剛剛落幕的第22屆國際藥物經(jīng)濟學與結(jié)果研究大會是歷年來規(guī)模最大的一次。會議期間,，舉辦了24個問題小組(issue panel)專場,、24個專題討論會(workshop)、12個論壇(forum) 和9個教育座談會(educational symposia),。從大會的主要報告內(nèi)容可以看到藥物經(jīng)濟學的最新研究動向,，包括：真實世界的證據(jù)；價值評估的框架,；比較效果研究,；臨床結(jié)果評價；患者的呼聲,、偏好和參與的模型,；經(jīng)濟學評價；衛(wèi)生政策在決策中的應(yīng)用,；21世紀的治療和藥物定價等,。相關(guān)內(nèi)容詳見本版的后續(xù)報道。

　　第一個大會主題報告是探討美國衛(wèi)生政策走向,。來自哈佛,、麻省理工學院、美國企業(yè)研究所,、HOPE基金會的四位著名的衛(wèi)生經(jīng)濟學家針對美國未來的衛(wèi)生保健政策進行了探討,。內(nèi)容包括美國未來的健康保險，在撤銷奧巴馬平價醫(yī)保法案（ACA）后的衛(wèi)生保險立法問題,，正在考慮有關(guān)的藥品定價和衛(wèi)生費用增長的趨勢,，以及在執(zhí)行支付制度改革和服務(wù)體系改革后的挑戰(zhàn)和帶來對患者、支付方和政策決策者的影響。

　　共和黨專家的觀點認為,，衛(wèi)生改革的目的是降低成本和增加選擇,，但以往改革的實際是正在向減少患者的選擇性發(fā)展。盡管目前共和黨提出的新健保法案對原有平價醫(yī)保法案的替代情況還不太清晰,，但任何改革均不能將窮人扔到一邊,。而且美國以雇主為基礎(chǔ)的保險也不可能會一夜之間改變，制度的改變需要一個緩慢的過程,。提高衛(wèi)生服務(wù)效率的說法其實是一種托詞,，因為美國的服務(wù)效率不是在提高而是在降低。由于消費者擔心高額的醫(yī)療費用,，因此,，美國國民正在提出要建立一個單一的醫(yī)保支付制度，或向建立像英國那樣的模式靠攏,，通過公共的項目獲得廣泛的衛(wèi)生保健覆蓋,。而那些有支付能力的人可以購買公共項目，通過不同的計劃選擇更加復(fù)雜的保障內(nèi)容,。

　　民主黨專家的觀點則認為,，對奧巴馬的平價醫(yī)保法案有被廢除的可能，但私立部門的創(chuàng)新能力正在繼續(xù),，公共部門的研發(fā)費用已經(jīng)在顯著地減少,，比30年前減少了將近2億美元。不同醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)正在形成,，意圖控制衛(wèi)生保健的成本,，這些計劃的執(zhí)行并沒有給健康結(jié)果帶來不好的影響。最令人擔心的是,，最近美國獲得醫(yī)療保險覆蓋的人群由于特朗普新政策的實行而使2300萬人的醫(yī)保得而復(fù)失,。這不僅是對個人的影響，也是對整個社會的影響,。關(guān)于美國是否會走向單一支付方（single payer system）的體系，民主黨的觀點是,，美國貧困人口的保險（medicaid）制度就是單一的支付,。要強調(diào)的是從衛(wèi)生保健中獲得的價值，而不是強調(diào)有多少GDP投入到衛(wèi)生總費用中去,。消費者獲得醫(yī)療服務(wù)的便捷性和做出對良好健康的決策值得關(guān)注,。

