就醫前後問醫師及AI這幾個問題：這個藥到底幫多少人？且有啥風險？
【30秒重點】
- 醫師開藥時，有4個問題或許值得問：幫多少人、絕對風險、誰出錢、不吃藥的風險。
- JUPITER試驗宣傳心血管事件少44%，換成每年的絕對差距約0.6%，100人一年約少0.6人。
- Cochrane回顧發現，同一份數據用相對風險呈現，聽起來效果更大、更有說服力。
- 藥廠出資的研究更常得到有利結論；診間來不及問，也可以回家用文中提示詞問AI，再核對出處。
2026/10/20
醫師說：「這個藥可以讓心臟病、中風的風險少44%。」聽起來很值得吃。同一份數據也可以說成：「每年100個人裡，大約少0.6個人發病。」兩句都是真的，感覺卻差很多。下面整理就醫時可以問醫師的4個問題，以及來不及問時還有哪些做法。
為什麼主流習慣講「降低幾%」？
藥品廣告、新聞稿、不少衛教單張，最常出現的是相對風險下降（少44%、少一半）。它把分母藏起來了：原本風險就低的話，相對減少再多，實際避開的病例也很少。美國衛生研究與品質局（AHRQ）給醫師的醫病共享決策工具就明白寫著：「給絕對風險，而不是相對風險」。連官方教材都這樣建議，但門診和廣告仍以相對數字為主。
問題1：這個藥治療多少人，才有1人受益？（NNT）
以JUPITER試驗為例（Ridker等，《新英格蘭醫學期刊》2008）：17,802名膽固醇不高、但發炎指數CRP偏高的人，隨機吃瑞舒伐他汀（冠脂妥）或安慰劑，中位追蹤1.9年就提前停止。
| 呈現方式 | 數字 |
|---|---|
| 主要心血管事件（每100人年） | 吃藥0.77，安慰劑1.36 |
| 相對風險下降 | 約44%（風險比0.56） |
| 絕對風險下降 | 每年約0.6%（100人一年約少0.6人） |
| NNT（依每年發生率推算） | 約85人吃2年，1人避開事件 |
出資：阿斯特捷利康（AstraZeneca，冠脂妥的藥廠）。作者利益衝突：第一作者Ridker收過該藥廠的研究經費與顧問費，並名列布萊根婦女醫院CRP等發炎指標相關專利的共同發明人，專利授權給阿斯特捷利康等公司；而這個試驗正是用CRP來篩選受試者。
「降低44%」和「每年100人少0.6人」是同一份數據，做決定需要的是後者
問題2：絕對風險下降多少？副作用的絕對風險（NNH）是多少？
同一篇JUPITER論文裡，吃藥組醫師回報的新發糖尿病較多（270比216人，未經終點委員會判定）。用絕對數字並排看，受益和傷害才放得上同一個天平。
為什麼要堅持問絕對數字？Akl等人2011年的Cochrane系統性回顧（35個研究、83組比較）發現：同一份數據，用相對風險下降呈現時，醫師和一般民眾都覺得效果更大、也更有說服力，但理解程度沒有比絕對風險好。醫師和病人反應沒有差別，也就是說，醫師同樣會被相對數字影響。
真實代價的例子：Gigerenzer等人2007年在《公共利益心理科學》回顧1995年英國避孕藥恐慌。官方警告第三代避孕藥「血栓風險加倍」，實際是每7,000名婦女從約1人變約2人。許多婦女停藥，隔年英格蘭和威爾斯估計多了約1萬3千例人工流產。
問題3：支持這個藥的試驗是誰出錢？有沒有沒發表的試驗？
Turner等人2008年《新英格蘭醫學期刊》比對FDA審查資料：12種抗憂鬱藥、74個試驗，31%沒發表。FDA判定正面的只有51%，但看已發表文獻，卻像有94%正面；負面結果多半沒發表，或被寫成正面。醫師讀到的證據，本身可能就是挑過的。（這篇的出資與利益揭露在全文，我讀不到，無法確認。）
