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为探究医疗决策中噪声的情况，多伦多大学等机构研究人员开展相关研究。结果发现噪声影响医疗决策，多种类型普遍存在。该研究首次聚焦此领域，意义重大，推荐科研读者阅读，助力深入了解并改善医疗决策。
在医疗决策的世界里，有一个 “隐形的捣乱分子” 正悄悄影响着决策的质量和患者的治疗效果，它就是 “噪声（Noise）”。这里所说的噪声，可不是我们日常生活中听到的那些嘈杂声响，而是指在日常决策中出现的那些不想要的随机变异性。它就像隐藏在暗处的幽灵，在许多学科领域的决策过程中都能发现它的踪迹。在金融领域，股票的估值会受到噪声的影响，不同的分析师对同一只股票的价值判断可能大相径庭；在司法领域，法官对罪犯的量刑也可能因为各种因素而产生波动，这其中就有噪声在作祟。
在医疗领域，噪声同样是个不容忽视的问题。要知道，医疗决策可是关乎患者的健康甚至生命，从疾病的诊断、病情的评估，再到治疗方案的选择，每一个环节都至关重要。可噪声却在这些关键环节中搅局，影响着决策的可重复性和质量。想象一下，两位症状相似的患者去看不同的医生，却得到了截然不同的诊断结果和治疗建议，这背后很可能就是噪声在捣乱。有的患者可能因此接受了不必要的检查和治疗，不仅承受了身体上的痛苦，还增加了经济负担；而有的患者则可能因为误诊而延误了最佳治疗时机，后果不堪设想。
尽管噪声在其他领域已经有所研究，但在医疗决策中，它的 “真面目” 却还没有被完全揭开。目前，噪声在医疗决策中的普遍程度究竟如何？它对患者的治疗结果、医疗护理的过程和效率又会产生哪些具体的影响？这些问题就像一团迷雾，笼罩在医学研究者们的心头。正是为了驱散这团迷雾，来自多伦多大学医学科学研究所（Institute of Medical Science, University of Toronto）等机构的研究人员展开了深入的探索。他们的研究成果发表在了《BMC 医学信息学与决策制定（BMC Medical Informatics and Decision Making）》期刊上，论文题目为《噪声是医疗决策中未被充分认识的问题，且有其他称谓：一项范围综述（Noise is an underrecognized problem in medical decision making and is known by other names: a scoping review）》。
这项研究发现，噪声在医疗决策中确实是个 “大麻烦”，它是导致医疗实践中一些不良变化的 “幕后推手”，而且还可能对医疗护理的效率和决策的可重复性产生重要影响。研究涉及的 14 项研究表明，不同类型的噪声在医疗决策中普遍存在。7 项研究发现了模式噪声（Pattern noise，指个体对特定案例的态度中反映出的复杂模式的变异性），其中 3 项研究体现了情境噪声（Occasion noise，属于模式噪声的一种，是由瞬态效应导致的变异性 ），5 项研究显示出稳定模式噪声（Stable pattern noise，也是模式噪声的一种，指反复观察到的变异性）；8 项研究的决策过程存在水平噪声（Level noise，即不同评判者平均评判水平的变异性 ）；还有 4 项研究发现了系统噪声（System noise，由水平噪声和模式噪声组成，指同一案例在机构内评判的变异性 ）。这一研究成果意义重大，它就像一盏明灯，照亮了医疗决策中噪声这个此前未被充分认识的领域，提醒着医疗工作者和研究者们要重视噪声问题，为后续采取措施减少噪声、提高医疗决策质量奠定了基础。
为了开展这项研究，研究人员采用了系统全面的研究方法。首先，他们按照系统评价的首选报告项目（PRISMA）指南进行研究。在文献检索方面，他们选择了 PubMed 这个综合性的生物医学数据库，在 2023 年末进行了全面搜索。搜索时使用的策略是（‘noise’ OR ‘random variability’） AND (‘medical decision making’)，这样就能尽可能全面地找到与医疗决策中的噪声相关的文献。筛选文献时，设定了明确的纳入和排除标准。纳入标准包括语言为英语或法语、研究对象为医生和外科医生、干预或暴露为医疗决策、结果为对医疗决策中噪声的定性或定量描述以及评估噪声对患者结果的影响，研究设计为观察性研究、纵向研究或随机对照试验；排除标准则涵盖了语言不符合要求、研究对象为非 MD 卫生专业人员或患者、干预为非医疗决策等多种情况。对于纳入的研究，研究人员还评估了证据质量，并由两位编码员（KD 和 RL）参与判断研究中潜在的噪声类型，以此确保研究的可靠性和准确性。
下面我们来详细看看研究结果。
噪声在不同临床环境中的表现
