安慰剂在外观和味道上应该与有效药片一样。安慰(假)手术也可用于外科临床试验因子设计——这种研究可以允许按照预定结果对一种以上各自独立的变量的作用(无论是分离的还是联合的)进行研究。例如，2×2因子设计可以检验安慰剂、单独阿司匹林、单独链激酶或阿司匹林加链激酶在急性心脏病发作中的作用

　　问题3：科研设计是否适合于这项研究？对这个问题最佳的阐述方法是考虑这项研究涉及到哪个大概的科研领域。绝大多数研究都是有关下面方框中的一个或多个大概的领域。

　　大概的科研领域。治疗：检验药物治疗、外科手术、其它医疗服务方式或其它干预措施的效果。首选的研究设计是随机对照临床试验。诊断：证实某一新的诊断性实验是否有效(我们能否相信它)，是否可靠(我们是否每次都能得到相同的结果)。首选的研究设计是横断面调查。在横断面调查中，研究对象要接受新的检验方法和金标准方法的检查。

　　筛选：证实能够用于大规模人群检验并在症状发生前期检查出疾病的检查方法的价值。首选的研究设计是横断面调查。预后：确定早期发现的患有某种疾病的病人可能发生什么情况。首选的研究设计是纵断面队列研究。病因：确定某种假定有害的物质，如环境污染，是否与疾病的发生有关。首选的研究设计是队列研究或病例-对照研究，取决于这种疾病的罕见程度，但是，病例报告也能提供关键的信息随机对照临床试验在随机对照临床试验中，参加者是按照一种程序（类似于投掷硬币）被随机分配到干预组（如药物）或另一组（如安慰剂治疗或另一种不同的药物）。两组都被随访一个特定的时期，并按开始时所确定的研究结果（死亡、心脏病发作、血清胆固醇水平等）进行分析。一般而言，除了治疗措施外，两组都是相同的。因此，从理论上说，研究结果的任何差异都归因于治疗措施。有一些比较治疗组和对照组的临床试验并非随机试验。随机分配在这些试验中或许是不可能、不现实的或是不道德的——例如，比较婴儿在家中出生和医院中出生的结果。更常见的是，缺乏经验的研究者比较一组（如病房A中的病人）和另一组（如病房B中的病人）。应用这样的设计，根本不可能在统计学的水平上对两组间进行合理的比较。回答诸如下列问题应该用随机对照临床试验：。对某一特定的疾病，所研究的这种药物是否比安慰剂或另一种药物效果好？。对某一特定的疾病，宣传页是否比口头建议能更好地帮助病人对治疗方法作出明智的选择。但应该记住，随机试验有一些缺点（见框图）27。还应该记住，随机试验的结果在适用性方面有所限制，这是因为排除标准（确定哪些病人不应该进入研究的原则）的偏倚；纳入标准的偏倚（从不能代表这种疾病的某一人群中选择研究对象）；拒绝给予某些组群的病人知情同意的机会以便纳入该研究28；仅仅分析预先确定的“客观”的终点结果，而可能排除了干预措施质量的重要方面；以及发表偏倚（选择性发表阳性结果的研究论文）29。目前，医学杂志报道随机对照临床试验有一个推荐格式30，如果你在撰写这方面的论文，应该尽力遵循它的要求。　　随机对照临床试验设计优点。允许在一个精确选定的病人组群中(如50～60岁的绝经妇女)，对某一单独的变量(如药物治疗与安慰剂的效果对比)进行严格的评价。前瞻性设计(资料来自开始研究以后发生的病例)。应用假设-推导进行推理(寻求否定，而非证实本身的假设)。通过比较基线指标相同的两组来消除潜在的偏倚(但请参见下文)。允许做汇总分析(在后期对许多相似的临床试验的数字结果联合分析)缺点昂贵并且耗时，因此，在实践中：。许多随机对照临床试验，或者从未作过，或者研究的病人太少，或者进行的研究时间太短。绝大多数随机对照临床试验是由大研究机构(大学或政府主办)或药厂提供资助，最终由这些单位来确定研究日程。经常使用替代的终点指标而非临床测量结果，可导致“潜在的偏倚”，尤其是：。随机化不理想(见上述)。没有对所有合格的病人进行随机化分配(临床医生在临床试验中只让那些他们认为可能对干预措施反应好的病人参加)。未由资料评价人员将病人的随机化状况进行盲法分析队列研究在队列研究中，根据暴露于某种特定物质（如一种疫苗、一种药物或一种环境毒素）的不同，选择两组（或更多组）人群，然后随访，观察每一组有多少人发生了某一种特定的疾病或其它后果。在队列研究中随访的时间通常以年（有时10年）来计算，因为许多疾病，尤其是癌症发病需要这样长的时间。值得注意的是，随机对照临床试验通常是从已经患有某种疾病的病人开始研究，但绝大多数队列研究是从研究对象开始，这些研究对象可能发病，也可能不发玻有一种特殊类型的队列研究可用于确定疾病的预后（患有疾病的人可能发生什么后果）。一组已经被诊断为患有某种疾病的早期病人，或在筛选检查中有阳性结果的病人被收集起来（起始队列），然后反复进行随访，以观察不同结果的发病率（每年发生的新病例）和病程。世界上最著名的队列研究是由AustinBradfordHill爵士、RichardDoll爵士及后来的RichardPeto进行的。这项

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