循证医学复习资料..

循证医学复习资料..
循证医学(evidence based medicine)
指的是临床医⽣⾯对着具体的病⼈，在收集病史、体检、以及必要的实验和有关检查资料的基础上，应⽤⾃⼰的理论知识与临床技能，分析与找出病⼈的主要临床问题，并进⼀步检索、评价当前最新的相关研究成果，取其最佳证据、结合病⼈的实际临床问题与临床医疗的具体环境作出科学、适⽤的诊治决策，在病⼈的配合下付诸实施，最后分析与评价效果。

PICO模式
在构建⼀个具体的临床问题时，可采⽤国际上常⽤的PICO格式。

P指特定的患病的⼈群 (population/participants); I指⼲预(intervention/exposure); C指对照组或另⼀种可⽤于⽐较的⼲预措施 (comparator/control); O为结局 (outcome)。

每个临床问题均应由PICO四部分构成。

1. 证据系统
即计算机决策⽀持系统（Computerized decision support system, CDSS），是指针对某个临床问题，概括总结所有相关和重要的研究证据，并通过电⼦病例系统与特定患者的情况⾃动联系起来，为医⽣提供决策信息。

2、Cochrane临床对照试验中⼼注册库（Cochrane Central Register of Controlled Trials，CENTRAL)
是随机对照试验和半随机对照试验的数据库，该数据库由Cochrane协助⽹组织、协调和编制，采⽤计算机和⼿⼯检索相结合的⽅法，对期刊、会议论⽂集、MEDLINE和EMBASE 及其他⽂献数据库收录的刊物进⾏检索，确定其中的随机对照试验和半随机对照试验，为进⾏系统评价提供系统、全⾯和准确的原始资料库。

1.原始研究证据
是指直接以⼈群（病⼈和/或健康⼈）为研究对象，对相关问题进⾏研究所获得的第⼀⼿数据，经统计学处理、分析、总结⽽形成的研究报告。

常见的研究⽅法有随机对照试验、交叉试验、⾃⾝前后对照试验、同期⾮随机对照试验、队列研究、病例对照研究、横断⾯调查、病例分析和病例报告等。

2.⼆次研究证据
是指在全⾯收集针对某⼀问题的所有原始研究证据的基础上，经严格评价、整合处理、分析总结⽽形成的研究报告。

它是对原始研究证据进⾏⼆次加⼯后得到的更⾼层次的研究证据。

常见的研究⽅法有系统评价、临床实践指南、临床证据⼿册、卫⽣技术评估等。

3.内部真实性
是指研究结果与实际研究对象真实情况的符合程度，回答⼀个研究本⾝是否真实或有效。

能正确反映研究⼈群或靶⼈群真实状况的研究结果，称之为具有内部真实性。

4.外部真实性
是指研究结果与推论对象真实情况的符合程度，能够推⼴应⽤到研究对象以外⼈群的研究结果，称之为具有外部真实性。

5.同⾏评审
是指有同⾏评审的杂志上发表的⽂章均经过了严格的评审过程，尽可能筛除有严重缺陷的⽂章，提⾼了发表⽂章的质量。

⼀般来说，同⾏评审⼈员都不是编辑部成员，常常为某⼀领域和研究⽅法学上的专家。

同⾏评审的⽬的是为了筛除设计不合理、不重要或难以解释、有缺陷的⽂章，以提⾼⽂章设计和统计分析⽅法的质量。

1.P值
是在由检验假设所规定的总体中作随机抽样获得等于及⼤于（或等于及⼩于）现有统计量的概率。

它是以统计量的抽样分布为理论依据，根据统计量与⾃由度的⼤⼩来确定的。

通过与检验⽔准α⽐较，可做出组间总体参数是否有差异的结论。

2.可信区间（confidence interval，CI）
是按⼀定的概率（1-a）去估计总体参数所在的范围。

可信区间包括准确度和精度两种属性。

可信区间具有统计推断的功能，与假设检验相⽐，可信区间能够提供更多的信息。

既可以⽤来判断参数差别有⽆统计学意义，同时可信区间能显⽰出差别的程度，并由此判断差别有⽆实际价值或临床意义。

但可信区间不能提供确切概率。

3.分类变量资料
所谓分类变量（categorical variable），就是以个体为基本观察单位，按照研究对象的某种属性分为2类或者多个类别。

4.数值变量资料
所谓数值变量（numerical variable）就是临床研究中能被准确测量的各种指标，所测得数值是可以“度、量、衡”的，因此⼜称之为计量资料或连续性变量资料。

