安慰剂简介
关于对照药与安慰剂
关于对照药与安慰剂临床试验中对照组的设置通常包括五种类型，即安慰剂对照、空白对照、剂量对照、阳性药物对照和外部对照。
而对照药分为阴性对照药（安慰剂）和阳性对照药（有活性的药物）。
一、临床研究中的安慰剂选择安慰剂是一种“模拟”药，其物理特性如外观、大小、颜色、剂型、重量、味道和气味都要尽可能与试验药物相同，但不能含有试验药的有效成份。
安慰剂常用于安慰剂对照的临床试验。
因能可靠地证明受试药物的疗效，并可反映受试药的“绝对”有效性和安全性，所以在很多需要证明受试药绝对作用大小的临床试验中选择安慰剂作对照，只有证实受试药显著优于安慰剂时，才能确定受试药本身的药效作用。
有时，安慰剂可用于阳性药物对照试验中。
为了保证双盲试验的执行，常采用双模拟技巧，受试药和阳性对照药都制作了安慰剂以利于设盲；另外，在阳性药物对照试验中加入安慰剂，可提高临床试验的效率。
临床研究中采用安慰剂最大的问题是伦理学方面的原因。
一般认为，安慰剂适用于轻症或功能性疾病患者。
在急性、重症或有较严重器质性病变的患者，通常不用安慰剂进行对照；当一种现行治疗已知可以防止受试者疾病发生进展时，一般也不宜用安慰剂进行对照。
一种新药用于尚无已知有效药物可以治疗的疾病进行临床试验时，对新药和安慰剂进行比较试验通常不存在伦理学问题，可以选择以安慰剂作为对照药；在一些情况下，停用或延迟有效治疗不会造成受试者较大的健康风险时，即使可能会导致患者感到不适，但只要他们参加临床试验是非强迫性的，而且他们对可能有的治疗及延迟治疗的后果完全知情，要求患者参加安慰剂对照试验可以认为是合乎伦理的。
对新药选择安慰剂进行对照是否能被受试者和研究者接受是一个由研究者、患者和机构审查委员会或独立伦理委员会（IRB/IEC）判断的问题。
安慰剂详细资料大全
安慰剂详细资料大全安慰剂（pIacebo）是指没有药物治疗作用的片、丸、针剂。
对长期服用某种药物引起不良后果的人具有替代和安慰作用。
本身没有任何治疗作用。
但因患者对医生信任、患者叫自我暗示以及对某种药物疗效的期望等而起到镇痛、镇蘸或缓解症状的作用。
在临床医学的实验研究中．为观察糊种药物的疗效，也常用于对照试验。
基本介绍•药品名称：安慰剂•别名：假药•外文名称： Placebo•是否处方药：非处方药•剂型：片剂或注射剂•运动员慎用：慎用•是否纳入医保：未纳入•药品类型：化学药品•影响范围：血压、心率、胃分泌、呕吐等定义,药物作用,药物效应,术语解释,解释,产生效应,效应之谜,精神作用,巨大争议,冒牌兴奋剂,科研套用,治疗套用,定义安慰剂（placebo）是一种“模拟药物”。
其物理特性如外观、大小、颜色、剂型、重量、味道和气味都要尽可能与试验药物相同，但不能含有试验药的有效成份（如含乳糖或淀粉的片剂或生理盐水注射剂）。
药物作用具有一定的作用，对有心理因素参与控制的自主神经系统功能如血压、心率、胃分泌、呕吐、性功能等的影响较大。
一、可以稳定病人的紧张情绪。
二、在新药研发时作为实验的空白对照，排除新药可能引发的安慰剂效应。
三、用于缓解癌症晚期患者的痛苦。
药物效应安慰剂的效应，称为“安慰剂效应”（placebo effect）。
据文献报导，由病人高度信赖的医师治疗，安慰剂对胃十二指肠溃疡的短期疗效最高可达约70﹪。
对恶性肿瘤患者，安慰剂对缓解某些症状会产生“安慰剂效应”，但对延缓生命无效。
这样的发现为现有的医疗方法带来了一种新的可能：利用安慰剂效应来强化常规疗法的效果。
科学家正在研究如何通过安慰剂效应使常规治疗的疗效最大化。
有研究表明，安慰剂的剂量和外观很重要，注射剂似乎比内服药更有效，但最重要的是医生的态度。
南安普顿大学的研究人员做了一个实验。
他们随机抽取两组病人，一组病人得到医生的确诊，并被告知他们很快就会好起来——一些人没有接受任何治疗；对另一组病人则给予含糊其词的诊断，也没有保证他们能很快康复。
知情同意书应包含的要素
知情同意书应包含的要素1 试验名称，试验为研究性质，试验目的，参加试验的大致人数。
2 试验内容简介，以及随机分到各组的概率，试验期限。
3 受试者的责任：应遵循的试验步骤（须明确告知所有侵入性操作，试验步骤应简明易懂，必要时采用流程图的形式）。
4与试验相关的不便、预期风险、不适和不良反应（风险告知应充分而具体，尤其是存在影响胚胎、胎儿或哺乳婴儿的风险时）。
如发生与试验相关的损害时，受试者可以获得的治疗和相应的补偿。
5 预期的受益：当受试者没有直接受益时，应告知受试者（注意：免费的试验药物、检查不属于受益，受益一般包括2个方面：对受试者个人疾病的诊断、治疗作用；预期的社会效益）。
6 受试者可获得的备选治疗，以及备选治疗重要的潜在风险和受益。
7试验相关的费用：应告知试验过程中哪些费用是由受试者承担，哪些费用由申办方承担，是否有补偿/交通费及具体的数额和支付方式。
8受试者隐私的保护：说明如何对受试者信息进行**，对可以接触受试者个人资料（包括医疗记录、生物学标本）人员的规定，说明必要时，试验项目申办者、伦理委员会、政府管理部门按规定可以查阅参加试验的受试者的资料。
除法规允许外，受试者参加临床试验的相关记录应**，不得公开。
如果发布试验结果，受试者的身份信息仍应**。
9说明参加试验是自愿的，可以拒绝参加或有权在试验的任何阶段随时退出试验而不会遭到歧视或报复，其医疗待遇与权益不会受到影响。
10当存在有关试验和受试者权力的问题，以及发生试验相关伤害时，有联系人及联系方式（包括研究者的**、联系方式，**市人民医院伦理委员会的联系方式：01）。
11受试者可能被终止试验的情况和或理由。
12如有新的影响受试者继续参加试验的信息时，仍应及时告知受试者或其法定代理人。
13试验结束后的安排（如有）。
14 研究资金谁提供？对申办方的介绍。
知情同意书的撰写要求总体要求：1.知情同意书语言应该简明易懂，具有可读性，一般应适合初中毕业者的阅读能力；语句短小精炼，避免长句。
什么是安慰剂效应
什么是安慰剂效应安慰剂效应，又名伪药效应、假药效应、代设剂效应（英文：Placebo Effect，源自拉丁文placebo解“我将安慰”）指病人虽然获得无效的治疗，但却“预料”或“相信”治疗有效，而让病患症状得到舒缓的现象。
效应定义安慰剂效应于1955年由毕阙博士（Henry K. Beecher）提出，亦理解为“非特定效应”（non-specific effects）或受试者期望效应。
一个性质完全相反的效应亦同时存在——反安慰剂效应（Nocebo effect）：病人不相信治疗有效，可能会令病情恶化。
反安慰剂效应（拉丁文nocebo解“我将伤害”）可以使用检测安慰剂效应相同的方法检测出来。
例如一组服用无效药物的对照群组（control group），会出现病情恶化的现象。
这个现象相信是由于接受药物的人士对于药物的效力抱有负面的态度，因而抵销了安慰剂效应，出现了反安慰剂效应。
这个效应并不是由所服用的药物引起，而是基于病人心理上对康复的期望。
评价指标医务人员可以利用安慰剂，以激发病人的安慰剂效应。
当对某种药坚信不移时安慰剂效应，就可增强该药物的治疗效果，提高医疗质量。
当某种新药问世，评价其疗效价值时，要把药物的安慰剂效应估计进去。
如果某种新药的疗效与安慰剂的疗效经双盲法试用后，相差不大，没有显著的差异时，这种新药的临床使用价值就不大。
这也就是为什么一些新药刚刚问世时，人们往往把它们当作灵丹妙药，而经过一段时间的使用后，其热潮消失、身价下降的原因。
安慰剂效应在药物使用过程中比比皆是。
甚至如心绞痛这样严重的器质性疾病，使用安慰剂也有1/3以上的患者获得症状的改善，许多镇痛剂都具有明显的安慰剂效应。
还有一些病人，在使用安慰剂时，也可出现恶心、头痛、头晕及嗜睡的药物副反应，这也属于安慰剂效应。
反应人群使用安慰剂时容易出现相应的心理和生理效应的人，被称为安慰剂反应者。