Lundh等人2017年Cochrane方法學回顧（75篇研究）：藥廠或器材廠出資的研究，比其他來源出資的更常報告有利的療效結果（風險比1.27）和有利的結論（1.34）；作者認為這種「藥廠偏差」無法用標準的偏差風險評估解釋。試驗設計、終點、何時停止、摘要和新聞稿用哪個數字，大多是出資者和合作作者決定的。相對數字大又好記，最適合放進廣告和業務簡報，這是推論，但和上面研究看到的模式一致。
藥廠出資的研究更常得到有利結論，這種偏差連標準評估工具都抓不出來
問題4：不用藥的話，接下來幾年的基礎風險是多少？
這題最少人問，卻最關鍵。如果未來10年的基礎風險只有2%，就算藥真的降低一半，也只是從2%變1%；另外98人吃不吃都不會發病。基礎風險越低，藥的實際價值越小，副作用的比重就越大。
開藥時，怎麼讓醫師和你一起決定？
這個做法叫「醫病共享決策」（SDM）：醫師提供各選項的實證資料，病人說出自己在意的事，一起決定。衛福部的醫病共享決策平台自2022年起整合到「台灣病人安全資訊網」，上面有各醫院做的病人決策輔助工具（https://www.patientsafety.mohw.gov.tw/xcadm?xsmsid=0M116340530701707231）。
證據也支持：Stacey等人2024年Cochrane回顧（209個研究、10萬7千多人）發現，用了決策輔助工具，病人對好處和壞處的認識明顯提升、參與度更高，選擇也更符合自己在意的事，而且沒有增加決策後悔。Cochrane回顧依規定不接受商業資金。
開口可以很簡單，例如：「醫師，這個藥除了吃，還有其他選擇嗎？我想多了解一下再決定，有沒有共享決策的資料可以參考？」
跟著錢走也適用在這裡：決策輔助工具是誰做的、誰出錢，同樣值得看一眼。工具裡的數字如果只給相對風險，就和廣告沒有兩樣。
診間沒時間問，還能怎麼做？
現實是，很多時候處方一遞過來就叫下一號了。以下幾個做法供參考：
‧ 領藥時問藥師：藥局窗口通常可以問用法、副作用和交互作用。
‧ 看仿單（藥品說明書）：裡面常有臨床試驗的副作用發生率，有時也有療效數字。
‧ 回家後查這個藥的絕對數字，把問題記下來，回診時再問。
‧ 請醫師或藥師給書面資料。
‧ 重大決定時，尋求第二意見。
事後問 AI：怎麼問 Grok 才不偏向藥廠？
回家後也可以把問題丟給 Grok。下面這段只問最重要的3件事，可以直接複製，把〔 〕裡換成自己的情況：
請用中立的立場回答，不要站在藥廠那一邊；每個數字附上出處連結，查不到就寫「無法確認」，不要猜。
1. 每100個像我這樣的人吃這個藥幾年，有幾個因此受益？不吃的話又有幾個會出事？
2. 每100個人有幾個會有副作用？哪些？
3. 證明這個藥有效的研究是誰出錢的？有沒有不利的結果沒發表？
用簡單表格整理，讓我下次回診拿給醫師看。
AI也會出錯，甚至編出不存在的文獻，連結最好點進去對一下。AI讀的多半是主流和藥廠出資的文獻，所以才特別問「誰出錢」和「有沒有沒發表」。
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帶著這幾個問題去問你的醫師
☐ NNT：這個藥治療多少人，才有1人受益？
☐ 絕對風險下降多少？副作用的絕對風險（NNH）是多少？
☐ 支持這個藥的試驗是誰出錢？有沒有沒發表的試驗？
☐ 不用藥的話，接下來幾年的基礎風險是多少？
以上由 Grok 整理
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