安慰剂
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,含义为“我愿意”,理解为“我将受到安慰”)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心理-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破解。
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理解为“我将受到伤害”)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。
这个现象被认为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。
TED演讲:安慰剂的神奇效应
TED演讲:安慰剂的神奇效应安慰剂效应,它是一种至今原因不明的现象,发生在使用那些本应该没有效果的药物、手术和治疗上,一般都是假的,却奇迹般地使人们感到好转,今天让我们来一起了解安慰剂的神奇效应TED演讲稿In 1996,56 volunteers took part in a study to test a new pain killer called Trivaricaine. 1996年,56个志愿者参加了一项研究,测试一种名叫Trivaricaine的止痛药。
On each subject, one index finger was covered in the new painkiller while the other remained untouched.每个实验对象的一个食指涂上这个新型止痛药,另一个食指保持原样。
Then, both were squeezed in painful clamps.然后,两个食指都用钳子使劲夹住。
The subjects reported that the treated finger hurt less than the untreated one.实验对象都表示那个涂了药的食指没有另一只疼。
This shouldn't be surprising, except Trivaricaine wasn't actually a painkiller, just a fake concoction with no pain-easing properties at all.这本应该没什么好惊讶的,除了Trivaricaine本身并不是一种止痛药以外,它只是一个不含任何缓解疼痛成分的假混合物。
What made the students so sure this dummy drug had worked?是什么让这些学生坚信这个假冒的药有效的呢?The answer lies in the placebo effect, an unexplained phenomenon where in drugs, treatments, and therapies that aren't supposed to have an effect, and are often fake, miraculously make people feel better.答案就是安慰剂效应,它是一种至今原因不明的现象,发生在使用那些本应该没有效果的药物、手术和治疗上,一般都是假的,却奇迹般地使人们感到好转。
安慰剂效应 成语
安慰剂效应成语
安慰剂效应,又称为白马效应,是指当一种改变某种症状的治疗措施可能未被证实有效,但是因为某种幻想、误解、欺骗、心理干预等原因,却将该措施称为能够有效改变症状的治疗手段,最终获得了积极的疗效。
它是指一种未经证实的药物、治疗、或心理暗示等手段,用于治疗病症时有时会有不确定的积极效果,这种积极效果常常是由于患者对治疗具有乐观的期望,而不是治疗本身带来的疗效。
这说明,患者的认知、心理状态以及期望会在治疗过程中发挥重要作用,而不宜仅仅依赖于药物或技术性的治疗,更重要的是要充分了解患者本身,对其有一种融洽的心理干预,让患者树立正确的期望,这样才能取得真正有效的治疗效果。
因此,在治疗病症时,安慰剂效应的重要性是不可忽视的,它为治疗过程中提供了一种丰富的心理支持,让患者可以获得更多的治疗成果。
这可以用一句古语来加以形容:“缓释病源,以修祛痛”。
安慰剂效应详细介绍
经典实验案例介绍
毕阙博士的原始实 验
现代安慰剂研究案 例
毕阙博士于1955年首次提出安 慰剂效应,其实验通过对比真 实药物与无效安慰剂对病患的 治疗效果,发现即使是无效的 安慰剂,也能在一定程度上改 善病患的症状。
近年来,越来越多的学者开始 关注安慰剂效应,并设计了一 系列实验来验证其存在。例如 ,有研究发现,在慢性疼痛治 疗中,给予患者安慰剂能够显 著降低其疼痛感。
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经典条件反射
在反复接受安慰剂治疗的过程中,患者可能形成了一种条件反射。即使 安慰剂本身并无实际疗效,但患者因之前的经验而对其产生了信任,这 种信任在心理上转化为一种疗效。
认知重构
安慰剂效应可能促使患者重新评估自己的病情,从一种更积极、乐观的 角度看待疾病。这种认知上的转变有助于患者调整心态,减轻焦虑和抑 郁情绪。
神经生物学机制
神经递质与受体
研究表明,安慰剂效应可能与大脑中的神经递质(如多巴胺、内啡肽等)及其受体的活动 有关。这些神经递质在调节情绪、认知和疼痛感知等方面发挥重要作用。
大脑可塑性
大脑具有可塑性,即能够根据经验和学习进行调整和改变。安慰剂效应可能通过影响大脑 的结构和功能,从而改变患者对疼痛的感知和反应。
跨学科安慰剂研究
除了医学领域,安慰剂效应还 逐渐扩展到心理学、神经科学 等多个学科领域。这些研究通 过结合不同学科的理论和方法 ,进一步揭示了安慰剂效应的 内在机制。
实验设计与方法探讨
