PIRO——诊断性研究的核心
2019-10-08 李楠 赵一鸣 临床流行病学和循证医学
1、从大家都熟悉的PICO说起大家经常会接触临床研究的论文，也经常会思路自己的临床研究。这分别对应了循证医学的下游（实践）和上游（产生证据）。在这两部分工作中，如何迅速、清晰、准确的把握住研究的核心问题，是一项需要反复训练的技巧。不过，除了训练之外当然也有捷径。比如循证医学提出的PICO就很好用。这一工具能够帮我们迅速抓住一篇文献的核心，当然在我们自己思路还不够清晰的时候，也能帮我们厘清科学问题的
1、从大家都熟悉的PICO说起
大家经常会接触临床研究的论文，也经常会思路自己的临床研究。这分别对应了循证医学的下游（实践）和上游（产生证据）。在这两部分工作中，如何迅速、清晰、准确的把握住研究的核心问题，是一项需要反复训练的技巧。不过，除了训练之外当然也有捷径。比如循证医学提出的PICO就很好用。这一工具能够帮我们迅速抓住一篇文献的核心，当然在我们自己思路还不够清晰的时候，也能帮我们厘清科学问题的关键组成部分。
比如：
小编想搞清楚，对于疾病D，新药A相对于传统药物a是不是有更高的有效率。面对有大量表格和文字描述的论文，该怎么下手读呢？如果是自己做研究，小编又该怎么入手设计呢？
熟悉PICO的朋友都知道，这一核心框架的提出主要针对干预性研究，其实更多情况下适用于RCT。因为干预性研究本身的核心就在于，我们要干预谁（Patients），如何干预（Intervention），以什么措施作为对照（Comparison），干预和对照带来的结局（Outcome）差别在哪儿。因此，只要干预性研究抓住了PICO，也就抓住了核心假说。
对于上面的例子：
P：疾病D患者
I：新药A
C：传统药物a
O：治疗是否有效
看，无论是阅读论文还是设计研究，只要抓住这四个字母，基本上就不会跑偏。
长期以来，对于非干预性研究，我们也习惯性的套用PICO进行分解，不过分解过程中常常会碰到诸多困难。
比如：
毕竟PICO的产生本身源于主要目的是探讨治疗、预后的干预性研究（最常用于疗效评价），而不同的研究关注的重点、科学假说的提出方式并不完全相同。其中最为别扭的当属诊断性研究。与关注疗效的研究不同，诊断性研究往往关系的是某一个指标是否能区分正处于不同状态的患者或研究对象。因此，在诊断性研究中，并不像干预性研究那样关注I/C与O的因果关系。这样的差异，导致不同的人对诊断性研究如何套用PICO的理解也各不相同。
2、找到诊断性研究特有的核心
既然诊断性研究和探讨疗效的干预性研究的核心本身并不相同，选择套用倒不如重新提出一套适用于诊断性研究的核心。所幸的是，在2017年这一重要工作已经被来自McMaster大学的姚晓梅老师完成了。让我们再来看看上面的例子：
某新指标I是否能替代病理结果，事先判断肿瘤患者的良恶性。
其中不乏这几个核心：
P：病人——某肿瘤患者
I：待评价的检验指标——某新指标I
R：参考指标——也就是金标准，此处为病理结果
O：用于判断I诊断效能的参数——灵敏度、特异度、曲线下面积……
好了，这就是姚老师提出的解决方案——PIRO。对于多数诊断性研究，我们需要评价的是某一诊断指标/方法相对于金标准而言的诊断效能。此时当然要考虑这几个核心问题：1、我们对什么人进行诊断；2、诊断指标是什么；3、如何判断真实的状态；4、如何评价诊断指标的诊断效能。当我们理清思路后，不难发现，PIRO这东西对于诊断性研究是真“香”。他能帮助我们完成临床研究里面的几个重要任务：
快速阅读诊断性研究
准确报告诊断性研究
合理设计诊断性研究
进行诊断性研究证据的汇总（系统综述和Meta分析）
参考文献：
1. Xiaomei Yao， Emily Vella. How to conducta high-quality original study on a diagnostic research topic[J]. SurgicalOncology， 2017， 26(3)：305-309.
2. Xiaomei Yao， Emily Vella， Melissa Brouwers.How to conduct a high-quality systematic review on diagnostic researchtopics[J]. Surgical Oncology， 2018， 27(1)：70-75.
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