學會會訊
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我很少開啓臉書，其實不清楚醫生們在臉書上有關tPA的討論。偶然的機緣下，我看到署名Jack Chang醫生作者（以下逕稱張醫師）所整理的tPA利弊表格，資料來源是Lancet 2012 Dr Joanna M Wardlaw 等人有關tPA的系統性文獻回顧與統合分析(1)。除了高興看到有人主動整理數據協助大家進行討論，我也欣喜因這個機緣再次捧讀這篇重要文獻。附帶一提，Dr Wardlaw是我個人非常欣賞的神經放射科醫生，當年在愛丁堡進修期間與她有些許互動。我覺得她除了有愛丁堡那群神經科醫生的紮實功夫與一絲不苟的工作態度外，還有我說不上來的睿智與女性特殊氣質，頗受同儕的敬重。 回到主題，我覺得張醫生所整理的數據與呈現方式，或有誤導讀者的疑慮，值得提出來討論。 首先，這篇研究是IST-3臨床試驗(2)研究團隊遵循CONSORT statement (3)，配合隨機臨床實驗（RCT）結果揭曉而重新彙整相關醫學證據的系統性文獻回顧與統合分析（詳見 CONSORT Item 22）。因此，納入分析的資料包括許多不符合台灣目前仿單或健保給付規定的病人（亦即，以我們目前的治療標準來看，這些數據包括很多off-label治療的病人。如，在症狀出現3～6小時內開始治療的病人）。光是這一點，這份資料對目前所討論的「評鑑爭議」是否有所幫助，不言而喻。 其次，撇開資料內容有上述的問題不談，表格呈現的方式或會造成閱讀上的困擾，甚至可能誤導讀者。舉例來說，這份表格指出，接受tPA治療的病人，7天內死亡的比例比（沒有接受tPA治療的）對照組高（8.9% vs. 6.4%），1～6個月後死亡的比例也是比較高（19.1% vs. 18.5%）。不曉得大家會不會覺得「1～6個月後」的說法意義不清楚？一開始我很天真地想：「哦，沒有病人在第8天到第30天內死亡？！」我接著計數... 7天內，8天～1個月，1～6個月後等三段期間合併來看，接受tPA治療的病人6個月內死亡的比例是8.9%+0%+19.1%=28.0%，對照組則是24.9%。好奇張醫生是想表達這個意思？無論如何，我猜想有些讀者可能會如此理解數據。 爲方便討論，我直接引述原文（這裡我自然得說明緣由，免得會訊編輯大人誤會筆者有騙稿費的嫌疑）：“Data for total number of deaths from all causes by the end of follow-up, available from all 12 trials, showed that 19.1% allocated rt-PA and 18.5% allocated control died (figure 2; appendix p 5), equivalent to a non-significant increase in deaths of seven per 1000 patients treated with rt-PA.” 這是怎麼回事呢？張醫生所謂「1～6個月後」的數據（19.1% vs 18.5%），其實是指by the end of follow-up。由於系統性文獻回顧將多個RCTs納入分析，這些RCTs的追蹤期不一，有的是1個月，也有3或6個月。附帶一提，如果讀者像我一樣「認真」（另一種說法是龜毛），找出原文裡作者注解提到的補充資料（appendix p 5）參考，自然會發現原文有筆誤（typo），其實並不是(web-) figure 2，而是(web-) figure 3。其次，該研究正文中的圖二顯示，單就IST-3資料來看，在all deaths between 7 days and final follow-up這個指標上，接受tPA治療的病人，比起對照組來毫不遜色，odds ratio 爲0.79 (95%信賴區間0.65-0.95)；如果將比IST-3更早期的RCTs合併來看，是否接受tPA治療並沒有統計上的差異。 張醫生製作的表格還有若干缺失。“資訊透明”是系統性文獻回顧與統合分析的基本要求。依照Cochrane review的做法，在統合分析的時候必須揭露事件與觀察對象的絕對數字，不能只呈現百分比（讀者或許注意到Lancet 2012這篇文章有個Cochrane review的分身!）。由於研究材料（在這裡是RCTs）所觀察的outcomes不盡相同，統合分析的每一項outcomes所觀察的人數總數可能不一樣，列出原始數據也可提醒讀者小心理解數據。此外，effect per 1000 patients treated最好加上95% CI，藉以揭露在統計上是否有差異。茲以death為例，修改張醫生的表格如下，提供參考：
還有，陳述任何一項outcome時，別忘了要把“定義”交代清楚（讀者通常不是作者的知音），舉例來說，alive and independent是什麽意思，與alive with favorable outcome有何不同，二者分別是就那一個時間點而言等等。就張醫生提供的表格而言，第一列數據中實驗組（6小時內打tPA）的alive and independent 為46.3% (1611/3483)，指的是mRS 0-2 at final follow-up (詳見Lancet一文的Figure 2)。 基本上，任何用心的圖表製作者，在每一張圖表裡都不應該輕忽這些細節。品管嚴格的期刊，也一定會認真把關（聽過「魔鬼藏在細節裡」嗎？）。鼓勵讀者抱著「是（曾某某所說）這樣嗎？」的懷疑態度，詳讀Lancet這篇文章，自行求證。 我借此機會反觀自省，並與讀者共勉。當我們想要與他人（如健保局、衛福部）溝通的時候，不要輕易將對方視為知音（畢竟知音難覓！），盡量把（真心）話講清楚來。我相信，儘管立場不同，如果能將論點陳述清楚，大家就更有可能釐清彼此有共識以及沒有共識的細項，促進溝通討論的效率。換個角度思考，若提不出適當的資料來支持論點，無論是力有未逮或其他原因，對解決爭議打破僵局總是沒有實質幫助，只是引人側目。或許有人會抱怨「對方不可理喻」，我的看法是不要低估對方，用心傾聽，自己率先做好就事論事，何況這是我們個人演練溝通表達技巧的絕佳時機。 參考文獻：
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