今期《醫字咁淺》為大家探討一個數學問題。
眾所周知，世上沒有百分百奏效的治療，為了客觀起見，醫生會依據統計數字來釐定及比較各種藥物或手術的成效。治療前與治療後病發率的分別，我們稱之為風險比率差。
舉例說，心臟房顫（Atrial fibrillation）患者服用阿士匹靈能將中風的病發率降低22%，抗凝劑更能阻止62%的中風發作，研究指出，兩種治療的風險比率差為36%，換言之，抗凝劑預防中風的效用比阿士匹靈高出約三分一。單看牌面，抗凝劑絕對是不二之選，但臨床醫學並非如此簡單的。
以上所講是相對風險比率差（Relative risk reduction），假如我們將病發率計算在內（心臟房顫患者中風的機會約為每年5 %），上述的22%及62%只會「折實」為1.5%及2.7%的絕對風險比率差（Absolute risk reduction），而抗凝劑較阿士匹靈的實質優勢亦會從36%縮減至0.6%（資料來源：Hart et al, 1999)。
然而，絕對風險比率差會隨着病發率浮動，假如心臟房顫患者同時有高血壓、心臟衰竭或中風等病史，甚至是年紀老邁，中風的機會便不止每年5%，治療的絕對成效亦會跟着提升，再者，醫生亦要加入藥物副作用的風險一併考慮。故此，治療的實質效益並非一個固定的參數，而是因人而異。
我們如何利用這複雜的方程式幫助病人選擇合適的治療？部份醫生或許會說：「我會親自把數據詳細告知病人及家屬，讓他們自行決定接受哪種治療。」諮詢病人是好事，但拋出一大堆統計數字，然後要他們選擇及承擔責任，醫生只須當個「客觀」的執行者，這是大家希望見到的嗎？筆者認為，醫生應做的，是設身處地為病人想一遍，然後把自己覺得最合理的治療推薦給患者；那最終會被解讀為「將心比己」抑或「黑箱作業」，便由得社會大眾定斷吧。
腦神經科專科醫生 麥煒和