➥目前在ClinicalTrials.gov網站上已有超過1000個COVID-19相關研究，但醫界、民眾、及政府該如何理解這些結果？
【第一】：評估研究結果的方式有很多種，如，有的研究沒有對照組，或比較不同劑量，但缺乏真正的對照組；這些都將限制研究結論，甚至需要更進一步的研究以得知真正的效果。
【第二】：很多正在進行的研究都是在更了解疾病訊息前即已設計好，許多重症患者症狀不同，包括缺氧、嚴重發炎、及凝血，而根據治療的時間及病程，治療效果可能不同。許多正在進行的試驗規模有限，可能無足夠的檢定力進行更細緻的分析。
【第三】：大部分研究設定的結果為症狀緩解、實驗室或影像數據改善、或減少使用呼吸器，僅少數研究可比較死亡率的差異。儘管這些都是重要的臨床結果，呼吸器的使用也與死亡率有關，但客觀並準確地描述這些結果對提高存活率的意義也很重要。
【第四】：即使一項成功的試驗僅減少死亡率5%至10%，至少也要10至20名患者接受治療；差距越小則需要越多的患者，這對許多醫師及患者而言，是一項挑戰。
【第五】：大部分的試驗都是針對治療，即使有臨床上的重要結果，也無法解決預防的問題。大部分試驗的結果，可能也無法應用在對未來幾個月疾病發生的示警，或預防未來疾病的激增。
【第六】：如果研究者能夠共享資料，增加對可能治療方案的了解，以改進未來的試驗，將會更有幫助。
(「財團法人國家衛生研究院」莊淑鈞博士 摘要整理 ➥http://forum.nhri.org.tw/covid19/virus/j869/ )
📋 Randomized clinical trials and COVID-19: Managing expectations (2020/05/04)+中文摘要轉譯
■ Author：
Howard Bauchner, Phil B. Fontanarosa.
■ Link：
(JAMA) https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2765696?resultClick=1
🔔豐富的學術文獻資料都在【Covid-19 新冠肺炎資源網】
■ http://forum.nhri.org.tw/covid19/
#2019COVID19Academic
衛生福利部
疾病管制署 - 1922防疫達人
疾病管制署
國家衛生研究院-論壇
增加 檢定力 在 [問題] 樣本數越大越好嗎- 看板Statistics 的八卦
一般提到統計常常會想到樣本數，給定一個統計實驗
的設計方式之後，要增加統計檢定力(Power)的方式似
乎就是增加樣本數。
且不論多收樣本會增加成本等實務因素，理論上，增加
樣本數是否就單純讓統計結果更可信，不會有負面影響?
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.44.193.228
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1537794798.A.EFF.html
意思是真正應該是不顯著但卻表現得顯著? 這不就是偽陽性(第I型誤差)嗎?
偽陽性會因為樣本變大而"更可能"發生?
厄，支持樓上的"把握"之證據怎來? 所謂"只錯了一點點而已"是錯多少?
估計的方式是? 得到該估計值的方法是?
※ 編輯: saltlake (114.44.193.96), 09/26/2018 04:35:05
樓上能給具體實例嗎? 光看目前上述抽象寫法無法理解這主張的合理性。
抽樣是為了對母體作近似，而在母體不變且原本所取的估計參數不變下，
怎麼會單純因為對同一母體取更多樣本而出現更多的參數來影響原本所要
的估計參數之結果?
比方說要探討某治療乳癌的新藥的藥效，確實倘原本只對女人抽樣，之後
增加樣本時也對男人抽樣，會因為男女人罹患乳癌的機制和機轉的差異而
對藥效的估計產生差異。但這現象癥結在於對於評估乳癌藥效而言，因為
男女人本質的差異，自始就應該把男人和女人區分成不同的母體而分別做
抽樣和估計。
※ 編輯: saltlake (114.44.244.2), 09/26/2018 21:17:37
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