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真不好意思, 上次的文章感性太多引起了一些紛擾，為什麼想投稿只是想學學總大一樣, 為自己開扇窗, 做做不同的事情呼吸點新鮮空氣. 也因為這個blog讓自己鼓起勇氣把一些想法整理出來給大家參考. 我不想去辨證中醫西醫另類療法氣功養生吃草藥, 到底孰是孰非那個比較神. 我想來介紹另一個話題, 繞一圈從另一個角度看上面的爭議. 這次的問題是: "醫生, 我還能活多久?"
天阿, 醫生不是神, 醫生不知道自己能活多久, 更不知道病人能活多久. 只是每天收到同樣的問題, 最後只好找一個數字來應對.
這個數字從哪來的呢? 就是各個醫學文獻中, 用統計方法算出的"平均存活期"(mean survival)或"存活期中位數" (median survival). 平均存活期是指把所有病人存活的時間總加後除以病人數目. 若是一個研究中病人數目很多的時候, 就會用平均存活期來讓讀者參考, 病人接受這樣的處置後可能存活的時間大概是多少. 不過通常會附上另一個數值: 標準差. 用來表示病人存活期的分佈. 舉個例子來說明, 假設某癌症在開刀後平均存活期為3.5年, 標準差1.5, 表示95%的病人手術後可活3.5 +/- 1.96x1.5 --> 3.5 +/- 2.94年, 也就是病人存活時間在0.5到6.5年左右. (若要了解更詳細, 請研究"normal distribution", 例如在Wiki的解釋, http://en.wikipedia.org/wiki/Normal_distribution, Standard deviation and confidence intervals的右邊那個圖就大概是標準差的示意.) 但倘若某個病很少見, 一個醫院了不起過去十年碰到10個, 全台總共100個(我用這些數字來做個小陷阱, 讓大家快點了解平均數和中位數的差異), 好死不死這個醫院遇到全台唯一一個被治好的病人, 活了十年, 其他在1年左右都死光了, 那麼某醫院發表的結果若用平均數算, 存活期是(1x9 + 10)/10 = 1.9年. 這時候跟病人說平均可以活1.9年, 肯定病人家屬會怨你一輩子, 病人會怨你三個月(因為之後他上天堂了). 所以這時候用中位數(1)會貼切一些, 表示有一半的人活不過1年, 同樣的此時數據也會附上一些極端值給讀者參考.
看過上面的解說, 我們可以知道, 對一個病人說"你還能活3個月", 實在是個沒有意義的數字. 統計終究只是呈現一個群體的行為, 推測可能發生的結果, 應用在個體身上的時候, 就常常會出槌了. 所以常常會看到報上說, 醫師說某某只剩六個月的壽命, 但是做了XXX療法以後現在已經兩年都沒有事情了。殊不知這些病人一來多少已經接受西醫的治療, 二來這些人可能是常態分佈中極端值. (請再回到wiki中standard deviation的示意圖, 還是有那幾%的人運氣超好或超背) 我們也在醫院中看過從絕望中搶救回來的末期病人, 可是那只是老教授生涯中僅此一例的個案. 當然也會碰到在曲線下極度偏左的人, 明明大家都可以活超過五年, 他給你五個禮拜就說掰掰.
這些存活時間的平均值, 其實是給醫師來評斷一個新的治療方法, 除了能改進成效之外, 實際的利益有多少. 以癌症來說, 若是有一個治療能讓所有接受新治療的病人中, 有30%能夠活得更久, 以機率上來看常常是成功的(統計學上證明有明顯的差異). 但倘若這個"活更久"的時間是從平均3個月變成4個月, 那麼這個"更久"就有一些值得探討的餘地. 萬一這個新療法是現在很熱門的但是貴得要死的標靶治療, 比如需要花30萬買這一個月的壽命. 那麼就應該有點良心的評估一下經濟效益, 還有這些研究中, 多得的三個月是否能快快樂樂無痛苦的過活.
而病人到底要聽到甚麼? 我的建議是應該得到一個完整的敘述, 就以前面這個30%, 3個月的例子. 病人要得到的資訊是"您接受這樣的治療, 有30%的機會會得到好處, 好處是平均可以多活1個月, 如果運氣好, 更久也是可能". 但是"有70%的可能是, 您不需要治療也可以活的一樣久, 或是接受這樣的治療也沒有幫忙或反而受害(通常這副作用的機率可以從過去的試驗得到可信的機率)". 這才是一個完整的敘述. 至於要不要賭這30%, 就是個人的評斷了. 終究, 生命的賭注不像股市, 不能停損, 不能攤平, 最麻煩的, 這甚至不是用期望值可以估算輸贏的.
回頭看看坊間形形色色另類療法, 其實就像檢視企業股票的價值般。若是沒有令人信服的財報, 您願意的買進嗎? 同樣的這些另類療法, 有多少值得信服的數據(合法的財報)可以參考? 有多少是只有單純的”個人經驗”(消息面, 媒體新聞)? 我相信另類療法或是中醫應該能帶給病人好處, 心靈上也好, 身體上的也好. 臨床的工作上的確也有這樣的經驗. 不過還是要回到一個基本的問題. “請問我走這條路下去, 有多少的機率會贏? 又能給我多大的好處?”透過財務不透明的公司賺到錢的散戶不是沒有, 值不值得敢不敢, 就看個人了.
