- 分享 - [](https://www.facebook.com/sharer.php?u=https://about.ebsco.com/zh-tw/markdownify/node/86143) - []() - []() - []() # 實證醫學EBM Focus系列文章: 皮膚癌篩檢 – 尚未將字母「I」級放進臨床建議 實證醫學EBM Focus系列編輯團隊認為，針對美國預防醫學工作小組(USPSTF)重申現階段仍「無足夠」的實證來支撐進行例行皮膚癌篩查的臨床建議決策給予肯定。 ![woman patient doctor chart blog image ](/sites/default/files/acquiadam-assets/woman-patient-doctor-chart-blog-image-780.jpg) [Dan Randall, MD, MPH, FACP](/health-notes/bio/dan-randall-md-mph-facp) 2023年10月20日 **實務觀點**: 目前還是可以持續對高風險的皮膚癌患者進行篩檢並對疑似出現皮膚病變的患者進行活體篩檢，但對那些無症狀或低風險的人進行全身性檢查前仍應謹慎操作。 **實證醫學EBM Pearl**: 因有時候數據資料繁多且資料也會出現問題或與實證產生矛盾而無法看出好的臨床幫助，所以也請不要被美國預防醫學工作小組(USPSTF)提出的「無足夠」實證評級跟數據資料不足給混淆了。 當有一項個別研究未能顯示干預措施的有意義影響時，通常我們會將研究視為「負向」，這樣的實證結果代表A)充分且品質夠好且足以看出干預措施沒有影響或屬於B)不夠有力而無法給出結論。 美國預防醫學工作小組(USPSTF)近期審查了皮膚癌篩檢相關實證並[重申](https://go.ebsco.com/Njg5LUxOUS04NTUAAAGMOucb8EMmsqqGEYuDGpCVPdJ9rnyiObfkPH49WmPGbfbfg-iooX82kS5TkEu9FIR3lqRCQiw=)其「I」級建議意味著「無足夠的證據能支撐或反對臨床醫師對無症狀青少年和成人進行目視皮膚狀態來篩檢皮膚癌。」 為何會這樣? 主要是雖然皮膚癌很常見且最危險的狀況(黑色素瘤)也僅佔皮膚癌病例的百分之一，但黑色素瘤卻造成大多數皮膚癌患者死亡而醫師通常經過訓練就能看得出來。皮膚癌篩檢還不只如此，基本實務上只需臨床醫師對未穿衣的患者進行目視檢查，對於黑色素瘤的早期診斷和診療就能比移轉性的疾病預成效更好。 **皮膚癌篩檢難道不是一種簡單進行的方式?** 美國預防醫學工作小組(USPSTF)列出幾項被給予的「I」級的幾個可能建議原因。其中就包含實證缺乏、品質不良和證據相互矛盾，所以「I」級臨床建議就皮膚癌篩檢而言是與實證產生的相互矛盾有關。 當我們考慮各種適合進行篩檢的疾病時會需要有一個「臨界點」，這可以在症狀出現前判斷出疾病徵兆(癌症)來改變診療結果。而黑色素瘤是一種能快速生長的癌症且可能缺乏這個臨界點，所以往往會導致在兩次篩檢之間就會出現「間隔」癌症腫瘤。 2000 年初在德國進行的全國篩檢活動中發現的「間隔」癌症事實上是美國預防醫學工作小組(USPSTF)給予「I」層級建議中的一個重要指標。活動期間是所有德國人都有資格接受每兩年一次經臨床實務訓練的醫師來進行免費全身皮膚檢查，而活動參與者則有將近150萬人。此計劃執行六年多的時間發現的皮膚癌病例比平常多，而皮膚癌死亡率卻沒有降低；其德國黑色素瘤在篩檢期間基本上死亡率的上升速度比其他歐洲國家來得更快。這也就證明大多數篩檢到的黑色素瘤患者是在兩次篩檢途中(間隔期間)由自己發現的。 德國方面或許能將臨床研究數據解讀成尚未充分顯示且比起每兩年進行應更加頻繁的進行篩檢，但這個狀況我們也可以解讀成關於癌症篩檢的基本假設之一的實據即「早期發現就能早期診療挽救生命」。其醫學上就有很多類似的想法，像是很多想法在某些時刻似乎有意義，但結果卻產生跟預期相反的成效。雖然我們可能會採取機械性思考，但仍不代表總是要意識到所有起作用的機制。因此在制定篩檢方案時，最顯著的臨床結果(例如死亡率)的數據目前還無可取代。 這並不是說「I」評級的臨床建議都不會變，還是一樣會變。像是低劑量電腦斷層掃描(CT)等醫學技術的進步就改變了肺癌篩檢的平衡。若要探究臨床篩檢早期皮膚癌的模式是否已經足夠，我們或許還是想要知道較新或不同的診斷模式會如何改變美國預防醫學工作小組(USPSTF)給出的臨床建議。 可能改變皮膚癌篩檢的一種遊戲規則會是AI人工智慧的技術。大家目前已[持續努力](https://go.ebsco.com/Njg5LUxOUS04NTUAAAGMOucb8KwQCNReESbZmSZSgrYdqyul5Ok4G2n_Pn4rF62VKvCiH9oq70OOskI-_0SSBNpmI2A=)研究如何用AI人工智慧來識別皮膚相關的病變；若人工智慧可更加快速/靈敏/準確/便宜並將其訓練成的專業助手，就能在更短的間隔期加速進行篩檢並標記出可能由皮膚科醫師的仔細檢查而讓病患從中受益。如果成功的皮膚癌篩檢可在更短的時間內達到更加廣泛的使用，那我們就只要注意檢測到的皮膚癌病例數量跟注意預期死亡率是否降低。不過目前確實還沒有「足夠的臨床實據」能平均掉有此風險的族群來進行皮膚癌的一般篩檢。 可至 DynaMed 平臺的[黑色素瘤(Melanoma)](https://go.ebsco.com/Njg5LUxOUS04NTUAAAGMOucb8OLzY1aKrX3zC6GBqxha5TQzVWkaQlRekA2ogGycDb0zpxHcnk-U67QX2lOQ0LBGuGM=)主題取得更多資訊。 參考資源: [JAMA Dermatol. 2023 Apr 18 early online](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37071433/) 類別 : [醫學 ](/zh-tw/blogs/ebscopost/category/醫學) 標籤 : [實證醫學EBM](/zh-tw/blogs/ebscopost/tag/實證醫學ebm) [EBMFocus](/zh-tw/blogs/ebscopost/tag/ebmfocus) - 分享 - [](https://www.facebook.com/sharer.php?u=https://about.ebsco.com/zh-tw/markdownify/node/86143) - []() - []() - []() ## 相關文章