这种人的人格特点是：好与交往、有依赖性、易受暗示、自信心不足、好注意自身的各种生理变化和不适感、有疑病倾向和神经质。
药理名词解释
人工冬眠（artificial hibernation）:氯丙嗪与其他中枢抑制药合用，可使患者深睡，体温基础代谢及组织耗氧量均降低，增强患者对缺氧的耐受力，并可使自主神经传导阻滞及中枢神经系统反应性降低，称为人工冬眠，有利于机体度过危险的缺氧缺能阶段，为进行其他有效地对因治疗争得时间。
开-关反应（on-off response）:
长期服用左旋多巴而产生的一种不良反应，表现为“开”时患者活动正常或几近正常，而“关”时突然出现严重的PD症状。
强直后增强（posttetanic potentiation,PTP）:指反复高频电刺激（强直刺激）突出前神经纤维，引起突触传递的异化，再以单个刺激作用于突出前神经元，使突触后纤维的反应较未经强直刺激前为强。
镇静药（sedative）:指能缓和或消除紧张不安激动烦躁等症状的药物。
催眠药（hypnotics）:是指能诱导促进和维持近似生理性睡眠的药物。
复合麻醉（combined anesthesia）:是指同时或者先后应用两种以上麻醉药物或其他辅助药物以达到手术的要求的麻醉方法。
分离麻醉（dissociative anesthesia）:是指氯胺酮能引起短暂的记忆却是极满意的阵痛效应，但意识并未完全消失的一种麻醉现象。
摄取-1（updet 1）:是指神经递质去甲肾上腺素从神经末梢释放后有75%~90%被神经末梢摄取并贮存于囊泡中也称神经摄取，为主动转运过程。
摄取-2（updet 2）:是指神经递质去甲肾上腺素从神经末梢释放后可被心肌血管肠道平滑肌等摄取，也称非神经摄取。
阿戈美拉汀及片简介
阿戈美拉汀及片简介品名：阿戈美拉汀（agomelatine ）注册类别：化药3.1类规格： 25mg原研公司：由Servier公司开发研制国外上市时间：2009年2月在欧洲首次上市，商品名：Valdoxan适应症：抗抑郁、抗焦虑、调整睡眠。
一、作用机制褪黑素类似物阿戈美拉汀既是首个褪黑素受体激动剂，也是5-羟色胺受体拮抗剂。
动物试验与临床研究表明该药具有抗抑郁、抗焦虑、调整睡眠节律及调节生物钟作用，同时其不良反应少，对性功能无不良影响，也未见撤药反应。
阿戈美拉汀抗抑郁的机制可能与增加海马部位神经元的可塑性及神经元增生有关。
以免疫染色的方法测定成年大鼠脑部神经细胞的增生、再生及死亡，结果发现，阿戈美拉汀长期(3周)给药可增加海马腹侧齿状回细胞增生及神经元再生，而这一部位与情绪反映有关。
但在急性或亚急性给药时(4小时或9周)未见类似情况。
继续延长给药后，整个齿状回区域均出现细胞增生及神经元再生，表明阿戈美拉汀可不同程度地增加海马的神经再生，从而产生新的颗粒细胞。
抑郁症患者经常存在入睡困难、早醒或睡眠节律的改变，多导睡眠图常表现为慢波睡眠(SWS)减少、快速眼动睡眠(REM)密度增加或潜伏期减少、δ睡眠比例下降等。
多数抗抑郁药物如三环类抗抑郁药(TCA)、选择性5-HT再摄取抑制剂(SSRI)等对REM有调节作用，但对非REM睡眠尤其是SWS效果较差。
具有5-HT2受体阻断作用的某些药物如米安舍林(mianserine)、米氮平等有促进睡眠与改善睡眠持续性的作用，但其阻断作用可造成宿睡、白天困倦等。
阿戈美拉汀具有独特的药理机制即调节睡眠觉醒周期，因而可在晚间调节患者的睡眠结构，增进睡眠。
二、动物试验大量动物试验证明阿戈美拉汀具有抗抑郁、抗焦虑及调整睡眠周期循环节律的作用。
由于阿戈美拉汀与褪黑素的关系，人们很早便开始注意到其具有的调节动物昼夜周期作用。
啮齿类动物注射阿戈美拉汀，可减轻其时差反应闭。
之后研究发现阿戈美拉汀还具有杭抑郁、抗焦虑作用，如转基因鼠动物模型试验提示，阿戈美拉汀具有类似地昔帕明(去甲丙咪嗪)的抗抑郁效果，以及与褪黑素类似的对昼夜循环节律的调整作用。
安慰剂定律
慰剂效应(Placebo Effect)安慰剂效应的概述安慰剂效应，又名伪药效应、假药效应、代设剂效应（英文：Placebo Effect，源自拉丁文placebo解“我将安慰”）指病人虽然获得无效的治疗，但却“预料”或“相信”治疗有效，而让病患症状得到舒缓的现象。
有人认为这是一个值得注意的人类生理反应，但亦有人认为这是医学实验设计所产生的错觉。
这个现象是否真的存在，科学家至今仍未能完全理解。
[1]安慰剂效应于1955年由毕阙博士（Henry K. Beecher）提出[2]，亦理解为“非特定效应” （non-specific effects）或受试者期望效应。
一个性质完全相反的效应亦同时存在——反安慰剂效应（Nocebo effect）：病人不相信治疗有效，可能会令病情恶化。
反安慰剂效应（拉丁文nocebo解“我将伤害”）可以使用检测安慰剂效应相同的方法检测出来。
例如一组服用无效药物的对照群组（control group），会出现病情恶化的现象。
这个现象相信是由于接受药物的人士对于药物的效力抱有负面的态度，因而抵销了安慰剂效应，出现了反安慰剂效应。
这个效应并不是由所服用的药物引起，而是基于病人心理上对康复的期望。
安慰剂对照研究毕阙博士的研究（1955年）有报告[3]纪录到大约四分之一服用安慰剂的病人，例如声称可以医治背痛的安慰剂，表示有关痛症得到舒缓。
而触目的是，这些痛症的舒缓，不单是靠病人报称，而是可以利用客观的方法检测得到。
这个痛症改善的现象，并没有出现于非接受安慰剂的病人身上。
由于发现了这个效应,政府管制机关规定新药必须通过临床的安慰剂对（placebo-controlled）测试，方能获得认可。
测试结果不单要証明患者对药物有反应，而且测试结果要与服用安慰剂的对照群组作比较，証明该药物比安慰剂更为有效（“有效”是指以下2项或其中1项：1)该药物比安慰剂能影响更多病人，2)病人对该药物比安慰剂有更强反应）。
安慰剂效应
安慰剂效应安慰剂效应，又名伪药效应、假药效应、代设剂效应（英文：Placebo Effect，源自拉丁文placebo解“我将安慰”）指病人虽然获得无效的治疗，但却“预料”或“相信”治疗有效，而让病患症状得到舒缓的现象。
效应定义安慰剂效应于1955年由毕阙博士（Henry K. Beecher）提出，亦理解为“非特定效应”（non-specific effects）或受试者期望效应。
一个性质完全相反的效应亦同时存在——反安慰剂效应（Nocebo effect）：病人不相信治疗有效，可能会令病情恶化。
反安慰剂效应（拉丁文nocebo解“我将伤害”）可以使用检测安慰剂效应相同的方法检测出来。
例如一组服用无效药物的对照群组（control group），会出现病情恶化的现象。
这个现象相信是由于接受药物的人士对于药物的效力抱有负面的态度，因而抵销了安慰剂效应，出现了反安慰剂效应。
这个效应并不是由所服用的药物引起，而是基于病人心理上对康复的期望。
评价指标医务人员可以利用安慰剂，以激发病人的安慰剂效应。
当对某种药坚信不移时，就可增强该药物的治疗效果，提高医疗质量。
当某种新药问世，评价其疗效价值时，要把药物的安慰剂效应估计进去。
如果某种新药的疗效与安慰剂的疗效经双盲法试用后，相差不大，没有显著的差异时，这种新药的临床使用价值就不大。
这也就是为什么一些新药刚刚问世时，人们往往把它们当作灵丹妙药，而经过一段时间的使用后，其热潮消失、身价下降的原因。
安慰剂效应在药物使用过程中比比皆是。
甚至如心绞痛这样严重的器质性疾病，使用安慰剂也有1/3以上的患者获得症状的改善，许多镇痛剂都具有明显的安慰剂效应。
还有一些病人，在使用安慰剂时，也可出现恶心、头痛、头晕及嗜睡的药物副反应，这也属于安慰剂效应。
反应人群使用安慰剂时容易出现相应的心理和生理效应的人，被称为安慰剂反应者。