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随机对照试验(RCT)
RCT是评估药物疗效的金标准,也是研究安慰剂效应的重 要手段。通过随机分配患者接受真实药物或安慰剂治疗, 可以最大程度地减少偏倚,从而更准确地评估安慰剂效应 的大小。
方法具有指导意义。
心脏病学基本概念系列文库:安慰剂
心脏病学基本概念系列文库——
安慰剂
医疗卫生是人类文明之一,
心脏病学,在人类医学有重要地位。
本文提供对心脏病学基本概念
“安慰剂”
的解读,以供大家了解。
安慰剂
是指没有药理活性的物质,如乳糖、淀粉等,用来作为临床对照试验中的阴性对照。
在心血管系统药物的临床评价中,采用随机对照试验时,可用已知药理效应的标准药物作为阳性对照,并用安慰剂以排除非药物因素的影响,特别是对于药理作用微弱的药物,为了准确评价其有效性,应设立安慰剂对照。
在心血管系统的新药研究中安慰剂对照的应用相当普遍。
安慰剂对照在药物评价中的作用:①随机对照试验中作阴性对照,使新药有可能在盲法条件下评价其安全有效性;②在有阳性对照时,同时设安慰剂对照,有监察测试方法灵敏度的作用;③排除精神因素在药物治疗中的作用;④排除疾病本身的自发变化。
安慰剂的适应症:①新药临床试验中作阴性对照;②轻度精神忧郁症病人的治疗;③诊断已经明确不需要药物治疗,若病人一再要求药物治疗者,可给予安慰剂;①慢性疼痛病人,如证实有安慰剂效应,可在药物治疗间歇期给予安慰剂治疗。
使用安慰剂的注意事项:①试验执行者应有临床经验并掌握必要的随机对照临床试验知识;②急、重病人不应列入安慰剂对照的受试者;③对安慰剂受试者应
进行医疗监护。
临床试验安慰剂制作标准
临床试验安慰剂制作标准
安慰剂在临床试验中扮演着重要的角色,它们被用作对照组,用于评估新药物的疗效。
因此,安慰剂的制作标准至关重要,确保其安全性和有效性。
以下是临床试验安慰剂制作的一些标准:
1. 成分纯度,安慰剂的成分应当纯度高,不含有对被试验药物造成干扰的成分。
通常情况下,安慰剂的成分应当是无活性的,不会对被试验药物产生干扰。
2. 无毒副作用,安慰剂应当经过严格的毒性测试,确保其不会对受试者产生任何不良反应或副作用。
3. 与被试验药物相似性,安慰剂应当与被试验药物在外观、口感、剂型等方面相似,以确保受试者和研究人员在不知情的情况下无法区分。
4. 生产标准,安慰剂的生产应当符合药品生产的相关标准,确保其质量稳定性和一致性。
5. 双盲设计,在临床试验中,通常采用双盲设计,即研究人员
和受试者均不知道受试者所接受的是安慰剂还是真正的药物,以消除主观偏见。
总之,临床试验安慰剂制作标准的严格执行对于保证试验结果的可靠性至关重要。
只有符合标准的安慰剂才能确保试验结果的科学性和准确性,从而为新药物的研发和临床应用提供可靠的数据支持。
安慰剂检验不关于0对称
安慰剂检验不关于0对称摘要:1.安慰剂检验的定义和目的2.安慰剂检验与0 对称的关系3.如何进行安慰剂检验4.0 对称在安慰剂检验中的作用5.结论正文:一、安慰剂检验的定义和目的安慰剂检验(Placebo Test)是一种常用的统计分析方法,主要用于检验实验或观察性研究中的处理效应是否显著。
在实验中,安慰剂检验通常用于评估实验干预的有效性,帮助研究者判断实验结果是否受到其他因素的影响,从而为研究结果的可靠性提供证据。
二、安慰剂检验与0 对称的关系安慰剂检验与0 对称(Zero-Sum)是统计学中两个重要的概念。
在安慰剂检验中,实验组和对照组之间的差异需要通过比较实验组和对照组的平均值来评估。
而0 对称则表示实验组和对照组之间的平均值差异为0,即实验干预对实验结果没有影响。
三、如何进行安慰剂检验进行安慰剂检验的一般步骤如下:1.从样本中随机抽取一定比例的个体,将其定义为实验组。
2.使用greedy match 方法,为实验组匹配相应的对照组。
3.计算实验组和对照组的平均值差异,并进行统计检验。
4.根据统计检验结果判断实验干预是否具有显著性。
四、0 对称在安慰剂检验中的作用0 对称在安慰剂检验中的作用主要体现在两个方面:1.作为安慰剂检验的基准。
在安慰剂检验中,研究者需要根据0 对称原理,评估实验组和对照组之间的平均值差异是否显著。
如果差异不显著,说明实验干预可能没有效果。
2.用于估算置信区间。
在安慰剂检验中,研究者可以通过0 对称原理,估算实验组和对照组之间平均值差异的置信区间。
这有助于更准确地评估实验干预的效果。
五、结论总之,安慰剂检验是一种重要的统计分析方法,用于评估实验或观察性研究中的处理效应是否显著。
0 对称作为安慰剂检验的基准和置信区间的估算依据,在安慰剂检验中起着关键作用。
安慰剂效应PPT课件
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Байду номын сангаас
•
上世纪70年代,美国消费者普遍认为
可口可乐比百事可乐更好喝,但百事公司经过研究发
现两者的口味没有多大差别,于是判定人们对可口可
乐的偏好只是被品牌所牵引!于是1974年百事公司发
起了一次的市场营销活动—“百事挑战”。他们在各种
超市摆开阵势,把两种可乐的品牌符号隐掉,变成一
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• “安慰剂效应”指向来访者提供“ 安慰剂”
,使来访者由于期望而心理障碍减轻。咨
询人员通过药物、药物替代、言行及环境
暗示引导来访者。与临床医学的不同在于
它更强调咨询者的形象、对来访者的引导
和心理咨询的环境,它们对个体认知改变
、心理适应和发展比药物“安慰剂”的作用更
大。 2021/4/8
选呢?一把新制的小提琴。更讽刺的是实验中最不讨
人喜欢的恰恰是一把名琴“斯特拉迪瓦里”。
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视频欣赏
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感谢您的阅读收藏,谢谢!
