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在医疗领域，医患间风险信息沟通存在诸多难题，如临床医生依赖口头描述、患者算术能力低等。研究人员开展了 “Communicating Numeric Risk Information to Patients” 的研究，提出了有效沟通的策略，这对改善医患沟通、助力共享决策意义重大。
在当今医疗环境中，随着健康结果研究和临床预测模型的不断发展，风险信息越来越丰富，这为医疗决策提供了更多依据。然而，在医患沟通中传递这些风险信息却困难重重。比如，一位 80 岁结肠癌患者，面对医生给出的 “高” 生存率和 “2 - 6%” 严重副作用风险信息，依旧感到困惑，只能依靠网络上其他患者的经历来做决定。这一现象凸显出目前医患风险沟通存在的问题：临床医生常常依赖口头描述风险，像 “不太可能”“常见” 这类模糊词汇，不同医生理解和患者的解读都可能大相径庭，导致患者对风险的估计偏差；部分患者算术能力低，难以理解医学统计数据和概率的深层含义；即便知道数字，患者也可能不明白其对医疗决策的实际意义；患者还常依赖认知启发法（mental short - cuts），受情绪或他人经历影响，忽视基于证据的数字风险信息；风险信息本身存在不确定性，医生和患者往往忽视这一点；医生还容易陷入知识诅咒，错误地认为患者能理解专业知识。这些问题严重阻碍了患者做出基于自身偏好的明智医疗决策，因此，如何有效解决医患间数字风险信息沟通难题迫在眉睫。
为了应对这些挑战，来自美国俄勒冈大学新闻与传播学院科学传播研究中心、心理学系，美国国家癌症研究所行为研究项目，美国北卡罗来纳大学医学院外科和莱恩伯格综合癌症中心的 Ellen Peters 博士、Paul K. J. Han 博士和 Clara N. Lee 博士等研究人员开展了相关研究 。他们深入剖析问题，并提出了一系列有效沟通风险信息的策略，该研究成果发表在《Journal of General Internal Medicine》上。
在研究方法上，研究人员主要通过对临床实践中大量医患沟通案例的分析，总结出当前存在的挑战。同时，结合已有的相关研究成果，综合归纳出应对这些挑战的策略。
研究结果主要围绕以下几个方面：
- 用数字沟通（Communicate with Numbers, Not Only Words）：研究发现，使用数字风险估计进行沟通，而非仅用文字，能减少患者对风险的高估，提高患者遵循医生建议的意愿。例如，告知患者 “头痛的概率是 7%”，相比 “头痛很常见”，更能让患者准确理解风险12。
- 降低认知负担（Decrease Cognitive Effort）：临床医生应只提供最重要的信息，避免无关信息干扰患者。并且，帮助患者完成必要的数学计算，比如计算长期用药风险时，直接给出整个用药期间的风险，而非单年风险，以降低患者理解难度34。
- 赋予数字意义（Provide the Numeric Meaning）：为帮助患者利用数字风险数据做决策，医生可通过提供解释性文字（如 “6% 的风险通常被认为较低” ）或比较背景信息（如 “患者的 6% 风险对比平均 12% 的风险”），让患者理解数字背后的含义。但医生也需意识到，这些解释和对比可能带有价值判断，应与患者探讨56。
- 承认不确定性（Acknowledge Uncertainty）：风险信息存在诸多不确定性，医生要让患者明白这些限制，如个体与研究群体的差异、数据的局限性等。在沟通时，可使用 “大约” 等词汇或风险范围、置信区间来传达不确定性78。
- 通过教回技术检验沟通效果（Test Your Communication Through Teach - Back Technique）：采用教回技术（如 “你能说说目前你理解的内容吗”）和询问患者问题，能实现即时反馈和修正，促进医患双方对风险信息的理解，增强医患关系910。
研究结论表明，通过实施这些策略，能够有效提升医患间数字风险信息的沟通效果，帮助患者更好地理解风险，做出更符合自身偏好的医疗决策。在讨论部分，研究人员也指出，尽管临床工作繁忙，但医生可将这些策略融入日常沟通脚本中，这样既能提高沟通效率，也有助于教学。这一系列研究成果对改善临床实践中的医患沟通、推动共享决策（shared decision - making）具有重要意义，为提高医疗服务质量提供了关键的理论支持和实践指导，让医疗决策更加科学、合理，真正做到以患者为中心。