1. 系统评价
是⼀种全新的⽂献综合⽅法，指针对某⼀具体临床问题（如疾病的病因、诊断、治疗、预后），系统、全⾯地收集现有已发表或未发表的临床研究，采⽤临床流⾏病学严格评价⽂献的原则和⽅法，筛选出符合质量标准的⽂献，进⾏定性或定量合成（荟萃分析，
Meta-analysis），得出可靠的综合结论。

2．敏感性分析（sensitivity analysis）
指改变某些影响结果的重要因素如纳⼊标准、研究质量的差异、失访情况、统计⽅法（固定效应或随机效应模型）和效应量的选择（⽐值⽐或相对危险度）等，以观察同质性和合成结果是否发⽣变化，从⽽判断结果的稳定性和强度。

3．同质性检验（homogeneity test）
指对不同原始研究之间结果的变异程度进⾏检验。

如果检验显⽰各研究间结果差异有统计学意义，应解释其可能的原因并考虑进⾏结果合成是否恰当。

确定各研究结果是否同质
有两种⽅法：⼀是作图观察各研究结果的效应值和可信区间的重叠程度，如果可信区间差异太⼤、重叠程度⼩，则表⽰可能存在统计学异质性。

另⼀种⽅法是进⾏同质性检验，如果同质性检验显⽰P≤0.1，则表⽰有统计学异质性。

4. Meta-分析
是将两个或多个相似研究结果进⾏定量综合分析的⽅法。

⼴义上包括提出问题、检索相关研究⽂献、制定⽂献纳⼊和排除标准、描述基本信息、定量综合分析等⼀系列过程。

狭义上，Meta-分析则专指系统评价的定量分析。

1.循证医学实践的个体化原则
临床循证医学实践是要应⽤证据来诊治⾃⼰的病⼈，这就要针对病⼈的个性特点，有的放⽮，⽅可达到循证医学临床实践的⽬的，是执⾏理论联系实际的根本原则。

1.临床决策分析
临床决策分析（clinical decision analysis, CDA）是采⽤定量分析的⽅法在充分评价不同⽅案的风险和利益之后，选取最佳⽅案以减少临床不确定性和利⽤有限资源取得最⼤效益的⼀种思维⽅式，包括诊断决策、治疗(康复) 决策等。

2.标准博弈法（Standard Gamble）
是测量效⽤值的经典⽅法, 已⼴泛⽤于不同领域的决策分析。

它基于效⽤理论的基本原理,即⾯对疾病被调查者有两种选择,⼀种是选择治疗,但治疗的结局有两种可能性:或是病⼈完全康复,再健康⽣存t 年(概率为p) ,或是当即死亡(概率为1 - p) ; 另⼀种选择是某种慢性疾病状态i ,⽣存x 年(x < t)后死亡。

通过对⽐提问法，来确定p 值。

3.时间权衡法（Time Trade-off)
是直接对两种不同的状态作等量估计，让病⼈在“好的健康状态但活的时间短些”与“⽬前的疾病状态但活的时间长些”间作出选择，它的要点在于患者愿意出让多少时间的寿命以换取更好的健康状态。

