为比较常用疗法的试验量身定制证据等级

在多种治疗并存的疾病领域，选择难题往往不是没有证据，而是缺少头对头的随机对照证据。方法学界对此早有应对：1997年就有研究指出，缺乏直接比较时直接合并各试验活性臂充满偏倚，保留原始随机分组的校正间接比较可作替代，但仍应尽量寻求直接比较^[2]。此后混合治疗比较与网络Meta分析渐成体系，能整合直接与间接证据并为多种治疗排序^[1][5]，ISPOR工作组也认可其在缺乏直接比较时支撑决策的价值^[6]。但软肋同样清晰：间接合成依赖难以核查的假设^[5]，直接与间接证据之间可因效应修饰因素分布失衡而出现不一致^[3]，而回溯计算、节点分裂等一致性检验^[4]又以网络中存在闭合环路为前提^[3]。统计工具箱很满，缺的仍是头对头试验。

这篇评论点破的正是这样一个普遍困境：在许多疾病领域，医生和患者可以在几种已普遍使用的疗法中挑选，问题不是缺乏证据，而是缺少对这些已在实践中广泛应用的疗法之间稳健的随机直接比较——它们可能各自与同一对照比较过，却从未互相比过。以婴儿RSV预防为例，母体疫苗接种与婴儿单克隆抗体均已在对安慰剂的试验中显示出效力，但两者从未被直接比较。2025年一项汇总研究显示，其纳入的研究均发现母体疫苗和/或长效单抗可显著降低婴儿RSV住院^[7]；据报道，目前推荐用于婴儿的RSV单抗为nirsevimab和clesrovimab^[8]。而在RSV这类网络中，两个活性干预各自只与安慰剂相连、没有闭合环路，一致性检验根本无从谈起^[3][4]。

与以往把希望寄托于更精巧的统计合成^[1][6]不同，这篇评论把矛头指向证据标准本身：既然疗法已在常规使用，支撑选择的却仍是间接推论，那么在比较常用治疗的试验中，就应按具体情境对所需的证据水平加以“裁剪”。这相当于把^[2]当年“应寻求直接比较”的呼吁，推进为对证据门槛本身的重新设计。

当然，评论并未给出操作细则：证据门槛由谁、依据什么来定，如何在放低要求与保证稳健之间取得平衡，都悬而未决；在头对头试验落地之前，决策者仍只能依赖假设密集的网络证据^[5]——RSV预防正是这页尚未翻写的样本。