藥廠說有效就有效？審稿的專家根本沒看過原始數據

 


【30秒重點】
  • Joe Rogan 在節目中說：期刊同儕審查只看藥廠交出的報告，不看原始數據。這一點大致屬實。
  • 審稿人看不到逐位病人的原始資料，藥廠想刪幾個不利病例，期刊根本查不出來；偉克適（Vioxx）就是這樣過關的。
  • 「100%有效」這類說法多半是相對風險；換成絕對風險，輝瑞疫苗試驗只差不到1個百分點。
  • 前 BMJ 總編 Richard Smith 直說：同儕審查漏洞百出，幾乎沒有證據證明它有用。

2026/10/24

美國醫師作家 A Midwestern Doctor（@MidwesternDoc）在 2026 年 10 月 24 日（溫哥華時間）於 X 貼出一段 2 分 17 秒的 Joe Rogan 節目片段，標題寫「Rogan 剛剛揭穿醫學最骯髒的秘密：同儕審查的人從來看不到數據」。Rogan 在影片裡說：「如果是同儕審查，科學家根本看不到真正的數據……所以他們才能說出『100%有效』這種瘋話。」

我把影片整段聽完，再把同儕審查、偉克適事件和相對風險的原始論文逐篇讀過。下面先講 Rogan 說對了什麼，再講證據。

影片內容：做10個試驗，只拿好看的2個去審

Rogan 轉述一位曾代表病人控告藥廠的訴訟律師的說法：藥廠可以做 10 個試驗，8 個顯示無效，只要有 1、2 個靠調整對照組和終點「做」出統計顯著，就拿去投稿。投稿後，審稿人看到的是藥廠科學家寫好的報告，不是原始數據。他舉例：藥物組死 1 人、對照組死 2 人，就能說「對照組多死了100%」，包裝成「100%有效」。最後他點名偉克適（Vioxx）。

這段話跟我在〈藥廠做10個試驗只發表好的？發表偏差與「95%有效」的真相〉寫過的內容是同一件事，這次換成 Rogan 用大白話講給千萬聽眾聽。

審稿人看不到原始數據：這不是陰謀論，是常態

期刊審稿人收到的是稿件：表格、圖、統計摘要。逐位病人的資料（individual patient data）幾乎從不附上，審稿人也沒有權限查核。前 BMJ 總編 Richard Smith 在 2006 年的文章裡寫得很直白：「同儕審查是一個有缺陷的過程，充滿顯而易見的毛病，而且幾乎沒有證據證明它有效。」（J R Soc Med 2006）

前《新英格蘭醫學期刊》（NEJM）總編 Marcia Angell 2009 年更進一步：「已經不可能再相信大部分已發表的臨床研究，也不能再依賴可信醫師的判斷或權威的醫療指引。」（The New York Review of Books, 2009）她的完整論點我在〈NEJM 前主編、哈佛醫學院老師 Marcia Angell 醫師的演講：藥廠真相〉整理過。

偉克適：3個心肌梗塞病例沒寫進論文，審稿人完全不知道

2000 年 NEJM 刊出默克（Merck）的 VIGOR 試驗，比較偉克適和 naproxen 的腸胃安全性，出資單位是默克。2005 年 NEJM 編輯部自己發表「關切聲明」：論文送出前，資料裡另有 3 例心肌梗塞沒有納入，作者也沒告知期刊（Curfman 等，NEJM 2005）。審稿人當年只看到藥廠給的表格，根本無從發現。

偉克適 2004 年撤市，類似的撤市案例我在〈1953–2013年間，全球462種藥品因不良反應而撤市〉列過一長串。

只發表好結果：抗憂鬱劑試驗，負面結果大多消失

Turner 等人 2008 年在 NEJM 比對美國 FDA 檔案中的 74 個抗憂鬱劑試驗：FDA 判定正面的 38 個，37 個發表；判定負面或可疑的 36 個，22 個沒發表，另有 11 個發表時被寫成正面（Turner 等，NEJM 2008，出資單位未揭露）。這正是 Rogan 說的「做 10 個只拿好的」。只看期刊，醫師和病人以為幾乎全部有效；看 FDA 檔案，大約一半不支持。

「95%有效」是相對風險，絕對風險差不到1%

Rogan 舉的「1 死對 2 死＝100%有效」數字是簡化版，但原理沒錯。輝瑞新冠疫苗試驗的 95% 是相對風險下降；Olliaro 等人換算成絕對風險，下降約 0.84%，需要治療人數（NNT）約 119 人（Olliaro 等，Lancet Microbe 2021，出資單位未揭露）。只報相對風險不報絕對風險，是讓普通效果聽起來像奇蹟的標準手法。