1.病因模型
病因也是⼀种因果关系。

⽤简洁的概念关系来表达病因因果关系的模型为病因模型。

对病因因果关系的不同理解或侧重，则有不同的病因模型。

2.流⾏病学三⾓（epidemiology triangle）
该三⾓模型认为疾病的发⽣要有病因（病原体）、机体（或宿主）及环境三个要素。

疾病是否发⽣取决于这三要素协同作⽤的结果。

三者之间保持平衡状态，疾病就不会发⽣；如三者中的⼀个要素发⽣变化，失去平衡，则疾病就会发⽣。

3.轮状模型⼜称车轮模型（wheel model）
此模型强调病因来⾃于宿主及环境两⽅⾯。

宿主处于环境包围之中，类似轮状。

环境包括⽣物的、理化的和社会的环境，宿主是遗传作⽤的内核。

各部分的⼤⼩是有伸缩性的，以不同种疾病⽽异。

若环境因素作⽤⼤，则外环可变⼤些。

若是遗传病，则表⽰遗传作⽤的核要变⼤些，环境“环”相应地缩⼩些。

4.病因⽹模型（web of causation）
将多种病因按时间顺序连接起来，形成⼀个病因链；多个病因链交错连接起来形成⽹状，因此称病因⽹模型。

该模型可以提供完整的病因因果关系路径。

该模型的有点是表达具体、清晰、系统，能很好地阐述复杂的病因因果关系。

5.因果效应的强度（strength of association）
即病因/危险因素致病因果效应的⼤⼩，常⽤⼀些量化指标反映其强度。

⽆论随机对照试验、队列研究或回顾性的病例对照研究，反映RCT及队列研究之因果效应的系相应对照各组的发病率及相对危险度（RR）、绝
1.⾦标准（gold standard）：
临床上对疾病诊断的依据是⽬前国际或国内公认的诊断标准，这个标准就称为⾦标准。

2.组合性诊断标准（constructing diagnostic criteria）：
列出若⼲项体征和若⼲项检测试验，并且规定患者必须具有⼏项体征和⼏项试验阳性结果，才能够做出诊断。

例如风湿病、系统性红斑狼疮的诊断均是如此。

3.敏感度(sensitivity, SEN)：
在⾦标准确定为"有病"的病例中，⽤诊断性试验检查为阳性病例（a）所占的⽐例。

4.特异度(specificity, SPE)：
在⾦标准确定为"⽆病"的病例中，诊断性试验检查为阴性病例（d）所占的⽐。

5.准确度(accuracy, ACC)：
真阳性和真阴性病例的总和，在全部被检病例数中所占的⽐例。

6.阳性预测值(positive predictive value, +PV)：
诊断性试验检测为阳性的病例中，真阳性所占的⽐例。

7.诊断⽐值⽐（diagnostic odd ratio，DOR）：
即四格表中a、b、c、d交叉乘积的⽐值，该指标较准确度更为可靠。

8.阳性似然⽐(positive likelihood ratio, + LR)：
真阳性在“有病”患者中的⽐例与假阳性在“⽆病”例数中⽐例的⽐值。

表明诊断性试验阳性时患病与不患病机会的⽐值，⽐值愈⼤则患病的概率愈⼤。

＋LR = SEN÷(1－SPE)
9.ROC曲线(receiver operator characteristic curve)：
⼜称受试者⼯作特征曲线，常⽤于正常值临界点的选择。

制图时以敏感度（真阳性率）为纵坐标，⽽以1－特异度（假阳性率）为横坐标，依照连续分组测定的数据，将各点联成曲线，即可绘成ROC曲线。

1. 隐匿性随机分配（concealed randomization）
指研究⼈员在采⽤随机化⽅法对研究对象进⾏分组的时候，对随机化⽅案的保密过程。

2. 单病例随机对照试验（an individual randomized trial, n-of-1 trail）
指对单个患者进⾏随机对照试验，多⽤于有多种药物治疗患者时，从中筛选出有确切疗效的药物。

3. 意向性治疗分析（intention to treat analysis）
即按最初随机分配⼊组的全部病例，⽆论其是否接受或未接受确切的治疗药物，都纳⼊进⾏最后分析。

