（1）患者和医生的期望值怎样影响随机对照试验的实施
流行病学是当今研究项目设计所依赖的主要资源，对新的干预效果 提供权威性证明。据认为，随机对照试验（Randomized controlled triads，RCTs）是关于治疗效力的最令人信服的流行病学数据形式，但
随机对照试验是技术而不是真理之源。本章节认为，对随机对照试验的 社会文化成分的更好理解将有利于对其优势资格的认可并对其局限有更 好的认知。
就其简单形式而言，随机对照试验 （如果用以具体测定临床干预时称之为“临床试验”）最初指的是具有可治疗健康状况的一组相似群体。将 这些人任意地分配，或接受治疗（实验组）或不予治疗（对照组），然后 对他们进行长期跟踪了解并测量他们对治疗的反应。随机化处理并非让两 组等同，而是为了均匀地分布有可能影响到治疗反应的已知和未知因素。 有些随机对照试验也包括接受安慰剂的群组，即所施用的物质完全相似于 治疗物质，只是没有治疗效力而已。随机对照试验之所以使用安慰剂，是 设法测量治疗的哪一部分的作用有可能达到患者的期望值，即治疗是有效 的（参见Moerman,2002）。
随机对照试验充满了社会文化因素。首先，只有在特定社会情况下是 可行的。实施随机对照试验的正当性在于，社会和专业人员一致认定，某 个未有答案的研究至关重要，是否对所有患者实施治疗或不予治疗没有确 实把握。出现这种情况时，该问题早就在媒体上炒作一番，人们大概已经 形成了某种观点（比如说，实施大规模干预以减少吸烟或心脏病发病率）。 在实验进行中，个人和整个社区也许会因此争论不休，试图改变他们自己 的做法。这种“知情效果”可能同时改变实验组和对照组的行为，使得干 预措施导致实验组比对照组出现明显改善的可能性减少。个中明显存在自 相矛盾的情况:对对照试验可能得以实施的同样条件进行分析确认其是否 成功时，可能产生重重困难。
由于临床试验对比的是新老治疗方法，或根本没有对比，实验性治疗 方法必须有可能改善现有公认的治疗方法或标准，否则很难从道义上证 明，可以随机对一部分人实施该治疗方法。当某种疗法前景看好，而某种 疾病又特别危险时，必须设计一种试验，当新的治疗手段出现效果时，试 验就可以终止。换言之，若临床试验过程中，科学意见认定该实验性治疗 有效果，就必须修正该试验，以便为对照组实施这种治疗。监督委员会为 此应运而生:跟踪了解治疗效果并且就提前终止某项研究是否妥当做出抉
择。由于效果得到证明而有必要停止随机对照试验，这说明改善健康状况 比研究成果更为重要。人们之所以坚信人不是科学试验的天竺鼠，部分原 因在于近期的某些事件所为（例如，塔斯克基梅毒研究涉及对感染疾病但 不知情的非洲裔美国人数十年不予治疗；另外还有纳粹在集中营囚犯身上 实施的医疗实验等事例）。
作为其理论基础的有机部分，如果对比试验针对的是稳妥治疗方法所 隐含的科学不确定性，这也有待于公众舆论达成一致，即参与试验给参加 者带来潜在的好处和情有可原的风险。工业制药是随机对照试验的主要资 助来源，而且制药公司越来越愿意经营赢利性研究企业来从事这些试验， 而不是委托教学医院和医学院。由于公司赢利比获取知识更为重要，人们 就越来越质疑让病人参与实验的做法。配药研究现今也颇为复杂，因为赞 助团体就开发新治疗方法对制药公司和联邦政府施加压力。这些团体设法 跟踪对其成员可能有用的新疗法，许多人用数据库显示现在临床试验需要 什么样的患者才能符合注册要求。临床试验过程中的新兴力量是那些刚刚 涌现的患者支持团体，比如艾滋病患者的“行动起来”（Lowy,2000），“美 国小精灵”或新基因疗法研究的“全国马凡协会”（National Marfan Association）等（Rapp,2001）。抗逆转录酶病毒疗法最初进行艾滋病患 者临床测试时，加入患者支持团体所倡导的临床试验是得到治疗的最佳方 式。然而，在这种情况下，患者真正感兴趣的是参加有可能接受治疗的支 持小组，这显然不符合研究项目的随机化构建原则。