这种人的人格特点是：好与交往、有依赖性、易受暗示、自信心不足、好注意自身的各种生理变化和不适感、有疑病倾向和神经质。
安慰剂的定义和应用
数据收集与处理
统计分析
运用适当的统计方法对数据进行分析 ，比较试验组和对照组的差异，并评 估安慰剂效应的大小和显著性。
采用统一的标准和方法收集数据，确 保数据的准确性和可比性。
伦理道德考量及规范
受试者权益保护
确保受试者的知情同意权 、隐私权和安全权得到充 分保障。
伦理委员会审查
临床试验方案需经过伦理 委员会的审查和批准，确 保研究符合伦理道德要求 。
条件反射作用
在某些情况下，安慰剂可能与患者 过去的积极经验或条件反射相关联 ，导致患者产生类似的生理反应。
生理反应机制
尽管安慰剂本身没有药理活性，但 它可能通过影响患者的生理反应机 制（如神经递质、荷尔蒙等）来产 生一定的治疗效果。
伦理道德问题探讨
欺骗性质
使用安慰剂可能涉及欺骗患者的 问题，因为患者可能不知道他们 接受的是无效治疗。这需要在临 床试验前充分告知患者并获得其
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同意。
风险与受益平衡
在某些情况下，使用安慰剂可能 对患者造成一定的风险。因此， 需要仔细评估使用安慰剂的潜在 风险和受益，并确保患者的安全
和权益得到保障。
知情同意原则
在使用安慰剂的临床试验中，必 须遵循知情同意原则，确保患者 充分了解试验的目的、过程、潜 在风险和受益，并自愿参与试验
。
02
安慰剂在医学研究中应用
针对不同患者群体心理干预策略
焦虑症患者
提供安全感，建立信任关系，引导患者放松身心 。
抑郁症患者
给予关心和支持，提高患者自尊和自信，激发积 极情绪。
失眠症患者
创造舒适睡眠环境，进行渐进性肌肉松弛训练等 。
注意事项及风险防范
思尔明
®
** *
思尔明 安慰剂
改 60 善 的 百 40 分 比 (%) 20
* P<0.01 ** P<0.001
0 6
显著提高认知功能 全面改善临床症状
12
周
Adapted from Dolce G et al
思尔明 经典文献
老年性痴呆多中心随机双盲研究(意大利) 老年性痴呆多中心随机双盲研究(意大利) 多发梗塞性痴呆多中心随机双盲研究(德国) 多发梗塞性痴呆多中心随机双盲研究(德国) 血管性痴呆前瞻性双盲多中心研究(中国) 血管性痴呆前瞻性双盲多中心研究(中国)
第一代: 第一代:麦角胺治疗血管性头痛 第二代:二氢麦角碱,改善脑功能主要为扩血管作用, 第二代 : 二氢麦角碱, 改善脑功能主要为扩血管作用, 有一 定的促进脑代谢作用 第三代:新一代麦角类药物－思尔明,通过对传统麦角类 第三代:新一代麦角类药物－ 药物改造, 药物改造,使其改善脑功能的作用更趋完善
®
显著提高认知功能 全面改善临床症状
三重完善作用机制
增强脑动脉流量 增强脑动脉血氧浓度
改善脑循环
显著提高认知功能 全面改善临床症状
显著提高认知功能
全面改善临床症状
急、慢性血管性或代谢性脑功能不全
慢性大脑功能不全(轻度认知功能障碍,MCI; 慢性大脑功能不全(轻度认知功能障碍,MCI; 血管 性认知功能障碍,VCI) 性认知功能障碍,VCI) 老年型痴呆(阿茨海默氏病,AD) 老年型痴呆(阿茨海默氏病,AD) 血管性痴呆(多发梗塞性痴呆,MID) 血管性痴呆(多发梗塞性痴呆,MID) 脑血管疾病后遗症
全面改善临床症状
1989年由意大利进口, 1989年由意大利进口,原名脑通®,是国内第一个上市的脑功能改 年由意大利进口 善药物 2000年更名为思尔明 并重新上市, 2000年更名为思尔明®,并重新上市,成为辉瑞公司旗下品牌 2005年 2005年4月泰凌成为思尔明®中国总代理
心理效应之——安慰剂效应
心理效应之——安慰剂效应吗啡是鸦片类毒品的重要成分，具有良好的镇痛效果，所以被长期用作止痛药物。
在一次医学实验中，科学家使用吗啡持续为一位患者控制疼痛，但是在实验的最后一天，他们偷偷用生理盐水取代吗啡溶液，结果发现，生理盐水产生了和吗啡一样的功效，成功抑制了实验对象的疼痛。
在这个实验中，生理盐水充当了一种“安慰剂”，它并没有实际疗效，却产生了和吗啡一样的功效。
这就是所谓的“伪药效应”，又称“安慰剂效应”，它是美国麻醉学和医药学家毕阙博士提出的概念。
指的是病人虽然获得无效的治疗，但由于预料或相信治疗有效，而让病患症状得到缓解的现象。
“安慰剂效应”其实是一种潜意识的自我暗示。
心理学家弗洛伊德在其《精神分析学》中，对“潜意识”下了一个精确的定义。
他认为，潜意识是在我们的意识底下存在的一种潜藏的神秘力量，这是一种相对于意识的思想;而意识与潜意识具有相互作用，意识控制着潜意识，潜意识又对意识有重要影响。
可以说，潜意识具有无穷的力量，它隐藏在心灵深处。
能够创造奇迹。
1910年，法国心理学家爱弥儿▪柯尔利用潜意识发明了一套简短有效的“柯尔疗法”。
他要求那些因为萎靡不振而导致出那各种各样身体状况的患者，每天早晚闭上眼睛坐在(或躺在)安乐椅上，让全身肌肉放松，然后小声地念出一句话:“每一天，我生活的各个方面都变得越来越好。
”这段话必须早晚重复二十遍。
柯尔指出，在说出这这段话的时候，人们的潜意识会把它们记录下来。
这时，不要让任何具体的事情侵扰自己的思想一一不论是疾病还是生活中的麻烦，它们必须变成一个被动的受体。
只保留这个“一切都变得越来越好”的愿望，从而让身体真的慢慢接近最好的状态。
柯尔的这种治疗方法，其实就是对“安慰剂效应”的一种现实运用。
在日常生活中，心理暗示所拥有的力量，有时大到超乎我们的想象。
在心理学中，“暗示”指的是人或环境以自然的方式向个体发出信息，个体无意中接收了这种信息，从而做出相应反应的一种心理现象。
安慰剂的科学
462022 4 世界科学SOCIETY 科学与社会当患者未得到有效治疗，却因“预料”或“相信”治疗有效，而真的获得了健康益处，例如疼痛减轻，我们便认为他产生了安慰剂效应。
尽管这听起来很奇怪，但安慰剂效应的确就可以这么运作，其运作机制扎根于人类大脑中，深刻而又迷人，也为医护人员帮助患者另辟蹊径。
作为一名神经科学家，30年来我一直致力于理解这些机制。
与我同道的还有其他许多来自世界各地的学者——他们的研究领域覆盖广泛，从生物化学到生理学，从遗传学到脑成像等。
我们现在已经理解的一部分内容包括“对治疗益处的期望如何激活人脑中的各种化学物质”，例如能缓解疼痛的阿片肽和大麻素以及能增强快感的多巴胺。
安慰剂、医生的话语以及药物，都会以某些相同的机制发挥作用。
上述种种意味着一些替代疗法确实可以带给患者积极的结果，尽管不一定是按照设计者预期的方式见效，而是通过安慰剂效应发挥作用。
从奇怪的护身符到针灸之类的各种秘药偏方都可适用于此。
研究表明，接受真针灸与接受假针灸安慰剂的科学编译 哔普星人过去几十年来，很多科学家一直在努力揭示安慰剂效应的力量和作用范围。
那些徒有其表的“空心”药丸竟然能通过心理的暗示在某种程度上改善患者的状况，这太惊人了。
而安慰剂效应的深入研究，是其具备科学可信性的关键。
然而，随着更多相关研究结果的涌现，安慰剂获得的科学背书越发强大，一项掠夺弱势群体的另类产业也应运而生。
的患者相比，二者的疼痛缓解情况差不多。
对安慰剂的科学理解越发深入，人们对安慰剂的态度也越发积极。
但这些情况也导致了一个不好的结果：追求利润的企业和个人现在拥有了新武器，他们无须再证明自己提出的疗法的有效性，而只要拿安慰剂这把万能钥匙拍胸脯保证“绝对见效”就足矣。
我收到过大量古怪新疗法的建议，从护身符与奇怪的调合物到吉祥物甚至诡异的仪式，其发明者声称这些东西能够带来显著的健康益处，并希望得到科学家的认可。
近年来，这些偏方的存在感急剧增加。
心理学中的各种效应大全
心理学中的各种效应大全1、罗密欧与朱丽叶效应罗密欧与朱丽叶相爱，但由于双方世仇，他们的爱情遭到了极力阻碍。
但压迫并没有使他们分手，反而使他们爱得更深，直到殉情。
