按︰Factcheck Lab與《科學狗》合辦的「氣候變化×公共衛生新聞培訓計劃」於10月21日開始，至今已完成了四節工作坊。在第一節「科學報導入門 (上)」及第三節「氣候危機與失實資訊」，Factcheck Lab執行編輯鄭家榆負責講述部分內容，分別介紹醫學研究的類別、處理有關新聞的注意事項，以及氣候失實資訊的手法等。本文內容取自第一節的講材。
上面這幅漫畫出自我最近在讀的一本書《Medical Journalism》（詳細資料見延伸閱讀），由Gunnar Kaj及Ragnar Levi所畫（後者為此書作者），內容講述醫療新聞的常見問題、記者應如何理解醫學研究及準確報導，而這幅漫畫在諷刺不少醫療、健康方面的新聞過度簡化研究結果，淪為「XX引致／消除YY！」的誇張宣稱。
漫畫所諷刺的現象，源於傳媒傾向報導有趣或出乎意料的事情，以致過份強調新研究、新發現，而且容易把統計上的相關視作因果關係。然而，科學上因果關係不容易確立，需要研究證據支持。即使醫療或健康方面的新聞會引用研究作為證據，但科學研究和實驗的種類繁多，而且作用及可靠程度不盡相同，若未有注意到各類研究的作用及局限，便容易引起誤解。
以下簡介幾種常見的研究類別。
隨機對照實驗
要有效測試一項介入治療（以下以藥物為例）的效用，我們需要把測試對象分為最少兩組——實驗組（experimental group）及對照組（control group）——前者使用需要測試的藥物，後者則使用安慰劑（placebo）或已通過測試、目前普遍使用的藥物作對比。假如沒有對照組，只比較測試對象使用藥物前後的變化，我們無法確定藥物有效。
另外，設計實驗時應以隨機方式分配測試對象至實驗組或對照組，並確保兩組主要特徵（如性別、年齡、體重等）分佈相近，從而盡量排除實驗結果被藥物以外的因素影響。
符合以上兩種要求的測試稱為「隨機對照實驗」（Randomized Controlled Trials, RCT）。
閱讀研究論文時，亦應注意研究人員如何處理分組資訊。在「單盲」（single-blinded）的實驗中，研究人員會避免測試對象得悉自己在實驗組或對照組，留待實驗結束後才公開有關資訊，以免對藥物效用的預期影響結果。假如與測試對象接觸或分析數據的研究人員事前亦不知道有關資訊，則稱為「雙盲」（dobule-blinded）。在情況許可下，能減少分組資訊影響結果的實驗設計較為可取。
雖然實驗設計嚴謹的RCT被視為醫學研究的黃金標準，但RCT仍有若干限制。
RCT需要大量資源進行，包括時間、人手及金錢，這導致RCT在實際執行時有部分環節或未如理想，如參與者數目不足、追蹤時間過短等，而且較多資源的大機構——包括商業機構——或能透過資助影響研究方向。
不過，有部分我們想了解的議題未必適合用RCT研究。其中一個原因是有關實驗實際上難以進行，例如測試不同餐單的長期影響，若以RCT研究，須花費極大量資源監察及追蹤以確保參與者按照指定餐單進食。另一個原因是有關實驗設計並不人道，例如研究涉及已知有害的物質（例如煙草）對身體的影響，在實驗中傷害參與者的做法並不符合研究倫理。此外，有些較罕見的事件亦未必能透過RCT發現，如罕見的疾病或副作用等。
觀察研究
除了RCT以外，觀察研究（observational studies）亦為其中一類常見的研究方法。在觀察研究中，研究人員收集及分析參與者的數據，但不作介入（如提供藥物予參與者）影響結果。
觀察研究有多種類別，按收集數據的方式區分，包括追蹤實驗對象的變化一段時間、回溯式檢視實驗對象的特徵及生活習慣、單次抽取一部分樣本數據等，收集數據的時間點、時段不同，研究所適用的問題亦有分別。
透過收集及分析大規模的數據，研究人員可以從觀察研究中發現某些疾病、現象與特定因素之間存在關聯，但無法直接推論兩者之間存在因果關係。
以數據研究疾病與特定因素的關聯時，可能受其他因素影響，例如參與者的年齡、性別、體重等，這些因素稱為「干擾因素」（confounding factor）。RCT透過隨機分配參與者到不同組別，從而盡量排除潛在干擾因素的影響。
觀察研究無法完全排除干擾因素的影響，但可以在分析數據時作出相應調整以降低其影響。由於觀察研究採用現實數據（而非實驗室設定下之數據），有多項潛在干擾因素，難以完全排除及作出調整，因此單靠個別觀察研究無法確定因果關係。
不過，觀察研究可以收集大量數據，能夠為科學家帶來重要觀察，亦可以在RCT不適用的情況提供證據。
兩個誤導例子
大約兩年前，網上流傳訊息指英國公佈了「令專家不開心」的數據，錯誤宣稱有關數據顯示COVID-19疫苗「增加了Delta感染者的住院死亡風險」。
Factcheck Lab的事實查核報告指出，此說法忽略了數據中「已接種疫苗」與「未接種疫苗」組別的年齡分佈有別，其中「已接種疫苗」組別中50歲以上佔比顯著較高，若按年齡細分會呈現相反趨勢，即「未接種疫苗」組別的住院及死亡比率較高（除了50歲以下的死亡比率，兩組均不足0.1%）。
