P藥應用有感——個體決策的困惑_風聞

最近在支援呼吸科，收治了一些新冠患者，提出一個困擾我好久的困惑，請大家多多指導。

以該研究《Nirmatrelvir Plus Ritonavir for Early COVID-19 in a Large U.S. Health SystemFREE A Population-Based Cohort Study》為參考依據做數據推導，因為比較熱門，暫時不討論研究設計的合理性和數據的可信度、以及對我們國家的參考價值。

該研究屬於真實世界研究：納入12541名患者早期服用了P藥，32010名患者沒有服用。觀察結局事件發生的比例。結局事件包括兩個：第一：14天內住院人數，因美國住院困難，可反應病情進展；第二：28天內死亡。兩種結局事件發生的比例：用藥組為0.55%，而未服藥組為0.97%。於是我們可以推測早期服用P藥可能可以降低50%的病情進展（包括住院、死亡）。因此最近北美醫師協會、一些我國專家均認為P藥是有臨牀應用價值，值得推廣，而中藥沒有這種數據，所以幾乎無人提及。由於文章沒有給出具體死亡率，我通過軟件AI測量，0.5%標尺長度146bt，未用藥組高度為61bt，因此推測未用藥組死亡率為0.21%，文中討論部分説降低71%的死亡率，那麼用藥組死亡率粗略算為0.06%。

個體角度：不用藥物，死亡率為0.21%，1000個人裏面就有2個，這個比例從我的角度來看不低，有錢人可能就更覺得不低了，因為命只有一次。問題在於，沒法預測我是不是那2個倒黴的人，為了降低死亡風險，最好的決策就是買P藥吃上。作為作者，我其實已經陽過了，用了一包小柴胡退燒，在感染3周時候出現皰疹性結膜炎（眼科醫生説是新冠相關），3天后結膜炎也自愈了。相信大部分人都如此，如果再給一次機會，讓我花1萬吃5天藥物，降低70%死亡風險，我可能會選擇吃，因為我的性格偏保守，不願意冒風險，1萬雖然差不多一個月工資了，尚在可接受範圍。

國家角度：假設1萬人沒有服用P藥，會死亡21人，這1萬人均服用P藥，會死亡6個人，可以挽救了15個人的性命。從醫保角度來計算金錢，1個人用P藥5天的費用為1萬（以目前價格來算2000元/天*5天），1萬人用藥5天費用為1個億。1個億換15個人命，值得嗎？這個問題我們就不討論了，今天聽説P藥沒能進醫保，的確太賺錢了。

大夫角度：新冠患者來了以後，可以按照危險風險，高危人羣儘量吃上，低危人羣告知患者價格及獲益，讓患者自己選擇，如果有條件、藥量足夠肯定是都吃上才好，畢竟盡人事、聽天命，因為不懂中藥，西醫大夫暫無法開展中藥治療。這也是有些醫生建議P藥進社區衞生所，用以降低死亡人數。從數據來看，1萬人吃了以後，會6個人很遺憾吃了也還是去世，15個幸運兒吃了以後挽救了生命，但是還有9979個患者吃了跟沒吃一樣的結局。這6個去世的患者家屬可能會感謝醫生，因為醫生已經盡力了，世界上最先進的藥物都用了，一切都是命運的安排，而另外9994個患者因為病情好轉也會覺得藥物是有用的而感謝醫生，但真正需要感謝醫生的只有15個人。

大夫角度和國家角度我們暫不討論，我們重點來討論一下個人角度，目前很多決策方法都是給集體用的，比如德爾菲方法、投票方法等，對於個體的決策幾乎沒有什麼好的理論，個體決策也很難預測，我就簡單的談一下我的初步思考，希望大家多多批評、指徵。

在個體決策前，首先我假設兩條原則：1.個人在決策前採集的相關信息都是不全面的，認識始終是有侷限性的，盡人事得有度。2.決策的結局不一定能反過來證明決策的正確性，原因是存在未知、不可控的因素，承認天命的存在。