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毕阙博士的研究
当时毕阙医生是一名随军麻醉师,一次战斗 中,伤亡惨重,镇痛剂吗啡很快用完了。但不 断有伤兵管医生要吗啡,于是有一名护士只好 用生理盐水代替吗啡,,安慰士兵注射的就是 强力镇痛剂。这本是一个无奈之举,但接下来 发生的事让毕阙和护士都傻眼了:伤兵居然纷 纷停止了哀嚎,疼痛止住了。
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• 后来,百事公司重整旗鼓,挑战又来了:这回咱
什么字母都不标了,两被外观完全的一样的可乐,
安慰剂效应的文献综述
安慰剂效应的文献综述一、前言安慰剂可以是惰性的无活性的淀粉或糖丸、生理盐水,也可以是一些毫无作用的操作行为如假手术(shamsurgery)。
【10】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。
据文献报道,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。
在临床诊治中,这种无毒副作用的替代品对治愈病人起到了积极作用。
但安慰剂效应究竟有多大?它是如何发挥作用的?这些问题依然是萦绕在人们心中的不解之谜。
有人说安慰剂能对大约1/3的病人产生作用。
实际上,这个比例并非一成不变。
对患有精神抑郁症的病人来说,安慰剂的有效率高达80%;而对糖尿病等患者案例说,它的作用可能为零。
带着这些疑问,希望大家看完我的综述能有所了解。
二、正文(一)安慰剂对照研究最近,中国科学院心理健康重点实验室罗劲研究员和张文彩博士等人研究证明,安慰剂效应可能与脑内的“膝下扣带回”这一区域的功能有关,可能正是因为它的作用,使得原本只具有镇痛功能的安慰剂治疗“转移”到缓解不良情绪上,发生“迁移现象”【7】。
一束激光打在志愿者的右手背上,照出一个直径2.5毫米的光斑。
激光束的强度可大可小,要使接受测试的志愿者感觉到不同程度的疼痛,又要避免对皮肤造成伤害,这一切尽在张文彩的掌握之中。
一场神奇开始了。
32位志愿者的平均年龄是20岁,全部是来自高校的学生。
在签署了符合心理所伦理原则的知情同意书后,他们被分成4组。
首先要经过6-7次由低到高的激光刺激,度过一段痛觉适应期。
谈谈安慰剂的“作用”
谈谈安慰剂的“作用”魏文【期刊名称】《开卷有益(求医问药)》【年(卷),期】2013(000)001【总页数】1页(P29)【作者】魏文【作者单位】【正文语种】中文常常有病人服用了保健品甚至“假药”以后说感觉好了,症状减轻了。
为什么?它真有疗效吗?用科学眼光看,当然这些不会有疗效。
但为什么感觉“好”呢?众所周知的烧香磕头,吃香灰治病没有一点作用,为什么能流传千百年呢?这些情况是存在的,病人也并没有说谎。
这要用安慰剂的作用来解释。
我们知道,人是高级生物,有高级神经系统——大脑皮层。
人有意识、思维,心里活动非常复杂。
人的各种生理(包括病理)活动受高级神经系统调整,受心理、情绪等影响很大,尤其许多身心疾病,如高血压、冠心病、胃肠疾病、神经衰弱、失眠、某些内分泌疾病及功能性疾病等受其影响更为明显。
医学上把一些与治疗无关的但可以影响心理、情绪的物品称为“安慰剂”。
有人观察安慰剂在一些病人身上产生的“疗效”约10%~20%,甚至达到30%。
但它不能治好病,尤其是对器质性疾病根本不能解决问题。
医学在判定观察一种新药或新疗法时,常在方法学上要设“对照组”,即“安慰剂组”,这组仅服用“安慰剂”(如维生素类或淀粉类等),最后和“治疗组”(服用新药或新疗法组)进行比较,再通过统计学处理,治疗组比对照组有“显著性差异”结论时才可以得出有效的结论。
更严格地讲,要采用“双盲双交叉”对照的观察方法,那才更科学更可靠了。
由此可见,某些上述情况就是安慰剂的作用使然。
“烧香磕头”强调“心诚则灵”就是这个道理。
“假药”也一样,不能治病,贻害病人,骗人钱财。
这是我们要大力宣传和反对的。
至于西方的幻术和心理治疗也是这个道理,但和“烧香磕头”及“假药”不同,那是针对心理疾患的。
当前虚假医学广告满天飞,养生节目千奇百怪,真假专家摇旗呐喊……行政执法部门要加强管理力度,科学工作者要大力宣教科普知识,不断提高民众的科学意识,捍卫民众健康。
安慰剂在临床治疗中的作用及可能机制
安慰剂在临床治疗中的作用及可能机制近年来,随着人们健康意识的提高与医疗技术的不断发展,药物治疗已成为治疗常见疾病的主要手段之一。
而在药物治疗中,安慰剂又是一个不可或缺的存在。
安慰剂是什么?它在临床治疗中的作用及可能机制,都是广大医学工作者所关注的热点问题之一。
一、安慰剂的定义安慰剂是一种无治疗作用的医疗物品,其需要与实际治疗药物在外观、口感、气味、剂量等方面相同。
安慰剂用以进行对照试验和产生安慰效应等,治疗上不产生明显的效果,但在许多情况下被患者视为有疗效。
二、安慰剂的作用1、安慰效应安慰效应是指在临床治疗中,即使治疗药物无效或无法确定疗效,安慰剂仍可产生一定的治疗效果。
人们相信,安慰效应是由患者的信任和情感等方面的因素所产生的。
安慰效应最常见的表现是疼痛治疗。
一些疼痛能被安慰剂缓解,而且其疗效的持续时间往往比真正的药物治疗还要长。
在这种情况下,其主要机制是激活人体内部的自然防御机制,比如重释放末梢内啡肽、脑啡肽等内源性止痛物质。
2、神经影响安慰剂可以影响脑中的神经递质系统,进而影响身体的生理功能。
人们相信,安慰剂对于控制一些疾病如哮喘、心血管疾病等具有较好的效果。
在欺骗研究中,研究人员伪装了一种药物对心脏病患者进行治疗,实际上他们只是给了患者安慰剂。
结果显示,安慰剂治疗能够使患者向体内释放内皮素,内皮素具有保护心脏血管的作用。
3、情感作用安慰剂治疗措施中的诊断、治疗信息等,在一定程度上会对患者的情感状态产生影响,进而控制生理功能的变化。
人们相信,情感状态的改变对于患者的生理功能具有重要的作用。
例如,一些研究显示,安慰剂能够降低炎症介质如白介素等的产生,减轻炎症反应,改善患者的疾病状态。
三、安慰剂的可能机制安慰剂的作用机制是医学研究的重点之一,尚未得出确定性的结论,有以下几种可能的解释。
1、神经内源性机制患者在接受安慰剂治疗时,通过交感神经系统和下丘脑-垂体-肾上腺轴的调节,释放肾上腺素和皮质醇等物质,具有防御压力和动物机能的功能改善作用。