这样的现象我们叫它罗密欧与朱丽叶效应。
所谓罗密欧与朱丽叶效应，就是当出现干扰恋爱双方爱情关系的外在力量时，恋爱双方的情感反而会加强，恋爱关系也因此更加牢固。
2、从众现象一则笑话这样说到：一日闲逛街头，忽见一长队绵延，赶紧站到队后排队，唯恐错过什么购买紧缺必需品的机会。
等到队伍拐过墙角，发现大家原来是排队上厕所，才不禁哑然失笑。
这就是从众闹出的笑话。
从众指个人的观念与行为由于群体的引导或压力，而向与多数人一致的方向变化的现象。
用通俗的话说，从众就是“随大流”。
可以表现为在临时的特定情境中对占优势的行为方式的采纳，也可以表现为长期性的对占优势的观念与行为方式的接受3、晕轮效应许多青少年因崇拜某位明星的某些特征，比如长相啊，歌声啊，于是就不顾一切模仿明星的行为，搜集他们用过的一切东西。
这其实就是晕轮效应在作怪。
晕轮效应就是一种以偏概全的倾向，即人们在对一个人的某种特征形成好的或坏的印象后，倾向于据此推论该人的其他方面的特征。
平时说的“爱屋及乌”就是晕轮效应的一个突出表现。
4、异性效应心理学家曾在一次测试中发现，男性在男、女同桌就餐地要比单纯男性就餐时要文明许多，这是由于大多数人在异性面前更注意自己的言行。
5、马太效应《圣经·马太福音》有这样一则故事：一个富翁给他的三个仆人每人一锭银子去做生意。
一年后他召集仆人想知道他们各自赚了多少，其中第一个人赚了十锭，第二个人赚了五锭，最后一个人用手巾包了那锭银子，捂了一年没赚一个子儿，这位富翁就命令后者把那锭银子交给赚钱最多者。
该书第二十五章说：“凡有的，还要加给他叫他多余；没有的，连他所有的也要夺过来。
”1973年，美国科学史研究者莫顿用这句话概括了一种社会心理现象：“对已有相当声誉的科学家作出的科学贡献给予的荣誉越来越多，而对那些未出名的科学家则不承认他们的成绩。
MBA管理类015——安慰剂效应
MBA管理类015——安慰剂效应安慰剂效应(Placebo Effect)一、安慰剂效应的概述安慰剂效应，又名伪药效应、假药效应、代设剂效应（英文：Placebo Effect，源自拉丁文placebo解“我将安慰”）指病人尽管获得无效的治疗，但却“预料”或“相信”治疗有效，而让病患症状得到舒缓的现象。
有人认为这是一个值得注意的人类生理反应，但亦有人认为这是医学实验设计所产生的错觉。
那个现象是否确实存在，科学家至今仍未能完全明白得。
安慰剂效应于1955年由毕阙博士（Henry K. Beecher）提出[2]，亦明白得为“非特定效应”（non-specific effects）或受试者期望效应。
一个性质完全相反的效应亦同时存在——反安慰剂效应（Nocebo effect）：病人不相信治疗有效，可能会令病情恶化。
反安慰剂效应（拉丁文nocebo解“我将损害”）能够使用检测安慰剂效应相同的方法检测出来。
例如一组服用无效药物的对比群组（control group），会显现病情恶化的现象。
那个现象相信是由于同意药物的人士关于药物的效力抱有负面的态度，因而抵销了安慰剂效应，显现了反安慰剂效应。
那个效应并不是由所服用的药物引起，而是基于病人心理上对康复的期望。
二、安慰剂对比研究有报告纪录到大约四分之一服用安慰剂的病人，例如声称能够医治背痛的安慰剂，表示有关痛症得到舒缓。
而触目的是，这些痛症的舒缓，不单是靠病人报称，而是能够利用客观的方法检测得到。
那个痛症改善的现象，并没有显现于非同意安慰剂的病人身上。
由于发觉了那个效应,政府管制机关规定新药必须通过临床的安慰剂对比（placebo-controlled）测试，方能获得认可。
测试结果不单要証明患者对药物有反应，而且测试结果要与服用安慰剂的对比群组作比较，証明该药物比安慰剂更为有效（“有效”是指以下2项或其中1项：1)该药物比安慰剂能阻碍更多病人，2)病人对该药物比安慰剂有更强反应）。
阿戈美拉汀及片简介
文档来源为 :从网络收集整理 .word 版本可编辑 .欢迎下载支持 . 阿戈美拉汀及片简介品名：阿戈美拉汀( agomelatine ) 注册类别：化药3.1 类规格：25mg 原研公司：由Servier 公司开发研制国外上市时间：2009年2 月在欧洲首次上市，商品名：Valdoxan 适应症：抗抑郁、抗焦虑、调整睡眠。
一、作用机制褪黑素类似物阿戈美拉汀既是首个褪黑素受体激动剂，也是5-羟色胺受体拮抗剂。
动物试验与临床研究表明该药具有抗抑郁、抗焦虑、调整睡眠节律及调节生物钟作用，同时其不良反应少，对性功能无不良影响，也未见撤药反应。
阿戈美拉汀抗抑郁的机制可能与增加海马部位神经元的可塑性及神经元增生有关。
以免疫染色的方法测定成年大鼠脑部神经细胞的增生、再生及死亡，结果发现，阿戈美拉汀长期(3 周)给药可增加海马腹侧齿状回细胞增生及神经元再生，而这一部位与情绪反映有关。
但在急性或亚急性给药时(4 小时或9 周)未见类似情况。
继续延长给药后，整个齿状回区域均出现细胞增生及神经元再生，表明阿戈美拉汀可不同程度地增加海马的神经再生，从而产生新的颗粒细胞。
抑郁症患者经常存在入睡困难、早醒或睡眠节律的改变，多导睡眠图常表现为慢波睡眠(SWS)减少、快速眼动睡眠(REM)密度增加或潜伏期减少、S睡眠比例下降等。
多数抗抑郁药物如三环类抗抑郁药(TCA)、选择性5-HT再摄取抑制剂(SSRI)等对REM有调节作用，但对非REM 睡眠尤其是SWS 效果较差。
具有5-HT2 受体阻断作用的某些药物如米安舍林(mia nseri ne)米氮平等有促进睡眠与改善睡眠持续性的作用，但其阻断作用可造成宿睡、白天困倦等。
阿戈美拉汀具有独特的药理机制即调节睡眠觉醒周期，因而可在晚间调节患者的睡眠结构，增进睡眠。
二、动物试验大量动物试验证明阿戈美拉汀具有抗抑郁、抗焦虑及调整睡眠周期循环节律的作用。
由于阿戈美拉汀与褪黑素的关系，人们很早便开始注意到其具有的调节动物昼夜周期作用。
安慰剂效应心理学
安慰剂效应安慰剂效应的概述安慰剂效应，又名伪药效应、假药效应、代设剂效应（英文：Placebo Effect，源自拉丁文placebo解“我将安慰”）指病人虽然获得无效的治疗，但却“预料”或“相信”治疗有效，而让病患症状得到舒缓的现象。
有人认为这是一个值得注意的人类生理反应，但亦有人认为这是医学实验设计所产生的错觉。
这个现象是否真的存在，科学家至今仍未能完全理解。
[1]安慰剂效应于1955年由毕阙博士（Henry K. Beecher）提出[2]，亦理解为“非特定效应” （non-specific effects）或受试者期望效应。
一个性质完全相反的效应亦同时存在——反安慰剂效应（Nocebo effect）：病人不相信治疗有效，可能会令病情恶化。
反安慰剂效应（拉丁文nocebo解“我将伤害”）可以使用检测安慰剂效应相同的方法检测出来。
例如一组服用无效药物的对照群组（control group），会出现病情恶化的现象。
这个现象相信是由于接受药物的人士对于药物的效力抱有负面的态度，因而抵销了安慰剂效应，出现了反安慰剂效应。
这个效应并不是由所服用的药物引起，而是基于病人心理上对康复的期望。
安慰剂对照研究•毕阙博士的研究（1955年）有报告[3]纪录到大约四分之一服用安慰剂的病人，例如声称可以医治背痛的安慰剂，表示有关痛症得到舒缓。
而触目的是，这些痛症的舒缓，不单是靠病人报称，而是可以利用客观的方法检测得到。
这个痛症改善的现象，并没有出现于非接受安慰剂的病人身上。
由于发现了这个效应,政府管制机关规定新药必须通过临床的安慰剂对照（placebo-controlled）测试，方能获得认可。
测试结果不单要証明患者对药物有反应，而且测试结果要与服用安慰剂的对照群组作比较，証明该药物比安慰剂更为有效（“有效”是指以下2项或其中1项：1)该药物比安慰剂能影响更多病人，2)病人对该药物比安慰剂有更强反应）。