　　第二個大會主題報告由耶魯大學人類自然實驗室Nicholas Christakes 教授介紹社會網(wǎng)絡(luò)干預(yù)對人群健康的影響。他回顧了20年來對真實社會網(wǎng)絡(luò)的研究,，肥胖群體與分離度的關(guān)系,，由于歸納、同質(zhì)性和環(huán)境因素的影響，造成相似的群體集聚在一起,。社區(qū)網(wǎng)絡(luò)原則的應(yīng)用是為了改變?nèi)巳旱男袨?，涉及許多健康問題，如對肥胖,、戒煙,、病源體和藥物選擇的認識，以及衛(wèi)生行為的改變,。他提出兩類社會網(wǎng)絡(luò)干預(yù)的方式,，包括離線和在線網(wǎng)絡(luò)。前者如曾在多個國家開展現(xiàn)場研究：在洪都拉斯進行了維生素,、水凈化,、婦嬰保險研究；在印度開展了疫苗接種,、婦女教育研究,；在烏干達進行HIV治療等。

　　后者如人們經(jīng)常選擇其朋友,、鄰居和同事進入一個面對面的社會網(wǎng)絡(luò),，包括網(wǎng)絡(luò)圈。應(yīng)用這種社會網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能去干預(yù)和改造世界,，通過人群之間的聯(lián)系使不同的思想和行為在大型群眾間散播,，即以社會傳染(social contagion interventions)的干預(yù)方式對健康產(chǎn)生影響。社會網(wǎng)絡(luò)的功能類似于社會的放大鏡,，會影響社會的各種健康或不健康的行為,。報告中還提到了利用醫(yī)生的網(wǎng)絡(luò)，分析醫(yī)生對治療糖尿病的磷酸西格列汀片（Januvia）的處方行為,。

　　第三個主題報告是“我們什么時候需要隨機對照試驗,？ ”

　　一般認為，隨機對照試驗是研究設(shè)計的金標準和A級證據(jù),，它比觀察研究的設(shè)計有較強內(nèi)部可信度,。但隨著醫(yī)療文獻、電子病史,、醫(yī)療設(shè)備檢查項目,、醫(yī)保報銷數(shù)據(jù)及基因組學信息的急劇增加，現(xiàn)在已進入大數(shù)據(jù)的時代,，它會改變觀察研究證據(jù)的強度以及如何影響隨機化類型的研究,。

　　如今80%的生物醫(yī)學數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)型的，觀察研究和隨機對照雙盲試驗正面臨著巨大的挑戰(zhàn),，如病例的納入和排除標準復(fù)雜,、試驗的樣本量有限,、觀察時間短、試驗的監(jiān)測要求高,、高額的研究成本,、臨床功效和效果的比較等都會是問題。觀察性研究設(shè)計并非每一次都會得到相同的結(jié)論,，上述的多種信息來源會影響隨機試驗和觀察研究的可信度,、因果聯(lián)系、樣本的偏移和結(jié)果的可重復(fù)性,。因此,，這個主題報告是討論大數(shù)據(jù)在衛(wèi)生政策決策中的應(yīng)用，以及爭論大數(shù)據(jù)提供的證據(jù)能否使隨機對照試驗失去作用及存在的挑戰(zhàn),。

　　傳統(tǒng)循證醫(yī)學的證據(jù)呈三角形狀態(tài),，最基礎(chǔ)的證據(jù)是病例或病例系列報告，再上一層的證據(jù)依次為病例對照研究,、隊列研究,、隨機對照試驗，最頂尖的是系統(tǒng)文獻回顧和薈萃分析,。Murad等提出,，現(xiàn)在這些證據(jù)的重要性正在發(fā)生變化，各層研究設(shè)計和證據(jù)之間呈現(xiàn)出波浪形的變化（wavy lines）,，邊界模糊,。Cochrance 合作中心曾收集28種疾病，1583篇薈萃分析文獻,，比較了14種觀察分析與隨機對照試驗的差別,，結(jié)果11種（79%）的文獻證明兩者在比率（rate）和比值比（Odds ratio, OR）之間的差異很小。美國21世紀治療法案中要求FDA發(fā)展一個指導(dǎo)真實世界藥品研究的證據(jù)評價的框架,，在藥品法的基礎(chǔ)上評價真實世界證據(jù)的指南,，幫助已批準上市的藥物進行上市后研究和開發(fā)新的適應(yīng)癥，通過真實世界患者經(jīng)驗的學習,，可以更好地在眾多的利益相關(guān)者中做出衛(wèi)生決策,。真實世界的研究包括前期藥品研發(fā)中了解未滿足的需要以及上市后評價的臨床和政策決策。