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时前后有显着差异(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 thehomework 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 varia ble for the “treatment” called ANYKIDS and a variable forafter the 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 theeffect of the 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 presenceof children.10.Allow 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 , replace /*Log file records all commands & results*/display "$S_DATE $S_TIME"set more offinsheet using , clear*************************************************************************R:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1213 1415 # Kevin Goulding# ECNS 562 - Assignment 2?########################################################################## # Load the foreign packagerequire(foreign)?# Import data from web site# update: first download the file from this link:# Then import from your hard drive:eitc = ("C:/link/to/my/download/folder/")</pre>Note that any comments can be embedded into R code, simply by putting a <code> # </code> to the download the data file, and import it from your hard drive:? eitc = ("C:\DATA\Courses\Econ 562\homework\")Describe and summarize your dataRecall from part 1 of this series, the following code to describe and summarize your data:STATA:dessumR:In R, each column of your data is assigned a class which will determine how your data is treated in various functions. To see what class R has interpreted for all your variables, run the following code:1 2 3 4sapply(eitc,class) summary(eitc) source('') sumstats(eitc)To output the summary statistics table to LaTeX, use the following code:1 2require(xtable)?????????????????? # xtable package helps create LaTeX code from R. xtable(sumstats(eitc))Note: You will need to re-run the code for?sumstats()?which you can find in an?earlier post.Calculate Conditional Sample MeansSTATA:summarize if children==0summarize if children == 1summarize if children >=1summarize if children >=1 & year == 1994mean work if post93 == 0 & anykids == 1R:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14# The following code utilizes the sumstats function (you will need to re-run this code) sumstats(eitc[eitc$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$year == 1994, ])?# Another example: Summarize variable 'work' for women with one child from 1993 onwards. summary(subset(eitc, year >= 1993 & children == 1, select=work))The code above includes all summary statistics – but say you are only interested in the mean. You could then be more specific in your coding, like this:1 2 3mean(eitc[eitc$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 “” 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 7eitc$=eitc$earn*eitc$workz = names(eitc)X = = lapply(X, function(x){replace(x, x == 0, NA)}) eitc = cbind(eitc,X)eitc$ = NULLnames(eitc) = zConstruct a Treatment VariableCon struct 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 2eitc$post93 = (eitc$year >= 1994) eitc$anykids = (eitc$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\", replaceR:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15# 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"minfo?require(ggplot2)??? #package for creating nice plots?qplot(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 5a = 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 2reg1 = 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:1reg2 = lm(work ~ anykids + post93 + post93*anykids + nonwhite2 3????????????????