他汀类药物的真实疗效与副作用
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【他汀类药物的真实疗效与副作用】
不管开啥处方，医生都有责任告知病人它的风险和效用。
然而，医生很少告知病人绝对的风险数值，比如需治疗人数（NNT）——换句话说，就是药物实际上帮了多少人。
还有需伤害人数（NNH）——换句话说，就是药物实际上害了多少人。
或者延寿数——即它能让你多活多久。
尽管这些信息都是病人想知道的，医生却很少提供。
如果医生只告知患者相对风险的降低值，如果告诉患者某种药可以降低34%的心脏病发作风险，那么有9/10的病人同意服用此药。
如果用绝对风险降低值来表述同样的信息，那就是减少了1.4%的心脏病发作人数。
那么，同意服用该药的患者就降到了4/10。
如果用需治疗人数传递同一信息，则只有3/10的患者会同意服用。
所以，如果你是一名医生，且真心希望病人吃药，你会使用哪个统计数据呢？
使用相对风险统计数据夸大好处，使用绝对风险统计数据淡化副作用，这被称为统计欺骗。
为了了解如何操纵科研数据来实现这一点，我们来看一个例子。
这是随机服用安慰剂的人，5年内的心脏病发作率。把它与服药者的数据相比较，服药组风险明显降低。
如果你想让他汀类药物听起来效果好，你会使用相对风险降低值，即降低了24%的风险。
如果你想让他汀类药物听起来效果差，你会使用绝对风险降低值，就说减少了3%的心脏病发作。
然后你能同样操纵在副作用方面的数据。
例如，他们发现安慰剂组的290名女性中，有1名在5年内患乳腺癌，这一比例为0.3%.
而他汀组的286名女性中，有12名患乳腺癌。这一比例为4.1%。
因此，在这项研究中，支持他汀类药物的说法是：它可能会降低24%的心脏病发作风险，但只会增加3.8%的乳腺癌风险。
而反对服他汀类药物的说法是：它可能只会减少3%的心脏病发作，却会增加1267%患乳腺癌的风险。
从技术上讲，这两种描述都对。
但你可以看到，如果你有倾向性地陈述风险和好处，就可以很容易地操纵大众。
所以理想情况下，你应该同时使用相对风险降低，和绝对风险降低的统计数据。
在疗效方面，当你把一堆他汀类药物试验放在一起，看起来相对风险降低了25%。
如果你10年心脏病或中风的风险是5%，那么服用他汀类药物将从5%降至3.75%，即绝对的风险减少1.25%，或需治疗人数为80。
这意味着在接下来的10年中，服用该药物后，你有1/80的机会避免心脏病发作或中风。
如你所见，随着你的基线风险越来越高，即使你降低了25%的风险，绝对风险降低也会越来越大。
在20%的基线风险下，如果你服用这种药物，在接下来的十年里，100人不做任何事情，10人可能会心脏病发作。
你有1/20的机会避免心脏病发作或中风。这就是好处。
就风险而言，乳腺癌的这一发现，似乎是偶然情况。
综合所有的研究，他汀类药物的使用和癌症风险之间没有关联。
至于肌肉问题，估计从千分之一到近五十分之一不等。
如果所有的数字混在一起看，梅奥诊所开发了一个很棒的可视化工具。
对于那些考虑使用他汀类药物的平均风险人群，在接下来的10年里，如果这100人在这10年里每天都服用他汀类药物，8人仍然会心脏病发作，但2人不会。
所以，在接下来的10年里，服用这种药物帮助你避免心脏病发作的几率是1/50。
缺点是什么？
每天服用一片药的成本和麻烦，可能导致一些胃肠道副作用，大约5%的肌肉疼痛和僵硬，约2%的可逆性肝脏炎症，2万名患者中可能有1人出现更严重的身体损伤。
注意，这两张笑脸代表避免了心脏病发作，而不是挽救了生命。
如果你没有已知的心脏病，服用几年的他汀类药物可以挽救你的生命的几率大约是250分之一。
如果你想要一个更个性化的方法，梅奥诊所有一个交互式工具，还可以让你计算10年的风险。
你可以通过以下链接直达：bit.ly/statindecision。
延伸阅读：
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参考文献：
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文：格雷格医生 / 能救命的营养学
翻译：Min Tan
编辑：Hailey Chang
格雷格医生
◾全科医生，专攻临床营养学
◾毕业于塔夫茨大学医学院及康奈尔大学农业学院
◾公益组织NutritionFacts.org能救命的营养学创办人
◾纽约时报畅销书作者
◾营养、食品安全、公共卫生等主题国际知名讲者
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