为中国生产可靠的真实世界数据和证据

作者:孙鑫,李幼平,Gordon H. Guyatt

中国是一个人口大国,并一直致力于推进全民健康的雄心壮志。但目前面临的一个重大挑战是缺乏本土适用、可靠的临床研究证据。生产这些证据已成为中国医疗卫生研究者的一项重要使命。近年来,许多由政府部门、学术机构及医疗卫生执业者发起的行动计划,基于真实世界数据生产有关医疗干预的治疗效应、疾病流行病学、预后(包括临床预测模型)和诊断的证据1。这些真实世界证据在支持医疗卫生实践和政策决策方面潜力巨大。例如,国家药品不良反应监测中心于2015年建立了中国医院药物警戒系统(CHPS),使用了全国部分医院的电子病历数据,用于主动发现和确认药物安全信号。国家医保流行病学研究团队(NICER Group)将国家医保数据用于研究空气污染与不同疾病的关系,并探讨罕见疾病的患病率2。多个临床医生团队建立了肿瘤、糖尿病、心血管等疾病领域的患者登记数据库,用于解决疾病管理相关的问题3-5。

但同时,真实世界证据的质量也日益成为关注的焦点。来自真实世界环境的海量数据并不意味高质量研究证据——有时候还恰恰相反6-7。只有生产高质量的证据才能更好地实现循证决策,同时避免资源浪费和事实扭曲,在研究伦理方面做到最优。

目前,对真实世界证据质量的担忧主要来自两方面。一方面是数据质量本身的问题。虽然真实世界数据的价值常常被强调,尤其是那些回顾性数据(如电子健康档案),但这些数据通常存在错分、数据不完整和患者失访等问题,并已在之前发表的文章中进行了讨论1。而且到目前为止,全国范围内仍缺乏对高质量真实世界数据的定义和标准。第二个方面的问题存在于真实世界情境下研究设计的选择。目前,观察性研究设计(如回顾性队列研究或病例对照研究)正被大量采用。然而,混杂一直是这些观察性设计的主要问题,这是观察性研究与生俱来的特性6-7。此外,还普遍存在一种误解,认为在真实世界环境下,不需要随机甚至不能随机1,8。

为应对以上重大挑战,2017年,中国循证医学中心联合相关机构、资深专家、研究者、数据库拥有者和其他利益相关方,共同发起成立了中国真实世界数据与研究联盟(ChinaREAL),成为目前在全国真实世界数据领域的多个行动计划之一。该联盟旨在改善真实世界数据的应用,促进在全国实现更好的医疗卫生实践和政策制定。针对如何生产可靠的本土证据问题,我们基于自身经验和中国现状,提出了以下几点主要建议。我们认为,在生产高质量证据时,应优先考虑这些建议。

第一,数据标准的建立,对于真实世界数据应用于临床研究来讲是首要和关键步骤。实现数据的最优存储、标准化和数据编码是保证原始数据质量的基本策略。在数据提取、结构化、编码到清理的整个研究过程中,实现对数据核查和验证,才能保证研究数据库可用性。我们强烈建议在全国范围内根据不同数据库类型(如电子病历或医保数据库)建立相应数据标准,从而通过标准化和结构化提高原始数据质量。

第二,在使用真实世界数据时,对研究设计的选择应高度谨慎。虽然观察性研究目前在中国被大量应用于治疗作用的评价,但此类研究的结果通常应被考虑用于产生相关假设。同常规临床证据一样,“真实世界证据”在评价医疗卫生干预措施的治疗效果也存在分级——实效性随机对照试验(pRCT)仍是用于效果或比较疗效的最佳证据。对于治疗以外的研究问题,基于观察性设计的真实世界证据可能是最高级别的证据。例如,若预后因素和结局的测量准确,观察性研究可为预后研究提供最佳证据(包括预后模型的建立)。

第三,本条建议与上一条密切相关,我们建议继续强有力的推动使用创新的研究设计以融合随机化和真实世界数据的优势(如pRCT),从而使这样的研究可在常规实践环境下实施,涵盖广泛的患者群体,并对临床常用的干预措施进行随机分配,同时利用先进的信息学技术进行数据收集(如使用移动设备及其他电子数据采集技术等)9。此外,数据库的使用(如患者登记或电子健康数据),可为患者入组提供技术支持并成为结局信息的主要来源,为开展实效性临床试验带来重大便利,从而提高效率并降低成本。这种“基于登记库”的试验正变得越来越流行。初步证据也表明,这类研究的结果与传统试验设计的结果相近10。

我们希望中国科研界的同仁和利益相关者能共同努力推进落实上述策略,并最终促进真实世界数据及证据的生产,从而更好地支持中国医疗卫生实践和政策决策。

参考文献:略。

1 四川大学华西医院中国循证医学中心,成都,610041

2 Department of Health Research Methods, Evidence and Impact, McMaster University, Hamilton, ON L8S 4K1, Canada

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  • 原文链接:https://kuaibao.qq.com/s/20181111B122BR00?refer=cp_1026
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