+ 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 thanone child.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 9 10 11 12# The state unemployment rate interacted with number of childreneitc$ = 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$manykids = (eitc$children >= 2)?# Next, we'll create a new variable by interacting the new dummy# variable with the original interaction term.eitc$tr2 = eitc$*eitc$manykidsEstimate a Placebo ModelTesting a placebo model is when you arbitrarily choose a treatment time before your actual treatment time, and test to see if you get a significant treatment effect. STATA:gen placebo = (year >= 1992)gen placeboXany = anykids*placeboreg work anykids placebo placeboXany if year<1994In R, first we’ll subset the data to exclude the time period after the real treatment (1993 and later). Next, we’ll create a new treatment dummy variable, and run a regression as before on our data subset.R:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10# sub set the data, including only years before 1994.= eitc[eitc$year <= 1993,]?# Create a new "after treatment" dummy variable# and interaction term$post91 = $year >= 1992)?# Run a placebo regression where placebo treatment = post91*anykids reg3 <- lm(work ~ anykids + post91 + post91*anykids, data = 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 directly at?kevingoulding {at} gmail [dot] com.To continue on to Part 3 of our series, Fixed Effects estimation,?click here.。
即使人们知道自己正在服用安慰剂 安慰剂也被证明具有强大功效
即使人们知道自己正在服用安慰剂安慰剂也被证明具有强大功效精神上的治疗有多大?有充分的文献记载,人们在接受不含有效成分的治疗后通常会感觉好些,仅仅是因为他们认为这是真实的-称为安慰剂作用。
来自密歇根州立大学,密歇根大学和达特茅斯学院的研究人员团队首次证明,即使人们知道本身正在服用安慰剂,安慰剂也能减少情绪困扰的大脑标记。
现在,有证据表白,即使人们意识到本身的治疗方法不是“真实的”(即所谓的非欺骗性安慰剂),也相信这种治疗方法可以治愈,但会导致大脑对情绪信息的反应方式发生变化。
“只要想一想:如果有人在听了一段简短的令人信服的安慰剂视频后,每天两次服用免费的副作用糖丸,结果减轻了压力,该怎么办?” 密苏里州立大学的博士后研究员,该研究的主要作者达尔文·格瓦拉(Darwin Guevarra)说。
“这些结果提高了这种可能性。
”最新发现颁发在《自然通讯》杂志的最新版上,测试了非欺骗性安慰剂(或当人们知道本身正在接受安慰剂时)对减少情绪性大脑活动的有效程度。
这项研究的合著者,MSU心理学教授杰森·摩泽(Jason Moser)说:“安慰剂都是关于'对物质的思想'。
“非欺骗性安慰剂是天生的,因此您可以在常规实践中使用它们。
因此,您可以给他们提供安慰剂,告诉他们它可以帮忙他们,并且如果他们相信,也可以给他们提供安慰剂,而不是开出一系列药物来帮忙患者。
可以,那么它将。
”为了测试非欺骗性安慰剂,研究人员在两个实验中向两组独立的人展示了一系列情感图像。
非欺骗性安慰剂组成员了解了安慰剂的作用,并被要求吸入盐溶液鼻腔喷雾剂。
他们被告知鼻喷雾剂是一种安慰剂,不含任何活性成分,但如果他们相信会帮忙减轻他们的不良感受。
比力对照组成员也吸入了相同的盐溶液喷雾剂,但被告知该喷雾剂改善了研究人员正在记录的生理读数的清晰度。
第一个实验发现,非欺骗性安慰剂减少了参与者自我报告的情绪困扰。
关于安慰剂变更规格的情况说明范文
关于安慰剂变更规格的情况说明范文英文回答:Placebo is a substance or treatment that has no therapeutic effect, but is given to patients with the intention of providing psychological or physiological benefits. Placebo changes in specifications refer to modifications made to the appearance or composition of the placebo, while maintaining its inert nature. This can be done for various reasons, such as improving patient compliance, reducing side effects, or enhancing the placebo effect.One example of placebo specification change is the useof different colors or shapes for placebo pills. Studies have shown that the color and shape of a pill can influence patients' perception of its effectiveness. For example, a red pill may be perceived as more stimulating or energizing, while a blue pill may be seen as more calming or