研究人员应对这种压力的方法之一是设计方案，让患者经过预定一段 时间后从研究的一个分支“过渡”到另一个分支。起初指定接受积极治疗 的人后来也许会转换为安慰剂小组成员，而安慰剂分支的人后来则接受积 极治疗。在这一“社会交换模式研究”变换中，研究人员创造的设计方案 反映了患者对获得治疗的渴望。患者需要的是某种治疗而不是不予治疗， 即便该治疗方案证明无效乃至有害。
如果研究人员未能对潜在参与者等量描述研究选项，也可观察到类似 的动态机制。其特殊的重要性在于，若随机化对比试验除了治疗分支外还 包括强化监视分支，许多病人不太可能接受相等的机会，即要么接受干
预，要么什么也没有。现在依然很难弄清楚，潜在的研究主体是如何考虑 自己同意还是拒绝参加随机对照试验的。有一项深入定性研究是采访重病 新生儿父母并请求他们参加一次临床试验，结果发现他们通常不了解随机 化过程或其理论基础（Snowdon等,1997）。此外，研究人员有时无意识 地令父母们产生错觉，认为是在推广一种取代常规疗法的新疗法。英国有 个创新设计方案将试验置于定性研究计划之内，探索并解决了这一两难困 境。详细采访探索了研究项目参与人员如何理解研究信息，而实际征募会 议用磁带录音探索征募人员是如何表述研究信息的。研究人员发现，研究 项目初期，征募人员首先提出了积极治疗选项，称积极治疗选项富有进取 性和疗效，而最后提出的才是观察法，称为“关注地等待”（Donovan等, 2002∶768）。随着分析的进展，关于怎样改变表述策略的建议分发到所有 研究中心。所建议的许多变动中包括，用“积极观察”代替先前的“关注 地等待”。久而久之，患者自愿参与任何研究分支的随机化比率从40%提 高到70%。该研究方法也允许研究人员探索招募人员的信心影响患者抉择 的其他途径。
（2）为什么随机对照试验限制了干预的可能性
随机对照试验在“循证医学”中作用很大，因为这一方法将当代研究 和临床实践结合起来，利用临床试验评价重大治疗方案，然后根据其成本 和疗效予以比较。随机对照试验方案的优点体现在统计性和社会性上。对 描述不同研究群组的多群体人员的聚集数据分析（所谓的元分析）常常将 其数据来源限制为临床试验，所以只有最突出的研究结果得到分析。这就 制约了赖以利用的理论模型以及可作为证据的数据种类。
随机对照试验作为流行病学新型技术，在过去 30年里风行不衰。从事科学文化内涵研究的人员指出，虽然新技术常常令人目睹新生事物，但 也有助于解释人们新近所见所闻未必是通过技术转换而来的，而是“天然” 之物。利用随机对照试验来研究社会网络、社区和不平等对健康的影响困 难重重，使这些影响看起来缺乏证明，因此不太“科学”。实际上，难以 获取数据的障碍是主题和研究设计之间的错配，而不是主题内在的弱点。
历史上众多心血管疾病临床试验一直排斥妇女的参与，直到80年代 才有所改观。这一事例说明技术如何使结果显得“自然”。人们认为女性 风险较低，所以对她们测量较少，任她们在很大程度上变得无影无踪。美 国国家健康学会现在正设法消除这种不平衡状态，以行政裁决（行政干预 形式）迫使研究人员把所有面临潜在风险的群体纳入研究范畴，否则就解 释清楚任何例外现象。我们将来有可能在妇女、少数民族和儿童中看到更 多“卫生问题”和新的风险，并非因为出现新的流行病和风险，而是因为 这些群体在过去的研究中受到忽视。