研究涉及的临床环境丰富多样，涵盖了家庭医学、内科、心脏病学、泌尿科、神经外科、普通外科、妇产科、耳鼻喉科、眼科、儿科和成人重症监护、肾病学、移植外科、急诊医学、风湿病学以及肿瘤学等多个领域。这就像一张大网，网罗了医疗的各个角落，全面地展示了噪声在不同医疗场景中的存在情况。在这些不同的领域中，噪声以各种形式 “现身”，影响着医疗决策的准确性和一致性。
不同类型噪声的体现
- 模式噪声：在 7 项研究中，医疗决策存在模式噪声。例如，在家庭医学和内科领域，医生对患者生存情况的估计可能与实际结果毫无关联；在心脏病学研究中，压力、时间压力和疲劳等因素会干扰医生的决策，导致模式噪声出现。这就好比医生在判断患者病情时，就像在迷雾中摸索，各种因素的干扰让他们的判断出现偏差。而在模式噪声中，又细分为情境噪声和稳定模式噪声。在妇产科的研究中发现，手术时的干扰因素会影响住院医生做出合理的临床决策，这就是情境噪声在 “捣乱”；在家庭医学和心脏病学等领域，还存在稳定模式噪声，表现为医生在判断过程中反复出现的变异性。
- 水平噪声：8 项研究显示出水平噪声的存在。比如，面对相同的患者特征，不同的泌尿科医生对于下尿路症状患者是否应开始或更换药物的判断大相径庭；在神经外科，即使有基于证据的预后估计，医生们对于严重创伤性脑损伤患者的决策依然差异很大。这就好像不同的医生站在不同的角度看问题，得出的结论自然不一样，从而导致了医疗决策的不一致性。
- 系统噪声：4 项研究出现了系统噪声。例如在儿科重症监护中，教学医院较高的严重程度调整后的死亡率可能与住院医生的决策噪声有关；在急诊医学中，有住院医生的急诊科在决定哪些儿科患者需要住院时效率较低，这也体现了系统噪声的影响。系统噪声就像是多种噪声的 “混合体”，它的存在使得医疗决策的准确性和效率受到更大的挑战。
噪声的潜在来源
- 评估者的可靠性：不同决策者能力参差不齐，这对医疗决策中的噪声影响很大。在泌尿科，不同医生对下尿路症状患者的治疗判断差异明显，而且欧洲各国在良性前列腺增生相关处方上也存在很大差异；神经外科医生在判断严重创伤性脑损伤患者的预后时，一致性较差。这就如同一场比赛，参赛选手的水平不一样，导致比赛结果充满了不确定性，而在医疗决策中，这种不确定性就可能给患者带来不良影响。
- 信息呈现顺序：信息呈现的顺序也会 “惹祸”，产生噪声。根据 “系列位置效应”，人们更容易记住列表开头和结尾的信息，而在医疗决策中，信息的先后顺序可能会干扰医生的判断。比如，先呈现的症状可能会让医生先入为主，从而影响最终的诊断和治疗决策。
- 压力、时间压力和疲劳：这些因素是医疗决策的 “干扰源”。在紧急情况下，医生阅读信息或进行诊断测试时，压力、时间压力和疲劳可能会让他们出现 “隧道视野”，无法全面准确地处理信息，进而影响决策的准确性。就像在紧张的考试中，考生可能会因为压力而忽略一些重要信息，医生在面对紧急病情时也可能会出现类似的情况。
- 决策疲劳：当医生需要做出大量决策时，就容易出现决策疲劳，导致决策能力下降。这就好比一个人长时间工作会感到疲惫，效率降低一样，医生在连续做出多个决策后，后续决策的质量可能会受到影响。
- 对 I 型或 II 型错误的恐惧：医生的个性以及工作环境会影响他们对 I 型错误（假阳性，错误地拒绝了零假设 ）或 II 型错误（假阴性，错误地保留了零假设 ）的恐惧程度，进而影响决策。此外，对特定不良事件重要性的认知差异也会干扰医生的判断，比如不同年龄的医生对感染相关不良事件风险的重视程度不同，这就导致他们在是否转诊患者进行进一步检查或成像方面的决策出现差异。
在研究结论和讨论部分，研究人员指出，模式噪声和水平噪声在医疗决策中占据主导地位，其中稳定模式噪声最为常见，其次是情境噪声，系统噪声也不容忽视。噪声的产生可能与评估者的可靠性、信息呈现顺序、决策疲劳以及对错误的恐惧等多种因素有关。虽然之前的医学文献没有对噪声的亚型进行深入剖析，但这项研究填补了这一空白。
从实际意义来看，这项研究让我们更加清楚地认识到医疗环境中噪声的存在及其危害。就像给医疗工作者们敲响了警钟，提醒他们在日常工作中要注意这些容易被忽视的因素。未来，医院可以开展 “噪声审计（Noise audits）”，评估医疗决策中的噪声程度，提高大家对这个问题的认识。同时，研究人员还提出了一些减少噪声的策略，比如利用算法提供更规范的决策框架，制定指南帮助诊断和治疗，寻求第二意见来验证诊断的准确性等。
总的来说，这项研究为医疗决策中的噪声研究打开了一扇新的大门，让我们看到了这个问题的严重性和复杂性。它为后续的研究指明了方向，即进一步研究噪声审计的有效性，探索更多减少噪声、改善患者护理的管理途径。只有不断深入研究和采取有效的措施，才能让医疗决策更加准确、高效，真正为患者的健康保驾护航。