sedating. By changing the color or shape of the placebo, researcherscan manipulate patients' expectations and potentially enhance the placebo effect.Another example of placebo specification change is the addition or removal of inactive ingredients. Placebos are often made of sugar or other inert substances, but they can also contain inactive ingredients such as food coloring or flavorings. These additional ingredients can influence patients' perception of the placebo and may contribute to the placebo effect. For example, a placebo with a sweet taste may be perceived as more effective in relieving pain than a tasteless placebo. By modifying the inactive ingredients, researchers can manipulate patients' expectations and potentially enhance the placebo effect.In addition to color, shape, and inactive ingredients, placebo specification changes can also involve modifications to the packaging or administration of the placebo. For example, a placebo may be packaged in a fancy box or labeled with a brand name, creating the perception of a high-quality or expensive treatment. Alternatively, a placebo may be administered through a more invasive orcomplex procedure, leading patients to believe that it is a potent intervention. These changes can influence patients' expectations and enhance the placebo effect.Overall, placebo specification changes are a means of harnessing the power of patients' expectations and beliefsto improve their outcomes. By manipulating the appearance, composition, packaging, or administration of the placebo, researchers can enhance the placebo effect and potentially provide greater relief or improvement for patients.中文回答:安慰剂是指一种没有治疗效果的物质或治疗方法,但是给予患者的目的是提供心理或生理上的益处。
关于安慰剂变更规格的情况说明范文
关于安慰剂变更规格的情况说明范文安慰剂是临床试验中常用的一种对照剂,它是一种没有治疗效果的虚假治疗剂,是为了排除患者因期望获得治疗而产生的心理效应而使用的。
安慰剂的变更规格对临床试验的设计和结果具有重要影响,因此需要严格遵守相关规定。
本文将围绕安慰剂变更规格的情况进行详细说明。
一、安慰剂的定义和作用安慰剂是一种在临床试验中常用的对照剂,它不含有任何治疗成分,只是为了与实验组的治疗剂进行对照而给患者使用的虚假治疗剂。
安慰剂本身并没有治疗作用,但可以帮助研究人员排除患者因期望获得治疗而产生的心理效应,从而更准确地评估治疗剂的疗效。
二、安慰剂变更规格的重要性在临床试验中,安慰剂的规格变更会对试验结果产生重要影响。
一方面,安慰剂的变更可能会导致试验组和对照组之间存在差异,从而影响试验结果的准确性;另一方面,安慰剂的变更也可能影响试验结果的可重复性和可比性。
因此,对于安慰剂的变更规格应该引起足够重视,严格遵守相关规定。
三、安慰剂变更规格的相关规定根据临床试验的相关规定,对于安慰剂的变更规格有着详细的要求。
首先,安慰剂的成分和规格必须在试验计划中提前明确,并且在试验过程中不得随意更改。
其次,安慰剂的生产和质控必须符合相关法规和标准,确保其质量和稳定性。
此外,安慰剂的使用必须得到试验受试者的知情同意,并且在试验结果中必须明确记录安慰剂的使用情况。
四、安慰剂变更规格的情况说明在实际的临床试验中,安慰剂的变更规格可能会受到一些影响,比如原安慰剂生产商出现问题,导致需要更换新的安慰剂生产商;或者原安慰剂的规格不符合试验要求,需进行调整等。
在这些情况下,研究人员需要严格遵守相关规定,确保安慰剂的变更不会影响试验结果的准确性和可比性。
针对这些情况,研究人员应该充分评估安慰剂变更的影响,并且及时报告给监管部门和伦理委员会。
在确定需要变更安慰剂规格的情况下,应该选择合适的新规格,并且进行充分的验证和质量控制,确保新规格的安慰剂能够满足试验的需要。
安慰剂质量标准
安慰剂质量标准
安慰剂是一种没有药物治疗作用的片、丸、针剂,也被称为模拟药物。
其外观、大小、颜色、剂型、重量、味道和气味要尽可能与试验药物相同,但不含有试验药的有效成分。
安慰剂在临床医学中常用于对照试验,以观察某种药物的疗效。
安慰剂不包含治疗的药物成分,也不具有治疗作用,主要是由葡萄糖、淀粉等物质制作而成。
安慰剂的作用主要体现在以下几个方面:
1. 替代和安慰作用:对于长期服用某种药物引起不良后果的人,安慰剂可以起到替代和安慰的作用。
2. 镇痛、震颤或缓解症状:由于患者对医生信任、患者自我暗示以及对某种药物疗效的期望等心理因素,安慰剂可能会起到镇痛、震颤或缓解症状的作用。
3. 排除新药可能引发的安慰剂效应:在新药研发时,安慰剂可以作为实验的空白对照,用来排除新药可能引发的安慰剂效应。
4. 缓解癌症晚期患者的痛苦:安慰剂也可以用于缓解癌症晚期患者的痛苦。
由于安慰剂没有副作用,一般不会对人体造成影响。
但请注意,若患有自身免疫性疾病,需要遵医嘱服用药物进行改善,在服用药物治疗后也可以更换为安慰剂,能够促进身体免疫调节平衡,利于达到治疗的效果。
如需了解更多关于安慰剂的信息,建议查阅专业书籍或咨询专业医生。
安慰剂检验不关于0对称
安慰剂检验不关于0对称1. 引言安慰剂(placebo)是指一种看似治疗方法,实际上没有任何药理作用的物质或措施。
