當臨床上的好題材,遇見統合分析。

 

作者:文信診所 曾秉濤 醫師

相關文章: [快訊] 曾秉濤醫師關於阻塞性睡眠呼吸中止症與大腦白質病變之統合分析,獲 Journal of Neurology 刊登!

 

 

00_FB_Meta-analysis_20180311_0551

 

 

睡眠呼吸中止症(英文簡稱 OSA),這是個常見的文明疾病,許多人或多或少有這樣的毛病(尤其是肥胖的人),卻常常被大眾忽略。

 

隨著睡眠醫學的進步,我們發現睡眠呼吸中止症,往往伴隨著許多重大內外科疾病,其中有些疾病已經廣為人知,例如糖尿病等。但是,如果有人跟你說:「睡眠呼吸中止症甚至會造成腦部受損(所謂的白質變異)?」

 

「打呼也會變笨?」這樣的題目就比較難以想像。

 

 

臨床的敏銳觀察,發現好題材。

 

這個題目會成形,都要歸功於另一位共同第一作者:何醫師的發想。

 

當初何醫師來找我商量,起因是他在臨床上發現這類患者,於腦部影像學中呈現腦部白質有一些退化變異的現象,但是又和一般的中風不同,上網查 paper 也沒有確切的答案,因此無法給予病人一個清楚明確的說明。

 

 

統合分析的廣用妙處

 

何醫師提出這樣的發想時,著實讓我傷透腦筋,因為我根本沒有做過影像學的統合分析。好在,我讀的書多,一般人是嚇不倒我的!

 

我印象中 Borenstein 教授在 workshop 中有說到,哪些 data 可以放在 CMA 中跑統計,也有提到影像學的數據,因此我回去翻了一下當初的講義,證實的確是可行的!

 

當然,如果我們只選擇最基本的比較方式:睡眠呼吸中止症患者 vs. 正常人在腦部白質變異的比例(類似盛行率的觀念),這樣的比較方式就非常簡單,也和腦部影像學的一些參數扯不上關係。但是這樣的比較方式太過單純,要被期刊接受往往不易,所以我們還需要一些更精準與更進一步的資料。

 

事實上,每一篇收錄的文章,都有提供腦部白質變異的相關影像學參數,而 CMA 的精神就是:只要我們今天探討的 target outcome 是相同的東西,我們可以將各個 paper 裡面的 target outcome 進行標準化之後,集合在一起進行分析。這就是我們這篇文章裡面 Figure 2B 的來源,而且這樣的資料又比我們前面所提的盛行率,更能提供其他訊息。

 

 

資料比別人多,更有機會被接受。

 

這篇文章雖然前前後後總共花了一年的時間才被接受,但是我們實際進入投稿到最後被接受的時間,其實只佔了 4-5 個月左右,而且當我們投稿到 Journal of Neurology 時,reviewer 竟然只提一個問題,要我們把 table 1 的內容稍加修正而已!

 

於是,我們的第一篇影像學統合分析文章就這樣上線了。

 

事後回想起來,這篇文章在最後之所以能這麼快速被接受,除了在前面兩次投稿的階段,已經根據 reviewer 提的問題進行大幅度修改之外,一方面也是在最基本的總體 meta-analysis,還加做了 subgroup meta-analysis,也就是依照睡眠呼吸中止症的嚴重度進行分組討論,發現只有中度到重度的睡眠呼吸中止症患者,才有明顯的關聯性!

 

或許就是這個原因,我們的統合分析才能提供更具臨床意義的資訊。

 

 

最新活動

 

 

本篇發表於 20150823_第七梯次課程記錄, 共享榮耀 並標籤為 , , , , , , 。將永久鏈結加入書籤。