這個例子中，年齡為分析「接種疫苗與住院／死亡比率關係」時的一個重要干擾因素，若忽略了便會得出錯誤結論。
另一個例子是去年有傳媒曾宣稱「麵包和穀物早餐是超加工食品 研究揭日食一份增18%早死風險」，或令人認為麵包和穀物早餐非常危險。實際上有關報導引用一項追蹤約兩萬名參與者的研究，研究人員每隔兩年調查參與者的飲食習慣，從而推算其餐單中「超加工食品」（ultra-processed food and drink products）所佔的比例及對健康該影響。
查看研究內容可發現，麵包並不一定是超加工食品，而且包點及穀物早餐僅佔研究中的超加工食品一小部分，直接把兩種常見食物放在標題容易令人誤解為「進食麵包和穀物早餐會增加早死風險」。
另外，該篇論文調整多項因素調整後，推算每日多吃一份超加工食品總死亡率便會增加18%，不過我們仍須留意研究使用「總死亡率」（all cause mortality，即不分原因計算所有死亡個案的比率），加上論文作者也列出多項限制，包括資料由參與者自行匯報再作推算、問題設計並非為研究超加工食品而設及死亡人數較少等。詳情可參考Factcheck Lab的事實查核報告。
證據金字塔
正如上文所述，每項研究均有源自研究方法、現實條件等的限制。有時候結合不同研究，可以看到更顯著的結果。其中兩種結合不同研究的研究分別是︰
- 系統性回顧（systematic reviews）︰以明確方法檢視及概述相關研究，整理出對特定問題的現有證據及結論；
- 統合分析（meta-analyses）︰以統計方式整合針對同一問題的多個研究結果。
在循證醫學（evidence-based medicine，又稱實證醫學）中有一個為不同類型的醫學研究排序、分類的「證據金字塔」（the hierachy of evidence），區分不同研究方法所得的證據強弱。當中最頂端的正是系統性回顧及統合分析，代表這兩類研究可提供最強的證據。一般而言，實驗研究（例如RCT）亦較觀察研究強。
以下圖表簡單列出各項研究的強弱程度（出自《Vox》，見文末「延伸閱讀」首篇文章）︰
然而我們亦須注意研究細節，包括其設計及限制，不能一概而論認為RCT必然比觀察研究可靠。即使最頂端的系統性回顧及統合分析仍會有其限制，例如當中所使用的研究質素、傾向發表正面結果的出版偏誤（publication bias）等。
閱讀醫療新聞的注意事項
在閱讀健康、醫療方面的新聞時，我們可以問自己以下問題︰
- 報導有為其宣稱提供證據及資料來源嗎？
- 證據是否可靠？
- 假如引述學術論文，到底是在具信譽的學術期刊發表，抑或是未正式發表的論文預印本，甚至不可靠的掠奪性期刊（predatory journals）？
- 有否準確描述引用的研究？
假如報導引述論文作為證據，我們可以進一步留意報導有否提及︰
- 有關研究屬於哪個類別、以甚麼方法進行；
- 該項研究的限制；
- 研究結果與其他研究有何異同；
- 其他專家對此研究的看法。
我們亦必須記住，並非所有研究都具相同價值，新研究亦不一定更好及更可靠，因為各種研究均有其限制，研究結果需要其他科學家以各種方式核實。科學知識需要長時間累積，再形成共識。
延伸閱讀
- The one chart you need to understand any health study (Vox)
這篇文章簡介「證據金字塔」，亦介紹了數種常見的觀察研究類別。 - I asked 8 researchers why the science of nutrition is so messy. Here’s what they said. (Vox)
營養學研究常被新聞媒體引用，但容易令人覺得混亂，這篇文章解釋背後的原因。 - 《新時代判讀力》、《新生活判讀力》、《新媒體判讀力》，作者︰ 「科學新聞解剖室」作者群、黃俊儒
三本書作者均為「科學新聞解剖室」，剖析坊間不少科學及健康新聞的問題。 - Bad Science by Ben Goldacre
此書為作者於《衛報》（The Guardian）同名專欄部分文章結集，批評坊間偽科學、誤用和濫用科學的做法，亦有討論媒體如何令大眾誤解科研結果。 - Trick or Treatment? Alternative Medicine on Trial by Simon Singh, Edzard Ernst
此書以循證醫學的方法分析幾種另類療法，第一章透過幾個故事簡介醫學實驗的發展。 - How to Read a Paper: The Basics of Evidence-Based Medicine by Trisha Greenhalgh
顧名思義介紹如何閱讀醫學論文的小書，除介紹研究方法外，亦講述如何尋找論文、評估研究方法和分析內容等。（本文作者讀的是第4版，最新版本為第6版。） - Medical Journalism: Exposing Fact, Fiction, Fraud by Ragnar Levi
此書講述醫療新聞的常見問題、記者應如何理解醫學研究及準確報導。