安慰剂检验是一种医学研究方法,通过对照组与实验组的比较,评估一种新药物或治疗方法的疗效。
传统上,安慰剂被认为是一种“空白”对照,即不具备任何治疗效果。
然而,近年来的研究表明,安慰剂本身可能具有一定的治疗效应,且不一定是关于0对称的。
2. 安慰剂效应的发现与机制2.1 安慰剂效应的发现安慰剂效应最早是在临床试验中被观察到的。
当实验组和对照组接受相同的治疗时,实验组中有些患者可能表现出明显的改善,而对照组中没有接受治疗的患者则没有改善。
这种现象引起了研究人员的关注,他们开始探究安慰剂效应的机制。
2.2 安慰剂效应的机制安慰剂效应的机制尚不完全清楚,但有几种可能的解释。
首先,安慰剂可能通过心理因素产生作用。
患者对治疗的期望和信任可以影响他们的生理和心理状态,从而导致症状的改善。
其次,安慰剂可能通过生物学机制产生作用。
研究发现,安慰剂可以激活大脑中的内源性镇痛系统,释放内啡肽等物质,从而减轻疼痛和不适感。
此外,安慰剂还可能通过改变神经递质的水平,调节免疫系统的功能等方式发挥作用。
3. 安慰剂检验的设计与实施3.1 安慰剂对照设计安慰剂检验通常采用安慰剂对照设计。
在这种设计中,实验组接受新药物或治疗方法,对照组接受安慰剂,两组之间进行比较。
这样可以排除患者对治疗的期望和信任的影响,更准确地评估新药物或治疗方法的疗效。
3.2 安慰剂效应的测量安慰剂效应的测量是安慰剂检验的关键。
常用的测量方法包括主观评价和客观指标。
主观评价是指患者自己对症状的感受和评价,如疼痛程度、生活质量等。
客观指标是指通过实验室检查或医学观察得到的结果,如血压、心率等。
这些指标可以帮助研究人员客观地评估安慰剂效应的大小。
4. 安慰剂效应的实际意义4.1 临床应用安慰剂效应在临床实践中具有重要的意义。
一方面,安慰剂可以用作对照组,评估新药物或治疗方法的疗效。
安慰剂检验 引用文献
安慰剂检验引用文献安慰剂检验是指在临床试验中使用安慰剂来对照治疗组进行比较,以评估新药物或治疗方法的疗效。
在医学研究中,安慰剂检验通常被用来排除患者对治疗效果的主观影响,从而更准确地评估药物的治疗效果。
关于安慰剂检验的相关文献有很多,以下是一些引用的文献:1. Hróbjartsson A, Gøtzsche PC. Is the placebo powerless? An analysis of clinical trials comparing placebo with no treatment. N Engl J Med. 2001;344(21):1594-1602.2. Miller FG, Colloca L. The placebo phenomenon and medical ethics: rethinking the relationship between informed consent and risk-benefit assessment. Theor Med Bioeth. 2011;32(4):229-243.3. Finniss DG, Kaptchuk TJ, Miller F, Benedetti F. Biological, clinical, and ethical advances of placebo effects. Lancet. 2010;375(9715):686-695.4. Howick J, Friedemann C, Tsakok M, Watson R, Tsakok T, Thomas J, et al. Are treatments more effective than placebos? A systematic review and meta-analysis. PLoS One. 2013;8(5):e62599.这些文献涵盖了安慰剂检验在临床试验中的应用、安慰剂效应与医学伦理学的关系、安慰剂效应的生物学、临床和伦理学方面的进展,以及安慰剂在治疗中的实际效果等方面的研究成果。
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有趣的“安慰剂效应”所谓“安慰剂效应”,指的是在不让病人知情的情况下服用完全没有药效的假药,但病人却得到了和真药一样甚至更好的效果。
这种似是而非的现象在医学和心理学研究中都并不鲜见。
由此,不少医生在对病人进行治疗时,不得不将这种“安慰剂效应”考虑进去。
美国牙医约翰·杜斯在其27年行医生涯中,就常常遇到这种情况:一些牙痛患者在来到杜斯的诊所后便说:“一来这里我的感觉就好多了。
”其实他们并未说假话———可能他们觉得马上会有人来处理他们的牙病了,从而情绪便放松了下来;也可能像参加了宗教仪式一样,当他们接触到医生的手时,病痛便得以缓解了……实际上,这和安慰剂所起的作用大同小异。
作为全美医疗作假委员会的创始人,杜斯医生对安慰剂研究的兴趣始于其对医疗作假案件的调查。
他指出,牙医和其他医生一样,有时用误导或夸大医疗需求的办法来引诱病人买药或接受较费钱的手术。
为了具体说明“安慰剂效应”究竟是怎么回事,他援引了美国医疗协会期刊刊登的有关末梢神经痛的研究成果。
据悉,接受试验的人员分为4组:A组服用一种温和的镇痛药;B组服用色泽形状相似的假药;C组接受针灸治疗;而D组接受的是假装的针灸治疗。
试验结果显示:4组人员的痛感均得以减轻,4种不同方法的镇痛效果并无明显差异。
这说明,镇痛药和针灸的效果并不见得一定比安慰剂或安慰行为更为奏效。
实际上,人类使用安慰剂的历史已相当悠久。
早在抗菌素发明以前,医生们便常常给病人服用一些明知无用的粉末,而病人还满以为有了希望。
不过最后,在其中某些病例中,病人果真奇迹般地康复了,有的甚至还平安地度过了诸如鼠疫、猩红热等“鬼门关”。
安慰剂研究专家罗莎认为,能给病人服用价格低廉又并无任何副作用的安慰剂而又能起到疗效自然是美事一桩,但遗憾的是,在大多数情况下,安慰剂未必能起到真正又持久的疗效,而真正意义上的治疗却被耽搁了。
今天,有关“安慰剂效应”的心理和生理上的原因仍然是一个难解的谜,新的发现还有待于进一步的深入研究。
(戴德凤)安慰剂效应新探 中国食品药品网患者信任不疑地吃下了药,病情果然有所减轻。
殊不知,那个药丸只是淀粉加葡萄糖制成的“假药”。
这种称为“安慰剂效应”的现象在医学实践中十分常见,但人们并不清楚其原理。
意大利科学家说,他们在一项最新试验中观察到了安慰剂效应对神经细胞的作用,显示该效应有着生理学基础。
安慰剂由没有药效也没有毒副作用的中性物质制成,外形与真药相像。
将安慰剂冒充真药使用也可能产生疗效,甚至产生某些副作用。
每一种新药在投入使用前都要进行对比试验。
如果其疗效比起安慰剂来并无显著优势,就没有实用价值。
意大利都灵大学医学院的科学家在最新一期《自然神经科学》杂志上报告说,他们在试验中给帕金森病患者注射普通的生理盐水,结果发现他们的神经细胞出现了与接受药物注射时同样的反应。
帕金森病是一种神经功能障碍疾病,主要影响中老年人。
病人大脑中缺少多巴胺,导致丘脑底核等区域的神经细胞异常兴奋,患者出现肌肉僵直、震颤和行走困难等症状。
此前的研究曾发现,安慰剂能够通过提高脑部多巴胺水平来产生疗效。
而意大利的科学家对此提供了新的证据。
研究人员给患者注射脱水吗啡。
这种物质能使患者脑部过度兴奋的神经细胞平静下来。