4. 沾染（contamination）
是指在试验过程中，对照组的患者接受了试验组的防治措施，使得试验组和对照组间的疗效差异减⼩。

5. ⼲扰(co-intervention)
是指在试验过程中，试验组或对照组接受了类似试验措施的其他处理，⼈为扩⼤或减⼩组间疗效的真实差异。

6. 相对危险降低率(relative risk redaction, RRR)
指试验组与对照组⽐较，事件发⽣率下降的相对⽐。

其值越⼤表⽰试验组较对照组越好。

公式
7. 绝对危险降低率（absolute risk reduction, ARR）
表⽰试验组的事件率与对照组事件率的差值。

差值越⼤，表⽰试验组较对照组的效果越好。

公式
8. 需治疗多少病例数才获得⼀例好结果（number need to treat, NNT）
公式
9. 相对危险增加率(relative risk increase，RRI)
指试验组与对照组⽐较，不良事件发⽣率增⾼的相对⽐。

公式
10. 绝对危险增加率(absolute risk increase，ARI)
表⽰试验组的不良事件率与对照组不良事件率的差值。

公式
11. 需治多少病例才发⽣⼀例不良反应结果(the number needed to harm ，NNH)
公式
12. 患者预期事件发⽣率(patient` s expected event rate, PEER)，
是指如果患者不予治疗，其最终结局事件的发⽣率，可以⽤治疗试验中的安慰剂对照组的事件发⽣率表⽰，也可根据临床积累的未治或缺乏特效治疗观察结果值作为PEER参考值。

13. 治疗措施（或药物）的利弊⽐（likelihood helped vs harmed, LHH）
是治疗措施（或药物）的NNT与NNH的各⾃倒数之⽐。

计算公式
1.药物副作⽤（side effect）
药物副作⽤是指在正常剂量情况下出现与⽤药⽬的⽆关的反应。

副作⽤与正作⽤（治疗所期望效应）是相对的，其差异在于⽤药⽬的不同。

2.药物不良事件（Adverse Drug Event，ADE）
药物不良事件（ADE）是指临床病⼈接受某种药物⼲预后，所发⽣的某种与⼲预相反的不良反应，⽽这种不良反应是否就是该药物所致，其因果关系尚待确定。

3.药物不良反应（adverse drug reactions，ADR）
WHO国际药物监测合作中⼼对药物不良反应（ADR）的定义，指正常剂量的药物⽤于预防、诊断、治疗疾病或调节⽣理功能时，出现的有害的和与⽤药⽬的⽆关的反应。

4.ADR因果关系评价（causality assessment）
因果关系评价是对药物使⽤过程中发⽣的不良事件进⾏因果关系确认的⽅法，是药物安全性监测管理中⼀项⼗分重要⽽复杂的步骤，国际上对ADR因果关系评价有多种⽅法。

1.疾病预后
是指病⼈患病后，从发病到最终结局（痊愈、病残或死亡）的全过程中，根据病⼈的具体病情等实际情况，事前对结局事件的预测。

通常⽤概率值表⽰，如痊愈率、病残率、病死
率、⽣存率等等。

2.疾病⾃然史（natural history）
是指在不给任何治疗或⼲预措施的情况下，疾病从发⽣、发展到结局的整个过程。

疾病的⾃然史包括四个时期：(1)⽣物学发病期（biologic onset）；(2)亚临床期（subclinical stage）； (3)临床期（clinical stage）； (4)结局（outcome）。

3.临床病程（clinical course）
是指疾病的临床期，即⾸次出现症状和体征，⼀直到最后结局所经历的全过程，其中可经历各种不同医疗⼲预措施。

临床医师可采取医疗⼲预措施来改变其病程。

1. 临床实践指南（clinical practice guideline，CPG）
系统开发的多组指导性⽂件，以帮助医⽣和病⼈针对具体的临床问题做出恰当处理，从⽽选择、决策适宜的卫⽣保健服务。

2. 临床路径（clinical pathway, CP）
医院的⼀组⼈员共同针对某⼀病种的监测、治疗、康复和护理，所制定的⼀套有严格⼯作顺序和准确时间要求的诊疗计划，以减少康复的延迟及资源的浪费，使服务对象获得最佳的医疗服务质量。

