反應關係：A的劑量增大，B的反應是否會增加；
6.關聯的特異性；除了和B相關，A是否還和C相關；
7.關聯的實驗室證據。
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