大约24小时后,研究人员在患者清醒的状态下给他们做手术,在其丘脑底核部位植入电极。
每个电极所带的传感器能够监测约100个神经细胞的兴奋情况。
在手术过程中,研究人员给患者注射安慰剂。
结果,生理盐水也能使神经细胞平静下来,效果与脱水吗啡几乎相同。
这一现象不能用脱水吗啡在脑部的残留来解释,因为脱水吗啡的效果只能维持1个小时。
研究人员说,安慰剂之所以会产生这样的生理反应,有两种解释:一种是“认知”假设,患者期待药物起作用的心理激发了生理反应。
另一种是“条件反射”假设,患者所处的医疗环境引起了生理上的条件反射。
是是非非安慰剂 2001年9月28日搜狐安慰剂就是没有有效药物(食品、化学)成分的一种制剂,对于病人和受试者只起一种心理作用。
安慰剂有没有作用,作用有多大,能不能对病人使用安慰剂,怎样使用等,便涉及到对人道和是否合乎生命伦理的评价。
医学和心理学的试验和临床结果表明,安慰剂是有一定作用的,这种作用表现在两方面。
在一定情况下,可以稳定病人的情绪,使其心态平和,衣食起居正常,从而调动身体潜在的免疫功能,抗御病魔。
其二,在试验某种药物时,对受试者和医生双盲使用安慰剂,以排除心理作用对药物客观效果的影响和对药物客观效果的评价,从而真正评判一种药对人体试验的效果。
■安慰剂的使用与伦理在是否能使用安慰剂上世界上存在着一些争论,但大部分国家都允许使用安慰剂,包括我国,美国则是广泛使用安慰剂的国家,欧洲国家对使用安慰剂是较为勉强的,而日本则是一点都不允许使用安慰剂。
使用安慰剂争论的焦点是,安慰剂的作用是有限的,它是虚拟的,是无源之水,无本之木,只是给人一种假的第二信号的作用,以刺激大脑的某种功能并反作用到机体的生理和生化代谢上,这种没有实质内容的刺激当然无论怎样也不可能起到与真正药物相同的作用。
所以,在临床治疗中一般只是在各种药物和治疗手段都不起作用后,才使用安慰剂,对病人说这是一种最新最好的药物,起到调节心理稳定情绪的作用。
另一方面使用安慰剂是为了试验一种药物是否管用。
但是当安慰剂并不能治疗疾病而病人的病情在恶化时,是否还使用安慰剂,这就涉及科学试验第一还是人的生命安全第一的问题。
国内的安慰剂试验显然是倾向于保护人的生命和安全的。
从2000年初到年底,北京协和医院和上海几家医院对病人进行了一种治疗心衰的药物———达利全的疗效试验,其中就涉及到对一些病人使用安慰剂。
但是在试验前,病人首先要有知情权并同意这样的试验,所有病人都是在签署了“知情同意书”后才进行双盲试验。
试验分为服用达利全的治疗组和服传统药物的对照组。
但是在试验进行到一大半时出现了另一种结果:治疗组的死亡率比对照组的死亡率降低了35%。
这时就把一个尖锐的问题摆到了研究人员面前,是继续进行药物研究——把研究和获得权威的令人信服的临床资料放在第一位,还是停止试验——把人的生命安全和健康摆在第一位?因为继续试验,当然能获得达利全这一药物的所有基本数据和疗效结论,为以后大规模投入临床使用提供翔实的指标。
但也就意味着对照组的病人不能获得有效治疗的机会,最后产生更多的死亡。
而停止试验则可以挽救病人生命,但却得不到这一药物的完整试验资料。
在生命和健康重要还是获得技术和知识重要面前,指导北京和上海各家医院进行药物试验的临床伦理委员会经过几次讨论后,最后作出了符合伦理的选择,终止试验,让对照组病人也服用疗效好的达利全,以挽救生命和保证病人的健康。
毋用置疑,与为了要获取技术而让生命受到痛苦和毁灭生命的科学研究和医学试验来,这样的研究和试验正是人道主义和人文关怀的最大体现。
■历史上的事件和争论在使用安慰剂方面,医学史上最著名的左右为难的研究事件之一就是梅毒研究。
从1932年到1972年,美国研究人员随访400名贫穷的患了梅毒的非洲美国黑人,以观察他们的疾病是怎样发展的。
在50年代,青霉素已经普遍使用,而且价钱并不昂贵,但是研究人员也不对他们采用青霉素治疗,而是给予安慰剂。
这样做的最大好处是,能观察到不用药物梅毒会怎样发展。
然而这对于病人来说则是极大的伤害,显然是有违道德的。
因此这一试验受到了广泛的批评,尽管该项研究揭示了梅毒发病、发展、病理机理和预后的一些本质问题,为后来的梅毒治疗提供了不可多得的临床第一手材料。
上述事件已成为历史,但今天安慰剂的使用无论是在临床还是试验中都存在,当然形式有所不同。
最为典型的是对相同的重病病人,一些人给予新药治疗,而另一些人则给予安慰剂,以比较新药的疗效。
这实际上就是上面所说的安慰剂的第二种使用目的。
但是伦理学家认为,如果医生已经有一种方法能治疗病人的疾病,但还对病人进行这种安慰剂对比试验是不道德的,即使病人同意这样做也不行。
当然另一种方法试验新药是符合伦理的,即所有药物和治疗手段都无效时,可以对病人进行安慰剂对比新药的试验,但是也必须事前获得病人的同意。
■是否恪守赫尔辛基宣言医学伦理学家提出这样的观点是有根据的。
其基本依据便是被各国医学专业人员奉为“圣经”之一的1964年世界医学会公布的赫尔辛基宣言。
该宣言的出现是针对第二次世界大战纳粹德国对人体进行非人道的医学试验,如用俘虏做活体高空试验、冷冻试验以及今天众口指责的克隆人试验。
赫尔辛基宣言的基本核心非常简单:任何病人,包括对照组病人,都应当保证给予最佳的诊断和治疗。
以此来对照,上述对黑人梅毒的安慰剂试验和今天的有可以治疗的方法却不对病人使用而使用安慰剂的方法都是不符合赫尔辛基宣言的,当然也是不符合伦理的。
但是也有一些研究人员对赫尔辛基宣言的这一原则不以为然。
他们认为,即使有疗效的方法存在,也可以对病人实施安慰剂试验。
美国耶鲁大学医学院的罗伯特·列文就持这种态度。
他是目前对赫尔辛基宣言这份长达36年的历史文件进行修订的委员会主席。
他认为历史过去了很多年,宣言的一些条款也应当随历史的前进而得到修改。
比如,在许多条件下进行安慰剂试验具有重大科学意义,也是合符伦理的。
列文透露,修改后的新的医学伦理宣言可能会被世界医学会所采纳,而且在世界上一些国家和地区也允许在特定条件下使用安慰剂,如英国的爱丁堡。
但条件是这样的病人没有生命危险。
还有一些专业人员也认为修改赫尔辛基伦理宣言既可不受绝对主义限制,也是摆脱目前许多医学伦理两难境地的最好办法。
但是反对者也提出了针锋相对的意见。
美国华盛顿一个群众组织的代表皮特·鲁瑞认为,现在涉及安慰剂的试验太多了,几乎每一件都侵害了受试者的权益。
例如,最臭名昭著的是在非洲对黑人孕妇服用短期AZT(一种治疗艾滋病的药物),以观察其是否有长期的防止和减少HIV母婴传播的效果。
但是有人辩解说,这不是使用安慰剂,只是比较短期和长期药物的药效。
■使用安慰剂的现状令人担忧然而许多使用安慰剂的案例仍然在大量地发生着。
为了试验一种新的叫做nifedipine的抗高血压药物,美国研究人员对1600名中国人(不知是台湾、香港、中国大陆还是美国华人)进行了安慰剂和nifedipine的对比试验(Newscientist,2Septemper,2000)。
试验时间平均为2.5年。
试验这种药物是在医生已经知道现存的一些药物可以减少高血压死亡率的情况下进行的。
类似的情况也发生在精神病药物和用于癌症病人的抗呕吐药的试验。
对此列文认为,对非洲人使用AZT试验的批评是不符合实际的,因为条件所限不能向受试者提供类似西方标准的医疗条件,所以使用价格较低的AZT。
在赫尔辛基宣言公布采纳之初,世界上任何随机对照的试验都很少。
但是,现在如果没有对照试验,医药公司就不可能将任何一种药物推向市场。