一個疾病從出現症狀，歷經一系列的篩檢與診斷，最後得出一個比較明確的診斷，中間的思考過程是像福爾摩斯偵探辦案一樣，你可能有明確的證據說出誰嫌疑最大，你也可能面對線索不足而無法找出兇手的懸案。
理想的篩檢或診斷試驗，希望能夠達到快速、準確、便宜的特性，實際上卻很難達到，雖然台灣有俗又大碗的健保制度，便宜這個特性的架構基本上已經贏國外很多，但也不是每個試驗都有辦法辦到。
如果有一種實驗能將某個特性做到極致，例如準確率99%，成為該疾病的黃金表準，就可以戰勝其他方法，或者結合兩個很棒的特性，例如準確和快速，仍然可以在這個領域佔有一席之地。
隨著醫療與實證的發展，各種疾病的診斷過程大多有明確的參考指引，所以隨著指引的實證建議，大多能達到耗費最少資源的狀況下得到明確診斷，可惜臨床上的難題不像指引寫得那麼簡單，答案是需要逐步思考與驗證才有機會得到。
篩檢與診斷常用工具
常用的工具很多，從最簡單的理學檢查，逐步加上實驗室抽血檢查、影像學檢查到特殊檢查，這些都是臨床上幫忙篩檢或診斷的工具，而具準確性與公信力的黃金標準是哪個？
根據疾病而不同，例如癌症大多需要病理切片報告、感染最好需要細菌或病毒的培養、某些疾病需要核磁共振的準確性之類，隨著醫療的進步，各種疾病的黃金標準也可能隨著改變。
最重要的觀念
敏感性與特異性是入門診斷及篩檢型文獻最需要了解的兩個觀念，敏感性Sensitivity是從實際病人中判斷有病的能力，特異性Specificity是實際沒病的人中判斷沒病的能力。理想狀態是有個工具做到Sensitivity 100%跟Specificity 100%的能力。
可惜實際狀況大多不是我們想的那麼簡單，沒有那麼好區分，這時候就要考驗智慧了，可以根據目的先選擇適當的工具，做初步的篩檢，之後再進行比較明確的診斷。
測前機率Pre-test probability與測後機率是另一個重要的概念，測前機率的數字大小可能來自於醫師過去對這個疾病的經驗或疾病當地的盛行率，診斷的過程就是層層試驗的測前機率與測候機率的推演，可能視診看到病灶就確定診斷，也可能需要透過一個個試驗來驗證，機率的增加或減少就像貝氏定理計算過程。
像理學檢查的部分，每個測驗都有其敏感性與特異性，不同試驗的敏感性和特異性還略有不同，光是肩膀疼痛的病人，就可以操作5-10個以上的理學檢查，來增加診斷的準確性，這些看似不起眼的數據都是過去透過與黃金標準比較而得到驗證的精華，目前也有越來越多的回顧性研究與統合分析針對不同試驗的結果整理出各理學檢查的特性。
文獻評讀工具
診斷及篩檢型文獻的文獻評讀工具很多，如果想涵蓋實證精神的VIP (Validity/Reliability、Importance、Practice)，建議選擇CASP跟OxfordCEBM的工具，如果想針對Validity/Reliability有更深入的討論，建議選擇QUADAS或更新後的QUADAS-2。
QUADAS是英國Bristol大學Penny Whiting於2003年提出的診斷準確性試驗的系統評價工具，總共包含14個問題，而QUADAS-2依據QUADAS反饋中發現的問題加以修正，提出四個領域：病人選擇、診斷工具、黃金標準、流程與疾病進展，與兩個面向：誤差風險、臨床應用性來評讀，QUADAS-2也被整合進Cochrane Revman軟體之中。
文獻評讀是個需要學習與研究的學問，對於疑點不能視而不見，也不適合抓到黑影就開槍。
文獻評讀是個需要學習與研究的學問，對於疑點不能視而不見，也不適合抓到黑影就開槍。
1. 是否納入包含各種容易混淆的病例？
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2. 研究對象的選擇標準是否明確？
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3. 黃金標準是否能正確診斷區分疾病狀態?
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4. 新診斷工具與黃金標準時間間隔是否夠短？
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5. 所有病例是否接受黃金標準？
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6. 所有病例是否接受同樣的黃金標準?
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7. 新診斷工具與黃金標準是各自獨立的檢查？
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8. 新診斷工具的操作是否清楚且可重複？
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9. 黃金標準的操作否清楚且可重複？
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10. 新診斷工具結果的判讀是在不知道黃金標準結果的狀況下進行?
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11. 黃金標準結果判讀時不知道新工具的結果？
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12. 試驗結果與實際應用可獲得的資料一致(e.g 兩者是否都能了解病史、年紀之類資料)
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13. 是否報告了難以解釋/不確定的結果
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14. 對退出研究的病例進行分析？
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目前診斷及篩檢型文獻相關繁體中文書籍較少，大多著重在sensitivity、specificity、LR+、LR-等名詞解釋，網路資源可以參考Cochrane DTA group相關資源或醫學文獻導讀這本書裡關於篩檢與診斷文獻的幾個篇章介紹。
很高興在實證醫學學會的進階工作坊分享，當天課程時間有限，很多觀念要用中文解釋反而有點拗口，透過一些簡單例子試著讓大家了解，學員當天反應很不錯，除了複習基本概念之外，邵時傑主任的搜尋策略，郭亮增醫師、楊宗翰醫師評讀文獻的精彩解說，讓大家對於搜尋和文獻評讀都有更多的認識。
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