诊断试验的评价原则（引⾃Sackett DL, 2000）
诊断性试验的真实性评价
1. 是否⽤盲法将诊断性试验与参考标准（⾦标准）作过独⽴的对⽐研究？
2. 该诊断性试验是否包括了适当的病谱（spectrum）？
3. 诊断性试验的检测结果，是否会影响到参考标准的应⽤？
4. 如将该试验应⽤于另⼀组病例，是否也具有同样的真实性？
诊断性试验的重要性评价
SEN = 731/809 =90.4%
SPE = 1500/1770 = 84.7%
+LR= SEN/(1-SPE)＝5.9
-LR=（1-SEN）/SPE=0.12
阳性预测值+PV=a/(a+b)=731/1001=73%
阴性预测值-PV=d/(c+d)=1500/1578=95%
验前概率=(a+c)/(a+b+c+d)=809/2579=31%
验前⽐=验前概率/（1-验前概率）=0.45
验后⽐=验前⽐?似然⽐
验后概率=验后⽐/（1+验后⽐）
能否将该既真实可靠⼜很重要的诊断性试验证据应⽤到我们的病⼈诊断上？
1. 该试验是否能在本单位开展并能进⾏正确的检测?
2. 我们在临床上是否能够合理估算病⼈的验前概率？
3. 检测后得到的验后概率是否有助于我们对病⼈的处理？
缺铁性贫⾎患者⾎清铁蛋⽩分层检验结果
诊断试验结
果
铁蛋⽩
（mmol/L）
诊断阳性诊断阳性似然
⽐
诊断影
响⼒阳性
数
% 阳性
数
%
强阳性<15 474 59(474/809) 20 1.1(20/1770) 52 肯定较强阳性15～34 175 22(175/809) 79 4.5(79/1770) 4.8 ⾼度怀
疑中等35～64 82 10(82/809) 171 10(171/1770) 1 疑似较弱阴性65～94 30 3.7(30/809) 168 9.5(168/1770) 0.39 考虑排除强阴性≥95 48 5.9(48/809) 1332 75(1332/1770) 0.08 排除合计809 100(809/809) 1770 100(1770/1770)
诊断试验-验前概率与筛查试验
（⼀）诊断试验-验前概率
证据中有关验前概率是否真实可靠？
1.诊断试验对象是否能够代表具有该临床问题所有病谱（spectrum）的相关病⼈？
2.最终诊断标准是否明确可信？
3.诊断过程是否⾃始⾄终保持充分⼀致？
4.对于初步确诊病⼈随访是否充分完整？随访时间是否⾜够长？
该真实可靠的验前概率证据是否也是重要的？
1.有关诊断及其概率是多少？
2.有关疾病概率的估计精度如何？
（⼆）诊断试验-筛查与病例发现
判断⼀个筛查试验是否利⼤于弊的基本原则
1.是否有RCT证据表明早期诊断能够延长⽣存时间或提⾼⽣存质量，或两者兼⽽有之？
2.⼲预⽅案中是否反映了早期诊断病⼈的治疗意愿？
3.不同病⼈以及不同筛查策略的利弊如何？
4.基于⽬标疾病的发⽣频率与严重程度进⼀步判断这样的筛查和努⼒是否值得？
治疗（单⼀研究）评价原则
真实性评价
1.患者是否被随机分配到的试验组？
2.分配⽅案是否隐匿？
3.试验开始时组间是否基线可⽐？
4.随访是否完整？随访时间是否⾜够长？
5.结果处理是否进⾏了意向性分析？
6.是否对研究对象、医⽣和研究⼈员采⽤盲法治疗？
7.除试验⽅案不同外，各组患者接受的其他治疗⽅法是否相同？
重要性评价
表他汀治疗预防脑卒中5年追踪效果
组别脑卒中事件率RRR ARR NNT
试验组 4.3%25% 1.4%72
对照组 5.7%
（假设）
试验组0.0043%
25%0.0014%71429对照组0.0057%
1.治疗性证据的效应强度的⼤⼩如何？
2.疗效证据的精确度如何？
实⽤性评价：上述真实、有重要价值的证据，能否可被应⽤于⾃⼰的临床实践中呢？
1.被评价的证据是否与病⼈情况不符⽽不能应⽤？
2.在我们的医疗环境⾥对拟采⽤的治疗证据是否可⾏？
3.从该治疗性证据中，对患者的利、弊进⾏估价。

