看专家如何吐槽《柳叶刀》5年死亡率预测研究

2015-06-16 MedSci MedSci原创

目前,关于中老年人的死亡率预测并没有进行系统性调查。近期英国学者们通过调查5年内英国生物样本库参与者的死亡率,来判断全因死亡率以及特定原因死亡率和可用检测方法的关系,再利用自我报告的方式来证实5年死亡率的预测评分。这项研究发表在Lancet上。 取自英国生物样本库的调查人群来自英格兰、威尔士和苏格兰21个评测中心,注册时间是从2007年4月到2010年7月。在这项基于人群的前瞻性研究中,

目前,关于中老年人的死亡率预测并没有进行系统性调查。近期英国学者们通过调查5年内英国生物样本库参与者的死亡率,来判断全因死亡率以及特定原因死亡率和可用检测方法的关系,再利用自我报告的方式来证实5年死亡率的预测评分。这项研究发表在Lancet上。

取自英国生物样本库的调查人群来自英格兰、威尔士和苏格兰21个评测中心,注册时间是从2007年4月到2010年7月。在这项基于人群的前瞻性研究中,学者们通过测试655个关于全因死亡率的人口统计资料,包括健康、生活方式,评估了特定性别的关联。用Cox比例风险模型评估了英国生物样本库参与者们的6个特定原因死亡率类别。


基线表

英国生物样本库中的498103位(54%为女性)参与者年龄在37-73岁之间,其中有8532位(39%为女性)在接下来的4.9年(中位数)去世。

自我报告的健康状况,对男性来说是最强的全因死亡率预测因子。对女性来说,原有的恶性肿瘤是最强的全因死亡率预测因子。当排除一些有重大疾病和障碍的个体时,抽烟是最强的全因死亡率预测因子。

由男性13种自我报告预测因子和女性11种自我报告预测因子组成的预后评分优于察尔森合并症指数。有一个专用的网站可以通过人机交互的方式寻找结果,并通过在线问卷计算个体风险。

研究者表示,已经开发出的预测评分能准确预测5年的全因死亡率并且可以被用于提升个人健康意识,专业且有组织性的识别出高风险的个体,并引导公共政策。

研究学们通过使用英国生物库的数据和问卷,对中老年人进行五年内死亡率的研究和预测。该研究方向在柳叶刀杂志一直是研究的重点和讨论的焦点内容。柳叶刀杂志给予这项研究尚可积极鼓励,但是领域内各专家学者们就不那么乐观了。MedSci为您简明扼要地整理下。

David Coggon教授  南安普顿大学职业与环境医学专业:

研究结果正如我们所预料的一样,中年人五年内死亡发生率同他们是否有基础病或有吸烟等不良生活习惯等相关。但是我对这些得分的真实性和实用性存在疑问。

作者们预言的大多数导致患者五年内死亡的因素并不会直接导致疾病的发生,即便会导致疾病,也不在患者本人的控制范围之内。作者们认为,一旦得知导致患者五年内死亡的高危因素,该因素将成为患者改变生活方式的动机。但是吸烟和肥胖方面的经验告诉我们,普及危机意识对大部分人的行为影响有限”。
   
Tim Spector教授  伦敦国王学院遗传流行病学教授:

这是一个相当庞大的研究项目,它通过对70岁以下者危险因素的问卷调查,提供了简单的预测。这个研究十分新颖,覆盖的年龄范围如此之广,同时也是第一批使用英国生物库数据,并拥有一个辅助DIY检索的特定网页。

遗憾的是,该研究得出老人长寿的秘诀和导致老人身体虚弱的高危因素同其他研究大同小异——或许一些保险公司已经致力于该方向研究数年了。
   
Stephen Evans教授 伦敦卫生与热带医学学院的流行病学教授:

如果每一个人能够认真阅读该文章,并修改Ganna和Ingelsson研究中结论夸大不实的趋势,那么每个人都能受益。

作者们认为他们的评分系统有重要优势,这是言过其实。他们认为医生或许会采取各种分数评定的方式来判定处于高死亡风险的病人是否需要采取某些特殊干预措施。事实上并没有任何证据表明他们的分数评定系统能够对医生知道病人的年龄、性别、健康状况的情况下判断病情有所帮助,因为这些信息在预测病人死亡率方面已经足够好了,尽管个体的实际情况或许更加复杂。该分数评定系统在预测个例死亡方面也有局限性。
   
作者们还说,“最终,政府和医疗机构可以利用这些信息来制定公共政策,采取相关措施来降低特定风险因素所造成的负担。”这与他们先前所说的(即他们所研究的是相关性,而不是有因果关系的危险因素)相矛盾。对这种“大数据”类型研究的依赖及倾向会误导人们对这种分析产生过度依赖。

如果您目前没有重大疾病,年龄将是预测未来五年内是否死亡的最好手段;如果你现在病得很重,那么您的死亡几率要高于未患病的同龄人士。——废话,这不是显而易见的吗?这些结论并不能解释为什么你会生病、为什么你可能会死。

这项大型研究体现出了“大数据”的有限优势以及风险。研究对平均年龄在40到70岁之间的大样本随访了近五年,可惜不是随机抽样。

从生物库中获取的数据是有效的,但是试验结果普适性不强。在“数据”方面强调的是研究技术的能力,但是数据代表什么及数据的影响是什么等这些内容并未同普通读者沟通,也没有通俗的介绍。大多数处在该年龄范围内的人五年内并未死亡,即便得分很高,超过90%的人士五年内并未死亡。

正如评论作者Thompson 和Willeit所指出,“‘上网自我诊断症’才是真正的危险因素,这篇论文所及的公众都可能受到影响”。

马志刚博士 复旦大学附属华山医院临床外科博士毕业 MedSci资深研究员:

先说好的,个人认为从研究本身而言,Andrea Ganna等人的研究非常棒:
1. 基于大样本、大数据的分析;
2. 对于“死亡”显见的预测因素进行了全面的分析,并给出了排名;
3. 对于未来的医疗保险或国家卫生投入可能有指导意义。

但是诚如专家们吐槽的那样,这个研究的结果并不吸引人:
1. “预测因素”并不出人意料;
2. 多数的因素是无法干预或预防的,如年龄、基础疾病(肿瘤);
3. 结果并不比现有的“预测”方法更加先进。

我个人认为这个研究之所以仅仅获得了“显而易见”的结果,可能是限于对医疗大数据分析能力的局限性,或者说是认知的有限;研究结果正反映了对于医疗大数据分析结果的应用(落地)的“尴尬”。一方面医学决策的给出依赖于严谨的循证证据(需要有大量的临床研究提供证据),而另一方面“大数据”似乎带给人们无尽的想象和诱惑。

怎样对医疗大数据进行更加深入的分析、挖掘?是否可以应用“大数据”的结果来预测、评价医疗决策?大数据的结果是否也需要进行验证?大数据分析是否可能改变现有的医学循证过程……

我想,需要解决这些问题,可能需要更多的兼备医学知识、数据分析/处理知识的复合型人才,同时需要有能力获得“足够”的数据进行反复地尝试、探索,才能使医疗大数据的结果真正可落地到个体应用,或者可实现精准医疗的目标。

如果您也对此研究感兴趣,请直接在下方的评论中加入讨论吧!

原始出处:

Andrea Ganna, PhD.Prof Erik Ingelsson,5 year mortality predictors in 498 103 UK Biobank participants: a prospective population-based study.Lancet. 2015 Jun 2. pii: S0140-6736(15)60175-1. doi: 10.1016/S0140-6736(15)60175-1. [Epub ahead of print]


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