所有涉及随机对照设计的干预试验面对共同挑战。为了在个人或社区 中均匀地分布基线区别，试验必须随机将个人或社区分配到干预组或对照 组。但是，若使统计分析合法有效，随机单位必须等同于分析单位。当个 人被随机安排到干预组，结果应该是基于个人的统计，比如接受实验治疗 X的个人与接受安慰剂Y的个人构成比例性对照体系。当群体、社区或城 市随机安排到干预组，该群体、社区或城市也应该是分析单位。这就产生 了两个问题:其一，将数量有限的社区随机安排到干预组和对照组并不能 保证这些社区成员中的基线特征分布均衡。其次，接受干预的社区个人成 员的健康结果不应被视为彼此独立无关，虽然用于对比个人比率的统计试 验通常假定这种独立性（Kirkwood等,1997）。
如果把整个社区选作干预组，而研究人员感兴趣的是类似于心血管疾 病率等结果变量的平均水平，那么分析应该首先按社区来合并计算那些比 率，然后那些比率的分布情况可以在干预和对照社区组之间加以比较。这 一设计要求对研究项目的复杂性和成本意义重大，因为随机化安排10个、 16个或30个社区并管理其半数的各自干预非常复杂，远远超出假定计量 一个社区的所有成员作为“实验性”客体，另一个社区的所有个人作为 “对照”客体。如果某项研究包括一个干预社区和一个对照社区，真正的 研究单位有两个，而不是两个单位中的所有个体成员。
研究人员想方设法解决基于社区干预所面临的统计和设计问题，例 如，人们可以长期多次测量每个社区的变化，或比较每个干预社区和对照 社区，或比较每个社区范围内接受干预的和那些不接受干预的人（就另外
选项而言，参见Kirkwood等,1997），但这些复杂性本身从另一个角度说 明了为什么社区干预的对照试验非常少。
随机对照试验一般不用于评估社会和经济对健康的影响。在上世纪 70年代和80年代，美国出现大量随机对照试验，涉及生活费用、住房津 贴和工人培训计划等（Oakely,1998），但这些随机对照试验一般都超出了 健康领域，是测试比较项目设计，是对个体层面而非社区层面的数据分 析。随机对照试验的成本和复杂性进一步限制了采用试验手段予以回答的 研究问题类别，诸如社会网络、邻里作用或社会不平等的复杂社会力量， 不可能任意地赋值于某一个人，而且还不能加以抑制。
另一方面，药物治疗效果、外科手术后果以及某些类型的行为干预完 全可以利用随机对照试验方案予以评估。疾病控制和预防中心最近开始评 估预防性干预（社区防治工作指南），特别重视随机化试验数据，恰如循 证医学所为，但有些专家预言，其结果是该指南所包含的数据很少是真实 的社区干预数据，而更多的数据是针对个人或小群体的干预（Green和 Kreuter,2000）。
越来越多地用于全球健康研究的一种随机对照试验，称为多中心随机 对照试验。多中心随机对照试验从不同研究中心汇集大量患者，有时涉及 多个国家，在每个地点施加同一干预，然后即刻根据所有站点集合人口的 所有试验客体和所有对照客体情况对干预效果进行评估。多中心随机对照 试验减少了实施试验所需要的时间，增加了结果的推广性和效能。多中心 随机对照试验设计对研究人员强加了限制性，例如，某站点的患者可能实 际上具有范围甚广的社会和文化背景，但由于不同中心的差异所导致的患 者多样性被视为障碍而不是裨益，因为患者多样性愈强，就愈难以归纳概 括，所以人们一直设法让研究协议和干预过程尽量简单规范。这样就限制 了可以用这一格式予以评价的干预类型，也限制了地方研究人员将全球性 干预措施适配其地方环境条件的尝试。只有某些类型的干预有可能通过流 行病学评估这一新流行形式。该设计方案推动了问题类型的多样性，而不 是反之。
由于随机对照试验技术如此重要并广为重视，有力地决定了得以推荐
（具体而言，因为对照试验中得到了证明）或不予推荐的干预类型（例如， 那些不容易通过对照试验加以评价的干预措施）。随机对照试验的确是强 有力的工具，但本章认为过分依赖随机对照试验，将其当作最权威的证据 来源，其结果有可能限制了想像力并妨碍公共卫生事业的进展。