4.患者对于治疗措施的价值取向与期望如何？
对于有着显著适⽤的亚组分析证据，如能符合下述条件者，则有着被采⽤价值：
①确有⽣物学和临床依据者；
②确有统计学显著差异和临床价值者；
③亚组本⾝的研究假设是在研究前所设计，⽽不是在试验中有意设计者；
④仅属该研究中有限的⼏个亚组分析的证据之⼀者；（注意亚组不能设置过多）
⑤该证据在另外的研究中可被证实者。

系统评价或Mata分析证据的评价原则
真实性评价
1.是否是基于随机试验的系统评价？
2.是否对⽂献的检索过程有详尽的描述？
3.是否已对纳⼊的原始研究逐⼀做了真实性（即研究质量）的评价？
4.汇总分析时采⽤原始病⼈数据（IPD）还是集合数据？
重要性评价：若系统评价是真实可靠的，其重要性如何？
1.不同原始研究的结果是否⼀致？
2.治疗效应量有多⼤？
3.证据效应量的精确度如何？
OR-NNT转换表（OR<1）
病⼈预期事件发⽣率(PEER)
OR值
0.90.80.70.60.50.40.3
0.05209(a)1046952413429(b) 0.10110543627211815 0.206130201411108
0.3046221410875
0.404019129764
0.503818118654
0.704420139654
0.90101(c)4627181294(d)
(a) 此处相对风险减少(RRR)为10% (b) 此处RRR 为49% (c) 此处RRR 为1% (d) 此处RRR 为9% OR-NNT转换表（OR>1）
病⼈预期事件发⽣率(PEER)
OR值
1.1 1.25 1.5 1.752
2.25 2.5
0.05212864430231816
0.1011346241613109
0.2064271410876
0.305021118765
0.404419108655
0.504218108665
0.7051231310987
0.90121553325221918
表中数字是不同PEER ⽔平，OR对应的NNT。

