临床医生通常将连续性结果转换成二分类以方便临床决策。例如，HbA1c水平≥6.5%的人有糖尿病，而HbA1c为6.4%的人则没有糖尿病。这种方法虽然简化了决策过程，但却忽略了有价值的信息，并可能导致错误的结论。当临床医生将P值小于0.05的研究解释为“结果阳性”，而将P值为0.051的研究解释为“结果阴性”时，这种危险也同样存在。

最近发表在《NEJM》上的两项“阴性”随机试验以及《NEJM Evidence》上随附的对这两项试验的个体数据进行Meta分析得到阳性结果为这一点提供了突出的例证。

这两项随机试验分别是TB-CHAMP试验（左氧氟沙星预防性治疗曾暴露于耐多药结核的儿童试验）和VQUIN试验（左氧氟沙星预防耐多药结核试验）。这两项试验都评估了左氧氟沙星相比安慰剂在耐多药结核患者的接触者中预防结核的疗效。

TB-CHAMP试验采用双盲，招募了922名有证据显示有潜伏结核分枝杆菌感染或感染HIV病毒的儿童，主要结局是在平均约7个月的随访时间内发生结核。患者年龄中位数为2.8岁，男性为454名（占 49.2%），大多数居住在南非[1]。

VQUIN试验也为双盲，共招募了2041名有证据表明潜伏结核杆菌感染、感染了HIV病毒或营养不良的参与者。主要结局是在平均30个月的随访期间发生结核。患者的平均年龄为40岁，其中735人（36.0%）为男性，大多数人居住在越南[2]。

TB-CHAMP试验的主要结局的HR点估计值为0.44（95%CI，0.15-1.25；P=0.12），VQUIN试验的发病率比（IRR）为0.55（95%CI，0.19 -1.62；P=0.278）。然而，95%CI或P值都不能作为临床决策的路标。

P值的起源可以追溯到Ronald A. Fisher的《Statistical Methods for Research Workers》一书，书中选择 0.05作为一种“方便”的阈值。

仔细研究P值的计算公式有可能会让大家昏昏欲睡，但其中埋藏着两个重要的要点。首先，P值是精确度和效应值的混合体[3]。更清晰的方法是将这两者分开计算，这也是点估计值和95%CI通常比P值更受青睐的关键原因。其次，P值与样本量大小成反比。简单地说，小规模研究的P值更大，而大规模研究的P值更小。对两项试验的患者个体数据进行Meta分析的P值小于原始试验的P值，这一点不足为奇。

研究者们计划对患者个体数据进行Meta分析，因为VQUIN和TB-CHAMP在试验设计上有相似之处，而且这两项试验中的事件发生率均低于预期[4]。作者认为这一点尤为重要，因为每年约有50万例耐多药结核新病例被确诊，但却缺乏预防性治疗方法。然而，在解释患者个体数据Meta分析的结果时，有三个重要的注意事项需要考虑。

首先，通过随机化试验的基线特征平衡可能会被打破，合并数据集可能会出现不平衡。这可能是由于人群或单个试验的设计不一致造成的。

其次，如果试验的样本量或随访时间不相等，那么结果主要由两者中样本量较大和/或随访时间较长的试验驱动。例如，VQUIN试验的样本量是TB-CHAMP试验的两倍，而主要结局的随访时间是TB-CHAMP试验的四倍。

第三，需要问各试验的患者是否足够相似，以便进行Meta分析。同样，VQUIN试验的患者中位年龄为40岁（四分位数间距：28-52岁），TB-CHAMP试验的中位年龄为 2.8岁（四分位数间距：1.3-4.2岁）。两项试验的年龄分布明显不同，这是Meta分析的一个重要潜在局限性。

患者个体数据荟萃分析的总体结果显示点估计值为0.41，95%CI为0.18-0.92，P值为 0.03。一些读者会注意到，0.41的点估计值与TB-CHAMP试验的点估计值0.44和 VQUIN试验的点估计值0.55非常接近。

仅仅应用P值（大于或小于0.05）或 95%CI来判断一种治疗方法是否有效过于简单了。还有许多其他因素需要权衡，包括临床因素（如治疗副作用、费用、临床症状的严重程度）、是否存在其他治疗方法（在这些试验之前，还没有明确的预防多药耐药结核的治疗方案）以及研究设计（如是否纳入安慰剂、随访时间长短）等。医生在解释病人的检查结果时也是如此。

也许“我们治疗的是病人，而不是检查结果 ”这句话可以扩展为 “我们治疗的是病人，而不是P值”。

参考文献：

1. N Engl J Med. 2024;391(24):2315-2326.

2. N Engl J Med. 2024;391(24):2304-2314.

3. J Gen Intern Med 2014;29:1060-1064.

4. NEJM Evid. 2025 Jan;4(1):EVIDoa2400190.

本文整理自：NEJM Evid. 2025;4(1):EVIDe2400405.

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