醫生科研設計「五宗罪」

02-12

本文首發於「解螺旋」微信公眾號

轉載請註明：解螺旋·臨床醫生科研成長平台

科研設計，是將科學假設加以條理化，系統地說明你對此問題的認識，擬進行何種實驗或觀察，具體做法如何，預期的目標是什麼，用多長時間來完成，需要給予哪些幫助和支持等。但是絕大部分的小夥伴在動手做科研之前，是不想死那麼多腦細胞的，於是稀里糊塗地開始，稀里糊塗地結束。中國醫生科研設計有如下「五宗罪」，看看你犯過幾次案？

——by酸菜

罪名一：沒有科研假設。科研假設相當於射擊的靶，沒有靶，就沒有目標。

例子：A大夫從事腸癌研究，通過基因晶元篩選出A基因在腸癌中高表達，進一步的實驗極多，包括：增殖、凋亡、周期、克隆形成、劃痕實驗、酵母雙雜、熒光素酶實驗等等，被問及是想證明A基因與轉移相關，還是耐葯相關，亦或是想進一步找到A基因相互作用蛋白？我到底想證明啥？A大夫沉默了。

罪名二：研究者對自己的研究設計方案不清楚。如不了解自己的研究是橫斷面研究、病例對照研究、隊列研究等，選擇合適的研究可以事半功倍。

例子：假定在未暴露的婦女中每1000個生產中有8個患先天性心臟病，為了查出可能高出1倍的危險度，隊列研究需要觀察3889個暴露組婦女和3889個未暴露組婦女的妊娠結果。但如用病例對照法，設暴露婦女之比例為0.30，則在同樣條件下，僅需病例與對照各188例，可見在這個例子隊列法所需樣本含量是病例對照法的約20倍。

罪名三：沒有對照，或設立不合理的對照。對照組的選擇和選擇合適的對照是研究設計的重要部分，正所謂「有比較才有說服力」。

例子：比較實驗小鼠組和對照小鼠組XX治療效果的差異，但實驗組和對照組在周齡、體重、性別等方面統計學存在差異，此類情況下，是否能夠進行治療效果的比較，需要依據具體情況分析，而不是忽略掉或剔除掉某些實驗對象。

罪名四：名義是隨機對照研究，但實際上是「隨便」分組。

例子：預計納入病例90人左右，隨機分為三個組，比較三種不同干擾措施的有效性。按照自己擬定的「隨便」分組原則，前30個分到A組，中間30個病人分到B組，後30個病人分到C組。

罪名五：沒有計算樣本量。樣本量太小，得出的結論代表性、重複性差。研究假設不同，樣本量計算方法也不同。

例子：實驗組和對照組各納入10隻小鼠，因為種種原因，至實驗結束時小鼠死亡只剩4隻，實驗組3隻，對照組1隻，不想重複實驗，遂把4隻老鼠結果進行統計分析。