Medical Care：特异性抗原筛查是否必要 各方看法不一

已经有英国统计数据分析人员对抗体抗原（PSA）SNP提出批评了不能容忍，这项为防治恶性肿瘤而设立的SNP往往一年一次。已经有撰写的的随机乳恶性肿瘤结果到底足以支持这一不能容忍呢？Medical Care月刊日前在其九月号的“正方/反方（point/counterpoint）”新闻报道里面严厉批评卓有成效聚焦。Medical Care月刊威科临床（Wolters Kluwer Health）旗下?Lippincott Williams Co Wilkins（LWW）出版社的举足轻重学术期刊之一。

西雅图Fred Hutchinson乳腺恶性肿瘤统计数据分析里面心的Ruth Etzioni麻省理工学院和他的室友们撰写文章称对如前所述PSASNP的反对建议过于依赖于随机抗病毒统计数据。他们视为模型统计数据分析更能真实再现PSASNP的仍然效果。而加州大学戴维斯校本部的Joy Melnikow麻省理工学院和他的室友们则显然，随机抗病毒已经提供者了足够的证据，足以反对PSASNP。 正方：短期乳恶性肿瘤不能再现仍然不确定性 去年，英国防治临床社会活动分组（the U.S. Preventive Services Task Force）对如前所述PSA恶性肿瘤SNP提出批评反对建议。这项反对建议主要基于已经有撰写的两个统计数据分析（分别来自拉丁美洲和英国）。两项统计数据分析都是将男性随机分配至PSA年度SNP分组和无SNP分组，结果均发现PSA年度SNP未能减低恶性肿瘤的失踪不确定性。 但是Etzioni麻省理工学院和他的室友们视为，作为SNP意图的依据框架，这两个乳恶性肿瘤都普遍存在很大值得注意。他们引述，与社群SNP单项所提供者的仍然结果相比，SNP抗病毒往往只能提供者短期结果。他们视为，仅从随机抗病毒统计数据的表面判断，“会污蔑PSASNP（相比之下无SNP）在英国极有似乎普遍存在的仍然社群效应。” Etzioni麻省理工学院和他的室友们聚焦了模型统计数据分析的结果，视为模型统计数据分析体现了与众不同的论据，却说明PSASNP的诱因。根据这些模型统计数据，已经有英国恶性肿瘤失踪数减低的45%可归因于SNP，而33%便是疗程进展。当依据随机乳恶性肿瘤统计数据推测英国人群的仍然结果时，归因于SNP的仅仅失踪减低比原乳恶性肿瘤报道至少高出五倍。 模型统计数据分析所提示的过度诊断率也比乳恶性肿瘤的报道低——SNP发现幼苗的恶性肿瘤，而这种恶性肿瘤那时候也没有什么危害性。Etzioni麻省理工学院和他的室友们总结却说：“对于以自然病程漫长为特征的癌症而言，主要根据短期SNP乳恶性肿瘤制订乳腺恶性肿瘤SNP意图的危害性似乎多于其诱因。” 反方：乳恶性肿瘤是SNP效果的最佳证据 但是，在反对这一论据的文章里面，Melnikow麻省理工学院和他的室友们则引述，英国和拉丁美洲的乳恶性肿瘤分别提供者了对25万多人随访11或13年的统计数据。他们还引述，英国的乳恶性肿瘤高度推选了其人群，试验没有发现年度PSASNP造成失踪减低。（在英国防治临床社会活动分组提出批评对PSASNP的反对建议时，Melnikow麻省理工学院和他的室友们是该社会活动全体成员）。 他们还提出批评，由于普遍存在“多重失踪原因”（competing causes of death），越发不似乎在仍然随访里面出现恶性肿瘤失踪大大减低的情况。随着成年增长，过度诊断的良机和SNP的潜在不确定性也很似乎减低。Melnikow麻省理工学院及其共同作者们总结却说：“根据统计数据分析模型的推测基于一个错误假设和统计数据分析人员的性取向，不可与来自临床试验的证据正因如此。” 在一篇署名文章里面，Etzioni麻省理工学院的团队严厉批评采取响应，引述统计数据分析模型在解答SNP的害处与诱因时起到不可忽视作用。“尽管我们承认SNP乳恶性肿瘤在SNP意图制订过程里面的里面心地位”他们却说道，“我们依然坚持视为在SNP乳恶性肿瘤的阐述和制订SNP意图时，统计数据分析模型是非常强大的工具。” 按照辛辛那提大学临床里面心Ronnie D. Horner麻省理工学院的推测，这场争论“已不再是接连不断学术聚焦”。在医疗改革里面，人们更重视癌症的防治，提供者最能体现价值的服务至关举足轻重（这仅限于乳腺恶性肿瘤SNP）。尽管很难得出结论一个简单的解法，Horner麻省理工学院仍却说道：“我想要这次正反交锋将在临床统计数据分析人员里面牵起接连不断聚焦，就此提出批评越发有高度的指导建议，判断卫生保健服务到底是不是旨在防卫身心健康”。

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编辑： 冯志华