天阿, 醫生不是神, 醫生不知道自己能活多久, 更不知道病人能活多久. 只是每天收到同樣的問題, 最後只好找一個數字來應對.
這個數字從哪來的呢? 就是各個醫學文獻中, 用統計方法算出的"平均存活期"(mean survival)或"存活期中位數" (median survival). 平均存活期是指把所有病人存活的時間總加後除以病人數目. 若是一個研究中病人數目很多的時候, 就會用平均存活期來讓讀者參考, 病人接受這樣的處置後可能存活的時間大概是多少. 不過通常會附上另一個數值: 標準差. 用來表示病人存活期的分佈. 舉個例子來說明, 假設某癌症在開刀後平均存活期為3.5年, 標準差1.5, 表示95%的病人手術後可活3.5 +/- 1.96x1.5 --> 3.5 +/- 2.94年, 也就是病人存活時間在0.5到6.5年左右. (若要了解更詳細, 請研究"normal distribution", 例如在Wiki的解釋, http://en.wikipedia.org/wiki/Normal_distribution, Standard deviation and confidence intervals的右邊那個圖就大概是標準差的示意.) 但倘若某個病很少見, 一個醫院了不起過去十年碰到10個, 全台總共100個(我用這些數字來做個小陷阱, 讓大家快點了解平均數和中位數的差異), 好死不死這個醫院遇到全台唯一一個被治好的病人, 活了十年, 其他在1年左右都死光了, 那麼某醫院發表的結果若用平均數算, 存活期是(1x9 + 10)/10 = 1.9年. 這時候跟病人說平均可以活1.9年, 肯定病人家屬會怨你一輩子, 病人會怨你三個月(因為之後他上天堂了). 所以這時候用中位數(1)會貼切一些, 表示有一半的人活不過1年, 同樣的此時數據也會附上一些極端值給讀者參考.
看過上面的解說, 我們可以知道, 對一個病人說"你還能活3個月", 實在是個沒有意義的數字. 統計終究只是呈現一個群體的行為, 推測可能發生的結果, 應用在個體身上的時候, 就常常會出槌了. 所以常常會看到報上說, 醫師說某某只剩六個月的壽命, 但是做了XXX療法以後現在已經兩年都沒有事情了。殊不知這些病人一來多少已經接受西醫的治療, 二來這些人可能是常態分佈中極端值. (請再回到wiki中standard deviation的示意圖, 還是有那幾%的人運氣超好或超背) 我們也在醫院中看過從絕望中搶救回來的末期病人, 可是那只是老教授生涯中僅此一例的個案. 當然也會碰到在曲線下極度偏左的人, 明明大家都可以活超過五年, 他給你五個禮拜就說掰掰.
這些存活時間的平均值, 其實是給醫師來評斷一個新的治療方法, 除了能改進成效之外, 實際的利益有多少. 以癌症來說, 若是有一個治療能讓所有接受新治療的病人中, 有30%能夠活得更久, 以機率上來看常常是成功的(統計學上證明有明顯的差異). 但倘若這個"活更久"的時間是從平均3個月變成4個月, 那麼這個"更久"就有一些值得探討的餘地. 萬一這個新療法是現在很熱門的但是貴得要死的標靶治療, 比如需要花30萬買這一個月的壽命. 那麼就應該有點良心的評估一下經濟效益, 還有這些研究中, 多得的三個月是否能快快樂樂無痛苦的過活.
而病人到底要聽到甚麼? 我的建議是應該得到一個完整的敘述, 就以前面這個30%, 3個月的例子. 病人要得到的資訊是"您接受這樣的治療, 有30%的機會會得到好處, 好處是平均可以多活1個月, 如果運氣好, 更久也是可能". 但是"有70%的可能是, 您不需要治療也可以活的一樣久, 或是接受這樣的治療也沒有幫忙或反而受害(通常這副作用的機率可以從過去的試驗得到可信的機率)". 這才是一個完整的敘述. 至於要不要賭這30%, 就是個人的評斷了. 終究, 生命的賭注不像股市, 不能停損, 不能攤平, 最麻煩的, 這甚至不是用期望值可以估算輸贏的.
回頭看看坊間形形色色另類療法, 其實就像檢視企業股票的價值般。若是沒有令人信服的財報, 您願意的買進嗎? 同樣的這些另類療法, 有多少值得信服的數據(合法的財報)可以參考? 有多少是只有單純的”個人經驗”(消息面, 媒體新聞)? 我相信另類療法或是中醫應該能帶給病人好處, 心靈上也好, 身體上的也好. 臨床的工作上的確也有這樣的經驗. 不過還是要回到一個基本的問題. “請問我走這條路下去, 有多少的機率會贏? 又能給我多大的好處?”透過財務不透明的公司賺到錢的散戶不是沒有, 值不值得敢不敢, 就看個人了.
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