循證醫學（ebm）幫助醫生將最佳的可用科學證據納入其個體患者護理決策。
今天的醫生面臨著努力跟上關於最新可用藥物，技術和研究的大量新信息的嚴重挑戰。基於證據的醫學為醫生提供了一種方法來管理這個大量數據。
可以輕鬆獲取當前最佳證據的醫生能夠將其與自己的臨床專業知識結合起來，以確定研究如何有助於滿足患者的個體治療需求。
將循證醫學置於實踐
醫生使用四步過程練習循證醫學：提出一個良好的臨床問題;尋找回答問題的最佳證據;批判性地評估證據;並將證據應用於患者。
詢問一個良好的臨床問題
詢問建設良好的臨床問題涉及使用“PICO”助記符。
- p用於患者特性。這些包括年齡，性別，病情，社會情況，資源，價值觀和環境（農村或城市，住院或門診）。
“對於60歲以下的人，慢性低腰痛……”
- i用於乾預。你的醫生考慮什麼治療方法是什麼？這可能是一種藥物，診斷測試或某種治療。
“對於60歲以下的人，慢性腰痛，是針灸……”
- c是為了比較。干預哪些選擇您的醫生可以將其與其進行比較？這可能包括替代治療或測試，甚至根本沒有治療。
“對於慢性低腰疼痛的60歲以下的人，針灸是佩戴支撐……”
- o是為了結果。結果是您的醫生想要實現或避免的影響。結果可以是治療或其副作用的效果。
“對於60歲以下的人，慢性低腰疼痛，是針灸，如在緩解疼痛的情況下穿著支架。”
搜索最佳證據以回答問題
醫療庫數據庫房屋記錄包含信息或證據所需的日記文章需要解決臨床問題。搜索醫療數據庫類似於執行Google搜索，但使用複雜的醫學搜索引擎。
批判性評估證據
必須評估從搜索證據獲得的信息。這涉及評估研究的進行了程度（內部有效性）以及結果如何推廣給患者（外部有效性）。
將證據應用於患者
一旦證據過分評估，醫生必須決定結果是否適用於特定患者。這涉及識別患者和醫生的獨特，例如醫生的知識，技能和經驗，以及患者的擔憂和期望。
臨床實踐指南
很難獲得高水平的證據來回答一些醫療問題。對於復雜的治療或變化的問題，尤其如此，例如整形外科手術。在這些情況下，基於證據的一般指導方針-稱為臨床實踐指南-可以幫助醫生製定治療決策。
制定指南，專家小組精心審查醫學文獻和科學證據，以確定可用於回答特定醫療問題的最高證據。然後，該專家組使用其集體專業知識來“填補空白”，其中缺乏高級證據。
指南為醫生提供了最佳的科學證據，是一個有用的工具，制定關於治療方案的決定。
美國骨科外科醫生的學院為其成員提供了幾種臨床實踐指南，以協助患者護理決策。
研究類型
有幾種不同類型的研究研究，具體取決於主題，一些研究結果比其他研究結果更有效。這通常基於研究的偏差潛力。
偏置
偏差被定義為“有利於或反對另一件事，人或團體的偏見，通常以被認為是不公平的方式。”科學實驗中有許多形式的偏差，並徹底扭曲了結果。大多數這些偏見都沒有ntentional。
- 人氣偏見可能會吸引某些志願者對研究學習，因為它專注於一種流行的趨勢，例如自然或有機治療方案。
- 出版物偏見如果醫學期刊更有可能用陽性結果發布研究。
- 幅度偏差如果研究結果的報告誇大了問題的發生。例如：暴露於某些代理人可能導致額外的10,000人生病。在受影響的人數中，這僅佔0.0001％的增加。10,000號似乎相當大，但0.0001幾乎為零。
當志願參與研究的科目不代表人口時，可能會出現<李><強者>志願者偏見。
雙盲隨機對照試驗
最小化科學實驗中發生偏差機會的最佳方法是進行雙盲隨機對照試驗（RCT）。
- 隨機意味著患者隨機置於不同的治療組中。
- 控制的意味著某些組可能根本沒有接受任何治療（或者可能會收到安慰劑）。
- 雙盲意味著主題和參與分析結果的人都沒有知道哪些患者接受治療並且沒有。
當評估的治療是一種藥物時通常進行雙盲隨機對照試驗。當涉及涉及諸如手術等手術的複雜形式的處理時，通常難以困難，更重要的是，在這種類型的研究中設計這種類型的研究。例如，醫生不會對患者進行“假”操作，以最佳評估是否比其他形式的治療更好。
隊列研究
