對於用台灣健保資料庫發表「A may be associated with the risk of Z」論文的看法

對於用台灣健保資料庫發表
「A may be associated with the risk of Z」論文的看法

蘇冠賓

這類的研究不能支持因果關係

以「藥物A may be associated with the risk of Z病」為例，健保資料庫都是觀察性的資料，資料形成的過程完全不考慮變因的控制（這不是統計可以完全控制校正的）。

例一：藥物A用在B病，B病又有C飲食、D生活形態、E共病，我們就分不出是A藥、B、C、D、或E和Z有直接的關係（並不是A藥容易導致Z病）；

例二：吃藥物A的人可能F倍於常人去看醫生、G倍於常人被檢查出Z病，這時吃藥物A反而變成提高（早）診治Z病的有利因素（用A藥更容易讓病人的Z病被發現，而非導致Z病）；

例三：醫師都知道藥物B容易誘發Z病，所以遇到Z病的高風險族群就開比較安全的藥物A，健保資料庫發表的結果可能就變成藥物A（而非藥物B）容易導致Z病（相反）。

健保資料庫發表的論文，很容易都可以找到更多類似的 confounding factors。我自己也發表資料庫研究，也會都提醒讀者，不要用因果關係來解讀。

這類論文為了吸引讀者注意，有時在標題或結論上言過其詞

其實期刊的目的都是要增加讀者數量，標題的目的之一也是希望吸引讀者注意，但超然客觀的讀者會保有批評性。站在主編的立場，如果作者沒有膽量多做一些詮釋，文章沒有爆點，也就較引發不了讀者的興趣，「吸引力」在科學性期刊的標準雖然較嚴謹，但仍是通則。即使是Nature或Science，當他們發表關於 "genetic discovery," "emapathy," "decision making," "novel target for…" 的文章，保守的研究者都會認為言過其詞，但方法健全又在合理範圍內有說服力的話，仍是可以被多數樂觀的專家接受的（大家都知道不是真的如此，但都認為有可能如此…）。所以，看週刊要懷疑，看科學期刊更要理性批判。

有人擔憂這種論文會讓媒體刻意誤導，造成民眾用藥的恐慌，因此排斥貶低此類論文。其實，科學的精神之一，就是對同一個結果（現象），包容所有可能的合理的解釋。但發表的技巧，會把合理的解釋包裝的有可看性（有時需勇於挑戰尺度，並客觀帶過其他甚至相反的解釋）。在產業界、現實生活、乃至於媒體報導，這個標準都會隨著專業領域、個人偏好、和特定的目被調整。現實是，這個尺度永遠是相對的。每個人都有自已的尺度：我們有「科學」的尺度，就不得不接受其他人用「媒體」的尺度。不管你寫（說）的多客觀，媒體仍然有辦法剪接出他想要的方向（無奈…）。我想，病人的擔憂，就留著讓照護他們身心健康的好醫師去安定了。

資訊充斥，實証正正反反是常態，保有對現象的好奇和存疑，才能包容「爭議性」、挑戰「必然性」。能夠對於同一個研究結果有正反兩面的批判，基本上應該是可喜的。

對於研究者有勇氣發表爭議性的結果，我個人是很佩服（雖不一定認同其結果）。學術研究和發表論文是非常艱難的，台灣仍有醫師在這塊辛苦的園地耕耘，讓台灣學術在國際學術領域中站得住，也是值得一些掌聲。然而，發表台灣健保資料庫的研究團隊若能繼續利用細胞或動物模型的基礎研究去探索機轉、並在前瞻性研究中去証實他們報告的現象，當然就比「為發表而發表」更加令人敬仰了。

(註) 在寫本文的一週內，台灣在PubMed發表共十篇健保資料庫論文。

(註) 2016年國外學者投書到醫學期刊，指出台灣教授用「健保資料庫」量產論文，並質疑這些論文的學術價值，引發爭議。

相關文章：

1. 「強烈的相關性」成為「致命的假科學」http://cobolsu.blogspot.tw/2015/09/insane-correlation.html
2. 對於用台灣健保資料庫發表「A may be associated with the risk of Z」論文的看法
   http://cobolsu.blogspot.tw/2014/02/a-may-be-associated-with-risk-of-b.html
3. 「安眠藥增98%腦癌風險」是錯的（蘋果評論全文）http://cobolsu.blogspot.tw/2015/04/98.html 
4. 國外學者質疑量產論文是台灣之恥？
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