此表适⽤于治疗引起的正性效应与副作⽤。

系统综述适⽤性：
1.我们的病⼈与研究中的病⼈是否存在很⼤的差别？
2.该⼲预措施是否适于我们的医疗环境？
3.治疗对病⼈的潜在利益和损害有哪些？
4.患者对治疗结局和提供的治疗⽅案的态度和期望如何？
临床决策分析评价原则
真实性评价：
1.在决策分析时，包括了所有重要的决策⽅案及结局吗？
2.在确定事件概率时，是否全⾯收集和整合了有关的证据？
3.效⽤值是从可信赖的来源取得的吗？
若该临床决策分析证据是真实的，其重要性如何？
1.是否决策⽅案结果对病⼈具有临床重要性？
2.结论是否随着概率和效⽤值的敏感性改变⽽变得不可靠？
该真实、重要的临床决策评价结果是否适⽤于我们的病⼈？
1.决策分析中事件概率的估计值符合我的病⼈的实际情况吗？
2.决策分析的效⽤值是否与实际病⼈对临床结局的评价⼀致？
卫⽣经济学评价研究证据的评价原则
真实性评价：
1.是否进⾏了卫⽣经济学的全⾯评价？
2.该评价⽬的是否明确，是否交代了从什么⽴场出发来进⾏经济评价的？
3.是否对相关的备选⽅案有较全⾯的描述，是否遗漏任何重要的备选⽅案？
4.是否分析确定了所有你认为的重要的相关的成本和效果？是否选择了可信的测量⽅法计算这些成本和效果?
5.针对提出的临床问题，选择的经济学分析类型是否恰当？
该真实可靠的卫⽣经济学评价的重要性如何？
1.结果中的成本与健康获益（包括单位）是否有临床价值？
2.结论是否随着成本和结果的敏感性改变⽽变得不可靠？
该真实、重要的卫⽣经济学评价结果是否适⽤于我们的病⼈？
1.卫⽣经济学评价中的成本是否适⽤于我们的医疗环境？
2.在我们的医疗环境下治疗效果能否重现？
临床实践指南的评价原则
真实性评价：
1.指南是否全⾯系统地收集了所有最新（过去12⽉内）的有关证据？
2.是否对每⼀条推荐意见标注了其依据的证据级别和相关⽂献出处？
适⽤性评价：
该指南能否适⽤主要是看有⽆以下4种障碍存在：
（1）疾病负担：指南所涉及的疾病是否在本地区发病率太低⽽没有理由使⽤指南？
（2）病⼈和社区关于⼲预措施价值和后果的看法及信仰是否与指南相符？
（3）应⽤指南的花费与精⼒和社区的资源是否不相匹配⽽成为应⽤指南的困难？
（4）地域、结构、传统、权威、法律或⾏为等⽅⾯的障碍是否太⼤以⾄于⽆法克服？
定性研究证据的评价原则
该定性研究证据是否真实可靠？
1.研究对象的选择是否明确合理？
2.数据资料的收集与分析⽅法是否明确合理？
该真实可靠的定性研究证据重要吗？
1.结果是否令⼈印象深刻？
该真实重要的定性研究证据是否适⽤于我的病⼈？
1.同样的现象是否适⽤于我的病⼈？
预后研究证据的评价原则
真实性评价
1.被纳⼊患者的代表样本，是否确定在临床病程的⼀个共同起点？
2.研究对象的追踪观测的时间是否长、追踪是否完全？
3.⽤作结果测试的标准是否采⽤了盲法？
如果已明确不同亚组其预后不同，那么对于重要的预后因素以及对独⽴的“测试组”的患者是否作了校正？
若预后证据被确定为真实有效，其重要性以及对促进病⼈改善预后决策的价值如何？
1.预后的结果能否合理表达全时效应？
2.预后估价的精确度如何？
真实、重要的预后证据可否⽤于我们的病⼈？
1.是否我们的病⼈情况与被评价证据中的病⼈情况不同，⽽不宜采⽤？
2.根据预后证据拟作的临床重要决策与病⼈进⾏了交流吗？
病因和危险因素研究结果的评价原则
真实性评价
1.病⼈分组是否明确？除暴露或⼲预措施不同外，其他重要因素是否组间⼀致？
2.不同组别的⼲预措施或暴露因素、临床结局的测量⽅法是否⼀致？是否采⽤了盲法？
3.观察期是否⾜够长？是否包括了全部纳⼊的病例？
4.病因和危险因素研究结果是否满⾜因果关系的⼀些判定原则？
1）病因和危险因素研究因果效应的先后顺序是否合理？
2）危险因素和疾病之间有否剂量效应关系？
3）病因和危险因素研究的结果是否符合此消彼长的流⾏病学规律？
4）病因致病的因果关系是否在不同的研究中反映出⼀致性？
5）病因致病效应的⽣物学依据是否充分？
该真实的病因/危险因素证据，重要性如何？
1.因果效应的强度⼤⼩？
2.因果效应的精度如何？
病因/危险因素致病因果效应的证据，有不同的量化指标。

对于随机对照试验、队列研究可⽤相对危险度（relative risk，RR），⽽对于回顾性的病例对照研究，选⽤⽐值⽐（odds ratio，OR）表⽰。

组别负性结果合计+-
暴露组（RCT或队列研究）a b a+b
⾮暴露组（RCT或队列研究）c d c+d
暴露组负性事件发⽣率（ED）=a/（a+b）；⾮暴露组负性事件发⽣率（`ED）=c/(c+d)
对于RCT或队列研究：RR= ED/`ED
对于病例对照研究：OR=ad/bc
基于⼀般病⼈预期负性事件发⽣率，可以进⼀步将OR或RR转化为NNH：
NNH=1+[PEER′(OR-1)]/(1-PEER)′PEER′(OR-1)
该真实重要的病因/危险因素致病因果效应的证据，能否⽤于我们的病⼈？
1.是否我们的病⼈确实不同于⽂献中的研究对象，以⾄于⽂献的结果对回答病⼈的疑问毫⽆帮助？
2.我们的病⼈发⽣疾病危险性有多⼤？
3.确定我们的病⼈的喜好和希望解决的问题
4.是否应终⽌接触危险因素或更改治疗措施？。