隊列是一群正在研究類似原因的人。它們可能已暴露於藥物或毒素，或者它們可能需要類似的醫療程序。隊列研究隨著時間的推移，這群人隨著時間的推移，將它們與一組沒有暴露於變量的類似人。
- 潛在隊列研究從初始曝光時沿著一組向前遵循。
- 回顧性隊列研究從某個結果開始追溯到一組。
案例控制研究
案例對照研究重點關注某種醫療狀況。將具有條件（稱為案例）的人與那些沒有條件但是類似的人進行比較。沒有這種情況的小組稱為“控制”，因為它們代表了健康或正常情況。這種研究的例子包括那些表現出肺癌與吸煙的強烈關聯的實例。吸煙者（病例）與非聞名者（對照）進行比較。
案例係列和案例報告研究
案例係列或案例報告是一部小組類似患者（系列）或單身患者（報告）的觀察的集合。案例報告往往記錄了已知疾病的異常外觀或對新疾病或病症的敘述。
這些類型的研究研究是沒有對照組的觀察結果，用於比較結果。
Meta分析
在META分析中，研究人員仔細結合許多類似研究的數據，以進行強大的統計分析。該分析的結果據報導，彷彿來自一項大型研究。
證據層次
例如，為了評估特定藥物或新診斷測試的有效性，證據層次通常如下所示：
- 隨機對照試驗
- 潛在隊列研究
- 回顧性隊列研究
- 案例對照研究
在層次結構中的任何級別中，元分析比任何一項研究更強大。例如，隨機對照試驗的薈萃分析評估維生素C治療普通感冒的益處將比只有一個的結果更強大對象的Andomized受控試驗。
證據層次結構的挑戰
倫理
在治療干預有明顯且大的益處的情況下，可能是不必要的甚至不認為隨機對照試驗的情況。對照組的患者將被剝奪干預的益處。
不必要的試驗
當藥物或其他干預的作用機制很好地理解時，可能不需要隨機對照試驗。此外，如果可以從理論而不是實驗中可靠地預測結果，或者如果存在大量一致的觀察研究，則可能不需要試驗。例如，PAP塗片，胰島素和青黴素的益處是眾所周知的，風險非常小，結論其有效性是錯誤的。
現實生活與試驗條件
隨機控制試驗通常代表“最佳情況”示例。這意味著這些研究中的患者是最有可能遵循研究的所有規則和條件的患者。結果，成功的機會更大。
在現實世界中，結果可能不那麼有效。隨機對照試驗可能會高估有效性，因為它們在理想，而不是現實生活中進行的。
醫生體驗
當涉及外科等技術干預時，外科醫生的專業知識可能與高級研究的結果一樣重要。例如，隨機對照試驗可能表明，在某些情況下，當用關節鏡檢查撕裂的旋轉器袖帶時，結果更好。然而，具有多年經驗的外科醫生治療這些淚水的標準，開放式手術可能比仍然掌握關節鏡技術的外科醫生更好的結果。
基於證據的藥物的優點
證據基礎有更多的優勢，而不是簡單地提供用於管理大量可用數據的方法。
識別經濟高效的處理選項
醫療保健費用仍然很高，資源有限的資源為大人群服務。因此，醫療保健提供者正在增加壓力，以證明他們推薦的治療的有效性，並使用最具成本效益的措施治療患者。EBM是這方面的有用工具。
共享早期研究結果
EBM的另一個優點是它有助於減少“替補對床邊研究”的延遲。在實驗室中發現的重要突破可能需要多年的時間，以便可供醫生和患者使用。發表於科學的一項研究表明，從初步發現醫療干預到高度引用的文章的中位時間為24年。
此時間段允許廣泛的測試來評估突破的有效性和安全性。然而，如果新的治療有很大的承諾，有時這種延遲可能會導致不必要的傷害。EBM過程允許更好地傳播醫生和患者的早期研究結果。
評估衝突結果
EBM為從業者提供了處理衝突結果的方法。一個（或幾個）研究表明干預是有效的，而其他人則表明同樣的干預並不有幫助。EBM提供了一種分析和“分級”這些研究的結果的方法，甚至允許來自幾項研究的數據組合以產生更“強大的”答案。
結論
存在許多誤解是關於ebm是什麼且不是。它不是食譜藥，管理護理，成本削減措施，或定義患者應該如何治療患者的剛性指南。當適當使用時，EBM是一種嚴格的系統，供醫生評估可用證據的適當性，以便照顧個體患者。EBM使醫生可以根據患者價值，臨床專業知識和可用證據的知情平衡來製定治療決策。
