Confoundle · a reasoning trap

适应证混杂

没有人会随机地把药发出去。医生开药，是因为患者身上的某些情况，而这些情况通常本来就会影响患者的结局。于是，服药的人可以比不服药的人死得更多，而药其实什么也没做：它被给了那些本来就更糟的人。对差异做校正是有帮助的，但只限于有人写下来的差异，而开处方的理由很少是其中之一。这正是抛一次硬币如此值钱的原因。

The rule

当由医生来决定谁接受治疗时，接受治疗的人与没接受的人，在数据从未记录下来的方面本来就已经不同，于是治疗替它被开出的理由背了黑锅，或者领了功劳。

What it looks like

服用这种心脏药的患者，比不服用的患者死得更多。是这种药在害死他们吗？6,800 名心力衰竭患者。入组这项试验时，有些人已经在服用地高辛，因为此前有医生决定给他们开这种药；另一些人没有。在随后的几年里，本来就在服药的人有 40% 死亡，其他人是 31%。

同样这 6,800 名患者，按抛硬币分组。没有差别。两组图里是同一批人，只是分组方式不同。按医生此前的决定来分，地高辛看上去是致命的。按试验的随机分配来分，而随机分配不受任何临床判断影响，两组的死亡率完全一样。医生正是在那些本来就更糟的患者身上伸手去用地高辛，所以处方携带了关于患者的信息，而数据集里没有任何东西记录下这些信息：

对 27 项记录在案的基线特征做校正，几乎没有撼动它：多出来的死亡风险只从 36% 降到 22%。而且同样多出来的死亡也出现在被试验随机分到安慰剂的患者身上，这些人在试验期间根本没有服用过地高辛。一种药不可能伤害从未用过它的人，所以这份多出来的死亡从来都不是药造成的。

Why it works

治疗不是随机发放的。医生开药，是因为患者身上的某些情况：病得更重，或者更虚弱，或者症状更糟。而这些情况本来也会影响他们的结局。于是接受治疗的那一组从一开始就与众不同，任何与未治疗组的比较，测到的都是药物和选择用药的理由，两者纠缠在一起。它朝两个方向都会起作用。给病得最重的人用的药看上去有害；给身体最好的人用的药，或者只有健康到能来门诊的患者才拿得到的药，看上去神效非凡。标准的应对办法是对这些差异做校正，这确实有帮助，但只对那些有人想到要记录下来的差异有效。临床医生觉得这个患者正在走下坡路，这是真实的信息，正是它促成了那张处方，而它几乎从不出现在数据集里。这就是随机对照试验值得花那么多钱的全部理由：抛硬币不可能知道患者的任何情况，所以它无法把用药的理由偷偷带进比较之中。当一项试验和一项观察性研究对同一种药得出相反的结论时，原因通常就在这里。

来源

Aguirre Davila L, Weber K, Bavendiek U, et al. Digoxin-mortality: randomized vs. observational comparison in the DIG trial. Eur Heart J. 2019;40(40):3336-3341, and its Supplementary Appendix. Randomised arm sizes and deaths: The Digitalis Investigation Group. The effect of digoxin on mortality and morbidity in patients with heart failure. N Engl J Med. 1997;336(8):525-533, Table 2.

See if it fools you

This page gives the answer away. The puzzle version shows you the same figures first and asks you to commit before the reveal.

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