由于医生对有关疗程实用性的观感会影响其表现，亦可影响病人对疗程的观感。
安慰剂检验介绍、操作及举例
安慰剂检验介绍（Placebo test）安慰剂是一种附加实证检验的思路，并不存在一个具体的特定的操作方法。
一般存在两种寻找安慰剂变量的方法。
比如，在已有的实证检验中，发现自变量Xi会影响自变量Zi与因变量Yi之间存在相关关系。
在其后的实证检验中，采用其他主体（国家，省份，公司）的Xj变量作为安慰剂变量，检验Xj是否影响Zi与Yi之间的相关关系。
如果不存在类似于Xi的影响，即可排除Xi 的安慰剂效应，使得结果更为稳健。
另一种寻找安慰剂变量的方法。
已知，Xi是虚拟变量，Xi=1，if t>T；Xi=0 if t<T；Xi对Zi对Yi的影响的影响在T时前后有显著差异（DID）。
在其后的实证检验中，将Xi`设定为Xi`=1，if t>T+n；Xi`=0 if t<T+n，其中n根据实际情况取值，可正可负。
检验Xi`是否影响Zi与Yi之间的相关关系。
如果不存在类似于Xi的影响，即可排除Xi的安慰剂效应，使得结果更为稳健。
举例：以美国市场某种政策冲击识别策略的因果关系考察，在最后部分选取英国同期的因变量，检验是否有类似的特征，就是安慰剂检验。
以中国2007年所得税改革作为减税的政策冲击以验证减税对企业创新的影响。
亦可以通过把虚拟的政策实施时间往前往后推几年，作为虚拟的政策时点，如果检验发现没有类似的因果，文章的主要结论就更加可信了。
以下是详细的例题，安慰剂检验在最后。
Surviving Graduate Econometrics with R:Difference-in-Differences Estimation — 2 of 8The following replication exercise closely follows the homework assignment #2 in ECNS 562. The data for this exercise can be found here.The data is about the expansion of the Earned Income Tax Credit. This is a legislation aimed at providing a tax break for low income individuals. For some background on the subject, seeEissa, Nada, and Jeffrey B. Liebman. 1996. Labor Supply Responses to the Earned Income Tax Credit. Quarterly Journal of Economics. 111(2): 605-637.The homework questions (abbreviated):1.Describe and summarize data.2.Calculate the sample means of all variables for (a) single women with nochildren, (b) single women with 1 child, and (c) single women with 2+ children.3.Create a new variable with earnings conditional on working (missing fornon-employed) and calculate the means of this by group as well.4.Construct a variable for the “treatment” called ANYKIDS and a variable for afterthe expansion (called POST93—should be 1 for 1994 and later).5.Create a graph which plots mean annual employment rates by year(1991-1996) for single women with children (treatment) and without children (control).6.Calculate the unconditional difference-in-difference estimates of the effect ofthe 1993 EITC expansion on employment of single women.7.Now run a regression to estimate the conditional difference-in-differenceestimate of the effect of the EITC. Use all women with children as the treatment group.8.Reestimate this model including demographic characteristics.9.Add the state unemployment rate and allow its effect to vary by the presence ofchildren.10.A llow the treatment effect to vary by those with 1 or 2+ children.11.Estimate a “placebo” treatment model. Take data from only the pre-reformperiod. Use the same treatment and control groups. Introduce a placebo policy that begins in 1992 (so 1992 and 1993 both have this fake policy).A review: Loading your dataRecall the code for importing your data:STATA:/*Last modified 1/11/2011 */**************************************************************************The following block of commands go at the start of nearly all do files*/*Bracket comments with /* */ or just use an asterisk at line beginningclear /*Clears memory*/set mem 50m /*Adjust this for your particular dataset*/cd "C:\DATA\Econ 562\homework" /*Change this for your file structure*/log using stata_assign2.log, replace /*Log file records all commands & results*/display "$S_DATE $S_TIME"set more offinsheet using eitc.dta, clear*************************************************************************R:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 # Kevin Goulding # ECNS 562 - Assignment 2 ########################################################################## # Load the foreign package require(foreign) # Import data from web site # update: first download the file eitc.dta from this link: # https:///open?id=0B0iAUHM7ljQ1cUZvRWxjUmpfVXM # Then import from your hard drive: eitc = read.dta("C:/link/to/my/download/folder/eitc.dta")</pre> Note that any comments can be embedded into R code, simply by putting a <code> # </code> to the can download the data file, and import it from your hard drive: eitc = read.dta("C:\DATA\Courses\Econ 562\homework\eitc.dta")Describe and summarize your dataRecall from part 1 of this series, the following code to describe and summarizeyour data:STATA:dessumR:In R, each column of your data is assigned a class which will determine how your data is treated in various functions. To see what class R has interpreted for all your variables, run the following code:1 2 3 4 sapply(eitc,class) summary(eitc)source('sumstats.r') sumstats(eitc)To output the summary statistics table to LaTeX, use the following code:1 2 require(xtable) # xtable package helps create LaTeX code xtable(sumstats(eitc))Note: You will need to re-run the code for sumstats() which you can find in an earlier post.Calculate Conditional Sample MeansSTATA:summarize if children==0summarize if children == 1summarize if children >=1summarize if children >=1 & year == 1994mean work if post93 == 0 & anykids == 1R:1 2 3 4 5 6 7 8 91011121314 # The following code utilizes the sumstats function (you will need to re-run this code) sumstats(eitc[eitc$children == 0, ])sumstats(eitc[eitc$children == 1, ])sumstats(eitc[eitc$children >= 1, ])sumstats(eitc[eitc$children >= 1 & eitc$year == 1994, ])# Alternately, you can use the built-in summary functionsummary(eitc[eitc$children == 0, ])summary(eitc[eitc$children == 1, ])summary(eitc[eitc$children >= 1, ])summary(eitc[eitc$children >= 1 & eitc$year == 1994, ])# Another example: Summarize variable 'work' for women with one child from 1993 onwards. summary(subset(eitc, year >= 1993 & children == 1, select=work))The code above includes all summary statistics – but say you are only interested in the mean. You could then be more specific in your coding, like this:1 2 3 mean(eitc[eitc$children == 0, 'work']) mean(eitc[eitc$children == 1, 'work']) mean(eitc[eitc$children >= 1, 'work'])Try out any of the other headings within the summary output, they should also work: min() for minimum value, max() for maximum value, stdev() for standard deviation, and others.Create a New VariableTo create a new variable called “c.earn” equal to earnings conditional on working (if “work” = 1), “NA” otherwise (“work” = 0) – use the following code:STATA:gen cearn = earn if work == 1R:1 2 3 4 5 6 7 eitc$c.earn=eitc$earn*eitc$workz = names(eitc)X = as.data.frame(eitc$c.earn)X[] = lapply(X, function(x){replace(x, x == 0, NA)}) eitc = cbind(eitc,X)eitc$c.earn = NULLnames(eitc) = zConstruct a Treatment VariableConstruct a variable for the treatment called “anykids” = 1 for treated individual (has at least one child); and a variable for after the expansion called “post93” = 1 for 1994 and later.STATA:gen anykids = (children >= 1)gen post93 = (year >= 1994)R:1 2 eitc$post93 = as.numeric(eitc$year >= 1994) eitc$anykids = as.numeric(eitc$children > 0)Create a plotCreate a graph which plots mean annual employment rates by year (1991-1996) for single women with children (treatment) and without children (control).STATA:preservecollapse work, by(year anykids)gen work0 = work if anykids==0label var work0 "Single women, no children"gen work1 = work if anykids==1label var work1 "Single women, children"twoway (line work0 year, sort) (line work1 year, sort), ytitle(Labor Force Participation Rates)graph save Graph "homework\eitc1.gph", replaceR:1 2 3 4 5 6 7 8 9101112131415 # Take average value of 'work' by year, conditional on anykidsminfo = aggregate(eitc$work, list(eitc$year,eitc$anykids == 1), mean)# rename column headings (variables)names(minfo) = c("YR","Treatment","LFPR")# Attach a new column with labelsminfo$Group[1:6] = "Single women, no children"minfo$Group[7:12] = "Single women, children"minforequire(ggplot2) #package for creating nice plotsqplot(YR, LFPR, data=minfo, geom=c("point","line"), colour=Group,xlab="Year", ylab="Labor Force Participation Rate") The ggplot2 package produces some nice looking charts.Calculate the D-I-D Estimate of the Treatment EffectCalculate the unconditional difference-in-difference estimates of the effect of the 1993 EITC expansion on employment of single women.STATA:mean work if post93==0 & anykids==0 mean work if post93==0 & anykids==1 mean work if post93==1 & anykids==0 mean work if post93==1 & anykids==1 R:1 2 3 4 5 a = colMeans(subset(eitc, post93 == 0 & anykids == 0, select=work))b = colMeans(subset(eitc, post93 == 0 & anykids == 1, select=work))c = colMeans(subset(eitc, post93 == 1 & anykids == 0, select=work))d = colMeans(subset(eitc, post93 == 1 & anykids == 1, select=work)) (d-c)-(b-a)Run a simple D-I-D RegressionNow we will run a regression to estimate the conditional difference-in-difference estimate of the effect of the Earned Income Tax Credit on “work”, using all women with children as the treatment group. The regression equation is as follows:Where is the white noise error term.STATA:gen interaction = post93*anykidsreg work post93 anykids interactionR:1 2 reg1 = lm(work ~ post93 + anykids + post93*anykids, data = eitc) summary(reg1)Include Relevant Demographics in RegressionAdding additional variables is a matter of including them in your coded regression equation, as follows:STATA:gen age2 = age^2 /*Create age-squared variable*/gen nonlaborinc = finc - earn /*Non-labor income*/reg work post93 anykids interaction nonwhite age age2 ed finc nonlaborincR:1 2 3 reg2 = lm(work ~ anykids + post93 + post93*anykids + nonwhite+ age + I(age^2) + ed + finc + I(finc-earn), data = eitc) summary(reg2)Create some new variablesWe will create two new interaction variables:1.The state unemployment rate interacted with number of children.2.The treatment term interacted with individuals with one child, or more than onechild.STATA:gen interu = urate*anykidsgen onekid = (children==1)gen twokid = (children>=2)gen postXone = post93*onekidgen postXtwo = post93*twokidR:1 2 3 4 5 6 7 8 9101112 # The state unemployment rate interacted with number of childreneitc$urate.int = eitc$urate*eitc$anykids### Creating a new treatment term:# First, we'll create a new dummy variable to distinguish between one child and 2+. eitc$manykids = as.numeric(eitc$children >= 2)# Next, we'll