临床实践指南的未来发展：从传统到个性化医疗的演进

《Critical Care》：On the future of guidelines

本刊推荐：为解决临床实践指南开发缓慢、资源密集且易过时的问题，Wiersinga等学者聚焦指南未来发展，系统比较了传统指南、快速指南(RPGs)和动态指南的优劣，并探讨了GRADE、快速证据合成及人工智能(AI)辅助等证据评估方法。研究指出，未来指南发展需结合混合模式与AI技术，并迈向个性化推荐，对缩小证据与实践差距具有重要意义。

　　

在医学领域，临床实践指南是指导医生进行临床决策的重要依据。然而，一位备受尊敬的重症监护医生在一次指南委员会会议上的感叹道出了当前指南制定的困境：“GRADE（推荐分级的评估、制定与评价）是一种耗尽指南委员会所有志愿者精力的绝佳方式，但可能对最终形成推荐意见帮助不大。”这句话尖锐地指出了传统指南开发过程缓慢、资源密集的现状。随着医学研究的快速发展，新证据不断涌现，传统指南往往在发布时或不久后就已经过时，这严重影响了其在临床实践中的指导价值。

面对这一挑战，来自阿姆斯特丹大学医学中心、哥本哈根大学医院等机构的Wiersinga教授团队在《Critical Care》杂志上发表了前瞻性评论文章，系统探讨了临床实践指南的未来发展方向。文章比较了不同指南格式的优缺点，分析了新兴的证据评估方法，并提出了向个性化推荐演进的重要趋势。

主要技术方法概述

本研究为评论性文章，主要基于对现有文献和指南开发实践的系统性分析。作者重点探讨了三种指南开发模式：传统临床实践指南、快速实践指南(RPGs)和动态指南。在证据评估方法方面，深入分析了GRADE框架、快速证据合成方法以及人工智能(AI)辅助工具的应用。同时，文章还通过具体案例研究（如Buell等人对个体化氧疗目标的研究）说明了异质性治疗效应(HTE)分析和机器学习在个性化推荐中的应用价值。

不同类型指南的比较分析

传统临床实践指南通常每3-5年发布一次，具有全面性、多学科性和多主题性的特点。它们系统回顾证据基础，评估利弊平衡，并发布透明的分级推荐意见。其优势在于可信度高、认可广泛和方法学结构化，但缺点是资源密集、开发周期长，且发布时或不久后可能过时。不同机构发布的同一主题指南有时还存在不一致性，给临床医生带来困惑。

快速实践指南(RPGs)是为应对紧急、单一的临床问题而出现的，能在几周或几个月内提供有针对性的指导，特别是在出现可能改变临床实践的新证据时。其关键优势是响应迅速，能加速证据向实践的转化，尤其在公共卫生紧急事件或新疗法出现时。例如，关于右美托咪定用于ICU患者镇静以及ARDS（急性呼吸窘迫综合征）患者神经肌肉阻滞的RPGs就是典型例子。然而，RPGs的缺点包括缺乏全面性和潜在的碎片化问题：临床医生可能需要查阅多个RPGs才能覆盖相关的临床问题。此外，在时间压力下确保方法学严谨性也是一项持续挑战。

动态指南可能是近年来最具变革性的发展。它们依赖于持续的证据监测和主动 surveillance（监测），快速整合新证据，并近乎实时地传达更新。COVID-19大流行证明了其价值，显示它们特别适用于快速发展的临床主题。好处包括保持指南的更新性和时效性，提高可用性，缩小知识到实践的差距。然而，它们需要持续的资源投入、复杂的证据监测和强有力的协作。传统指南通常获得广泛认可——例如，“拯救脓毒症运动”得到了20多个学会的支持——但要为动态指南争取类似的支持可能具有挑战性。

总体而言，传统临床实践指南全面但缓慢，RPGs快速但狭窄，而动态指南旨在将及时性与可信度结合起来，但需要持续投资。每种方法都有独特的优势和局限性，混合模式越来越可能成为趋势。

证据评估方法的演进

GRADE方法仍然是最广泛使用的标准。它以PICO（患者、干预、比较、结果）格式构建问题，评估证据的确定性，并制定平衡利弊、价值和资源的推荐意见。正如David Sackett几十年前强调的，“外部证据只有通过临床专业知识的过滤并应用于个体患者时才有意义”。将证据转化为实践仍然是医生的责任，清晰的指南目的对于接受度和影响力至关重要。

快速证据合成方法的出现是为了通过简化评估来补充或加速指南开发；例如，限制资格标准、有目的地抽样更丰富的研究，以及将搜索限制在几个优先数据库中。早期让知识使用者参与、标准化模板和有针对性的质量检查可以进一步提高效率。它们的主要优点是速度，使其特别适用于RPGs或紧急的动态指南更新。权衡之处是深度和全面性降低，以及遗漏证据的风险，因此对“捷径”和保障措施的透明度对于保持可信度至关重要。

人工智能(AI)工具正在开始重塑证据合成。例如，大型语言模型已在起草推荐意见方面进行了测试。最近一项关于ChatGPT起草脑脓肿指南的评估显示与专家共识有大量重叠：在20个问题中的17个上，ChatGPT能够就脑脓肿患者的管理给出推荐意见，包括证据的确定性和推荐强度，与官方指南一致。然而，它也产生了两个与指南直接矛盾的推荐意见，与对患者造成伤害的直接风险相关。这强调了AI在加速合成和起草方面的潜力，但也指出了其风险：缺乏透明度（“黑箱”输出）、不准确性和临床医生接受度的不确定性。AI的负责任整合将需要人工监督、验证和监管框架。

迈向个性化推荐

大多数临床指南推荐基于临床试验证据；然而，平均治疗效果可能不代表个体结果，个体效果可能更大、更小甚至相反，这种现象称为异质性治疗效应(HTE)。如何将个体化治疗效果纳入指南？在两项试验的二次分析中，Buell等人使用机器学习预测危重机械通气成人患者较低与较高氧合目标的个体化效果。预测的益处因患者表型而异，一些患者在较低目标下改善（例如，急性脑损伤），而另一些患者在较高目标下改善（例如，脓毒症）。应用个体化目标而非试验分配的平均值估计可将总体死亡率降低6.4%。下一步是前瞻性测试HTE指导的治疗策略。指南中更多的个性化是一个必要的未来方向，尽管具体机制仍在探索中。

同时，即使是最好的证据，如果不能嵌入临床工作流程，其影响力也可能有限。将指南嵌入电子健康记录，包括临床决策支持模块，可能是缩小“实施差距”的重要一步，这一差距通常大于知识差距。结构化的数字指南格式也将提高可发现性和可重用性。

结论与展望

临床实践指南的未来发展必须在严谨与效率、全面性与及时性、创新与安全之间取得平衡。传统、快速和动态指南各有独特优势，混合模式可能会成为主流。同样，GRADE、快速证据合成和AI辅助方法最好被视为互补。关键的下一步包括从群体平均水平转向更个性化的推荐，将指南整合到数字工作流程中，以透明和安全的方式使用AI，并推进实施路径。

最终，指南的价值不仅取决于方法学的严谨性，还取决于临床相关性、可及性和适用性，最终为改善患者护理做出贡献。下一代指南开发应缩小证据与实践之间的差距，为临床医生提供实时、情境敏感的支撑，同时使整个过程不那么令人精疲力竭且更有回报。