　　真實世界的研究是一種廣譜的研究,，證據(jù)的收集包括三種情況：一是通過實際的臨床試驗,；二是利用回顧性的醫(yī)療保險報銷數(shù)據(jù)庫或電子病例的信息收集的準實驗設(shè)計；三是前瞻性的非隨機觀察試驗,。

　　證據(jù)的收集是一個連續(xù)統(tǒng),，第一步是上市的注冊準許,，第二步是衛(wèi)生技術(shù)評估（HTA）,，第三步是醫(yī)療保險第三方的決策，第四步是醫(yī)療服務(wù)提供者和患者的決策。

　　循證決策通?？梢愿鶕?jù)傳統(tǒng)的早期臨床試驗,、臨床診療指南、績效測量,、結(jié)果評價等提出,。一個學習型的衛(wèi)生系統(tǒng)可以經(jīng)過政策設(shè)計、執(zhí)行政策,、評價政策,、調(diào)整政策等管理循環(huán)，通過政策研究來影響改革實踐,，又通過改革實踐來影響政策研究,，如此周而復(fù)始。隨著信息技術(shù)的發(fā)展,，到2020年綜合人工智能將會將數(shù)據(jù)庫儲存在云端,，機器學習會進一步認識問題。

　　Califf的報告中對衛(wèi)生數(shù)據(jù)的應(yīng)用提出了一個完全不同的觀點,。他認為衛(wèi)生系統(tǒng)需要學習系統(tǒng)外的Google,、Apple和 WalMart 等公司是如何通過研究影響其實際工作。衛(wèi)生系統(tǒng)自身也應(yīng)該是一個學習型的組織,。PICORnet是一個美國以患者為中心的結(jié)果研究網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫,，它是美國以患者為中心的結(jié)果研究所（PICORI）的一個創(chuàng)新，主要用于比較臨床研究,，提供更強有力的臨床醫(yī)學證據(jù),。它包含20個患者強化研究網(wǎng)絡(luò)（Patient Powered Research Network，簡稱PPRNs）和13 個臨床數(shù)據(jù)研究網(wǎng)絡(luò)（Clinical Data Research Network,，簡稱CDRNs）,。通過大數(shù)據(jù)的分析為臨床疾病的治療提供更真實的數(shù)據(jù)。該網(wǎng)絡(luò)被譽為“研究的社區(qū)”將人群,、臨床學家和衛(wèi)生系統(tǒng)結(jié)合起來,，建立一個美國全國的證據(jù)系統(tǒng), 包含近5年來美國21億患者的臨床數(shù)據(jù)，共有4255萬的臨床試驗和8313萬的觀察研究,。

　　Goodman的報告認為,，無論是觀察研究，還是大數(shù)據(jù)分析,，均要在方法學上進一步研究,。很難說兩者孰優(yōu)孰劣，應(yīng)該取決于需要解決問題的性質(zhì),。我們需要一個學習型的衛(wèi)生保健系統(tǒng),，同樣需要發(fā)展一個學習型的研究系統(tǒng),。Schneeweiss報告以心血管疾病為例，認為需要發(fā)展指南幫助增加研究設(shè)計和研究方法的自信性,，避免在研究中發(fā)生錯誤,，研究的透明化是良好研究的基礎(chǔ)。

（本文作者系復(fù)旦大學公共衛(wèi)生學院教授）