create a new variable by interacting the new dummy# variable with the original interaction term.eitc$tr2 = eitc$p93kids.interaction*eitc$manykidsEstimate a Placebo ModelTesting a placebo model is when you arbitrarily choose a treatment time before your actual treatment time, and test to see if you get a significant treatment effect.STATA:gen placebo = (year >= 1992)gen placeboXany = anykids*placeboreg work anykids placebo placeboXany if year<1994In R, first we’ll subset the data to exclude the time period after the real treatment (1993 and later). N ext, we’ll create a new treatment dummy variable, and run a regression as before on our data subset.R:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 # sub set the data, including only years before 1994.eitc.sub = eitc[eitc$year <= 1993,]# Create a new "after treatment" dummy variable# and interaction termeitc.sub$post91 = as.numeric(eitc.sub$year >= 1992)# Run a placebo regression where placebo treatment = post91*anykids reg3 <- lm(work ~ anykids + post91 + post91*anykids, data = eitc.sub) summary(reg3)The entire code for this post is available here (File –> Save As). If you have any questions or find problems with my code, you can e-mail me directlyat kevingoulding {at} gmail [dot] com.To continue on to Part 3 of our series, Fixed Effects estimation, click here.。
盲法、安慰剂和伦理问题
一个开放试验的例子—血管性痴呆
2019/9/26
2019研究生临床试验课
4
设盲的理由
偏性的避免：
医生的偏性 病人的偏性 评定者的偏性
（幅照食品的例子）
2019/9/26
2019研究生临床试验课
5
临床试验中设盲的必要性
医生方面：
知道病人用的是新药或旧药可能会影响 到：
2019/9/26
2019研究生临床试验课
31
第二次揭盲
当统计分析结束后进行第二次 揭盲，此次揭盲标明即A、B两 组中哪一组为试验组。
2019/9/26
2019研究生临床试验课
32
研究工作必须注意论理学问题
叶酸预防神经管畸型
癌症临床试验用安慰剂 作对照
没有临床前研究（苈芦 治疗血吸虫病））
2019研究生临床试验课
2
设盲
设 盲 （ Blinding／Masking）： 临 床 试 验 中使一方或多方不知道受试者治疗分配 的程序。单盲指受试者不知，双盲指受 试者、研究者均不知治疗分配。
2019/9/26
2019研究生临床试验课
3
对照和开放
开放（open label)本应当是指不设盲。国 内常用于指不设对照。要注意。
2019/9/26
2019研究生临床试验课
36
试验是否需要征得病人的同意
赫尔辛基宣言： 医师应当得到研究对象自愿地申明同意，
最好是书面的。 如果医师认为有必要不征求病人同意，
则在试验方案中应当写明其理由。
2019/9/26
2019研究生临床试验课
37
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安慰剂简介
目录
•1拼音
•2英文参考
•3科研应用
•4治疗应用
1拼音
ān wèi jì
2英文参考
placebo
安慰剂是用以安慰病人而无直接治疗作用的药剂．有时作为药物疗效鉴定的对照剂，即在现场试验中为免除实验组与对照组因是否接受治疗或预防药物而引起精神上的偏见，而给对照组以外表类似试验用药的制剂。
由于此药物并非真的试验用药，又称空白剂．安慰剂是无药理活性的伪药剂，外观相同于药物，为无活性成分的糖类或淀粉剂型。
安慰剂可作为药物对照剂用于科研中；此外，也可用于某些特殊情况，如医生在无适合的药选时用以减轻病人的症状。
安慰剂效应是在接受未被证明有效的治疗方法后出现的症状改善，可发生在任何治疗过程中，包括药物治疗、手术和心理疗法。
安慰剂可引起许多变化包括正面的和负面的。
有两种因素影响安慰剂的效应，一是用药后其结果是可以预知的(通常是期望出现的)，又叫做暗示作用，二是自发效应，有时这种作用是很重要的，病人有时可能不治自愈，若在服安慰剂之后发生此种情况，安慰剂的作用可能被错误地肯定；相反，若用安慰剂后发生自发性头痛或皮疹等，安慰剂的作用可能会不恰当地受到谴责。
病人的个性特点决定安慰剂的效果差异，实际上，由于每个人受不同环境的影响，安慰剂作用程度不同，有些人更敏感。
敏感人群比不敏感人群表现出更多的药物依赖性：如需要加大剂量、有服药的强迫愿望、停药后出现反跳现象等。
3科研应用
任何药物都可产生安慰剂效应，无论好的作用和不好的作用。
为确定一个药物作用是否为安慰剂效应，科研中要用安慰剂作为对照，半数受试者给受试药物，半数给安慰剂，理想的是医护人员和病人均不知受试药物和安慰剂的区别，此为双盲法。
试验结束，比较两制剂的效果，去除安慰剂的影响才能确定受试药疗效是否可靠。
如在研究一种新的抗心绞痛药物时，服用安慰剂者中有50%的人症状得到缓解，这种结果表明，这种新药的疗效值得怀疑。
4治疗应用
任何治疗都有安慰剂效应。
病人对医护人员、药物有信心，安慰剂效果就明显；对治疗消极，则影响其疗效，甚至出现不良反应。
如当医生和病人都相信安慰剂有益时，用对关节无治疗作用的维生素B12治疗关节炎，可减轻症状。
有时一个低活性药也可产生明显的疗效。
除科研用药外，医生应避免刻意地选择安慰剂。
因为这种欺骗行为可损害医生和病人的关系，另外，医生也可能误解病人出现的症状，掩盖了真正的病情。
当有其他医护人员同时参与诊治时，这种欺骗行为会加重病人的不信任感。
然而，医生可以在如慢性疼痛的病人对镇痛药产生依赖性后试用安慰剂。
尽管医生很少使用安慰剂，但大多数医生都认为安慰剂对病人有预防或减轻疾病的作用，虽然没有科学依据。
例如，长期用维生素B12或其他维生素的人停用后出现疾病的症状；疼痛病人用后疼痛明显减轻。
由于文化和心理作用的不同，一些人可受益于这种似无科学依据的治疗方法。
许多医生认为这种治疗方法对医生与病人关系不利，对用药不利，但大多医生仍然相信一些病人对安慰剂作用明显，停药后反而不利。
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