個體決策第一看概率，客觀數字最有説服力，比如P藥的數據，降低71%的死亡率很讓人激動。但個體對數字的感受是不一樣：在臨牀統計學中，5%或者1%是一個界限，小於1%可認為是小概率事件，那麼新冠不吃P藥死亡率0.21%，這個數字是大、還小呢？我們可以換一個數據，北京2019年交通事故死亡人數1258，北京人口2000萬，那我出門坐車死亡風險可粗略認為是0.006%，不到萬分之一，這個概率應該是我們普通人能接受的，不能為這種小概率事件而不出門，另外大部分規範開車的人因車禍死亡概率可能更低。另外就是同一個概率可以有多種説法，比如一個手術死亡率是10%，一個手術成功率90%，雖然數據表達同一個意思，但接受度也不同。比如吃了P藥，1萬人有15人獲益，所以個體獲益概率為0.15%，這麼看獲益概率也是非常低的。另外就是吳尊友分析的數據（吳尊友財經年會演講2022），按照年齡分組，年齡越大，死亡率越高，因此對於30歲男性個體而言，獲益可能非常低。所以當我們作為個體看概率的時候，不能只看媒體宣傳的那個數字，要儘量看到全部的數據才能作出合理的決策。

個體決策第二是看後果的嚴重程度，後果是不是可以承擔的。死亡對於個體而言，可以説是最嚴重的後果，儘管死亡率為0.21%，但因為後果極其嚴重，所以本能的會更加重視。當然要求新冠放開的部分羣眾，的確生活受到嚴重影響，兩害取其輕，死亡對部分人不是嚴重後果，生不如死也是存在的。

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個體決策第三是看性格、情緒等主觀因素的影響，性格受到成長經理、家庭環境、經濟基礎、工作種類等多種因素的影響，情緒也有動態變化，導致對事情發生概率和嚴重度的感受度也是動態變化，往往最後的選擇就是在特殊時間、特殊情緒下的“賭一把”。比如我作為30歲的男性，周圍沒有一個30歲左右新冠死亡病例，無論指南怎麼寫，我的第一感覺就是我應該也沒事，這種個體的經歷對決策影響不小，所以不管文獻數據如何好看，反正我才不去吃P藥呢。陽明先生説的“不動心”，可能是為了減少了情緒等主觀因素對客觀事件觀察的干擾，是提高個人決策能力的關鍵環節。

對於決策的結果：無論之前怎麼估算，事後對個體而言，就是0%或者100%，剩下能做的就是知其無可奈何而安之若命。

作為醫生，看患者或家屬在醫療問題前的決策，人生的不可預測性往往被突出強調，我們中國人一直都承認天命的存在。目前按照西方的循證醫學後個體決策結果的隨機性更加明顯，跟中醫時代有明顯差異，中醫治療是一般大夫的説的算，一人一方。除了這次新冠的P藥數據，臨牀中常見的降壓藥、降糖藥、冠心病吃阿司匹林也存在類似的問題，具體可以參考《醫學的温度》（韓啓德編著），慢性病需要長期服藥，究竟有多大比例的人真正從服藥中獲益，有多大比例的人不需要吃，有多大比例的人吃了也沒用，這種問題大家關心過嗎？這需要西醫個體化的診療技術突破，目前大多數是通過進行危險分層來初步解決個體化治療問題，比如高血壓、高血糖，可能部分人不用用藥也沒事，但目前看來危險分層很困難，因為這裏面利益太大了，資本家會動殺心來維持自己的利益，西醫和資本已經融為一體了，這次P藥沒進醫保的背後大家應該能想到利潤有多大。

因此這裏需要醫療界外的高人給我以指導，個體決策如何優化，西藥的結局隨機性如何解決。目前按照商業公司或者指南的引導，充分利用了不可預測性，好多人都要一輩子吃西藥，這個問題如何破解？