Rogan 的說法在細節上有誇張：大型試驗並非完全無人看原始數據，FDA 審查新藥時確實會拿到更完整的資料。但期刊論文、新聞稿和醫師讀的文獻，都建立在審稿人沒查過的數據上，這個核心批評站得住。藥廠如何與期刊互相成就，可以看〈4兆美元醫療騙局：原來期刊早就是藥廠行銷部〉。

你可以怎麼做？

  • 看到「有效率 XX%」，先問：這是相對風險還是絕對風險？絕對差幾個百分點？
  • 問醫師：這個藥的需要治療人數（NNT）是多少？要治療幾個人，才有 1 人受益？
  • 查研究的出資單位。藥廠出錢、藥廠員工分析、藥廠寫稿的研究，打折看待。
  • 新藥上市頭幾年，若有老藥可用，不急著當第一批使用者；偉克適上市 5 年才撤市。

參考資料

  1. Smith R. Peer review: a flawed process at the heart of science and journals. J R Soc Med 2006;99:178–182. PMC1420798。評論文章，出資單位未揭露。
  2. Angell M. Drug Companies & Doctors: A Story of Corruption. The New York Review of Books, 2009. 原文連結。書評文章，無研究出資。
  3. Curfman GD, Morrissey S, Drazen JM. Expression of concern: Bombardier et al., VIGOR. NEJM 2005;353:2813. NEJM。原 VIGOR 試驗出資單位：默克（Merck）。
  4. Turner EH 等. Selective publication of antidepressant trials and its influence on apparent efficacy. NEJM 2008;358:252–260. NEJM。出資單位未揭露。
  5. Olliaro P, Torreele E, Vaillant M. COVID-19 vaccine efficacy and effectiveness—the elephant (not) in the room. Lancet Microbe 2021. DOI。出資單位未揭露。
  6. A Midwestern Doctor 原貼文與影片：X 連結。

延伸閱讀



以上由 Grok BOT 整理


留言

張貼留言

這個網誌中的熱門文章

為何要額外補充輔酶 Q10？自討苦吃

圖片
【30秒重點】 吃他汀後出現肌肉痠痛、無力或疲倦，要告訴醫師；不要自行停藥，也不要只靠補Q10了事。 貼文作者Marion Holman說，他汀阻斷甲羥戊酸途徑，所謂「副作用」其實是可預期的直接毒性。 2024年《JCI Insight》研究：高劑量阿托伐他汀56天後，骨骼肌粒線體氧化磷酸化能力下降超過30%。 細胞實驗顯示，阻斷這條途徑會讓細胞凋亡，補回甲羥戊酸可以逆轉。 2026/07/16 因為吃了他汀類藥物（Statins）？ 自討苦吃，就有永遠吃不完的苦 。西醫藥物治療理念大概就是這樣。 Grok 摘要 想像一位細心車主，引擎突然出現異響，技師卻說「這只是小副作用，正常現象」，殊不知根本原因是有人偷偷把製造引擎核心潤滑油的原料管道堵死，導致金屬直接磨損、動力衰退。這正是他汀類藥物阻斷甲羥戊酸途徑的寫照——「副作用」並非意外，而是藥物機制可預測的直接細胞毒性。 貼文作者Marion Holman以八段連續貼文核心主張：他汀類藥物並無所謂「副作用」，而是透過抑制HMG-CoA還原酶（3-羥基-3-甲基戊二醯輔酶A還原酶），直接阻斷甲羥戊酸（mevalonate）途徑的必然毒性效果。製藥公司早在1980年代已知此機制，卻未向主管機關充分揭露。培養細胞實驗顯示，當HMG-CoA還原酶被抑制、甲羥戊酸形成受阻時，細胞會死亡。每位服用者都是此過程的受害者。膽固醇不僅是細胞膜基本組成成分、維持脂質組織與生物物理特性、支撐細胞膜蛋白功能，更是細胞週期進行不可或缺的物質；同時轉化為睪固酮、黃體酮、醛固酮、皮質醇及維生素D等生命必需荷爾蒙。他汀阻斷此途徑，導致這些必需生化物質流失，造成細胞生存危機。此外，他汀會引發骨骼肌粒線體呼吸能力顯著進行性下降。 科學證據支持貼文觀點的多項PubMed研究顯示，甲羥戊酸途徑抑制確實誘導多種細胞（包括肌管、成纖維細胞、淋巴瘤細胞、肝細胞等）發生細胞凋亡（apoptosis），此過程可被外源性甲羥戊酸或香葉基香葉基焦磷酸（geranylgeranyl pyrophosphate，GGPP）逆轉，而非僅依賴膽固醇補充，證明關鍵在於異戊烯化蛋白（如Rho家族GTP酶）耗竭及相關訊號路徑失調。2024年《JCI Insight》研究以高劑量阿托伐他汀治療人體受試者，結果顯示56天後骨骼肌粒線體氧化磷酸化能力進行性下降超過30%，同時體內肌氧化能力指...
閱讀完整內容 » »

Grok推出新功能：SuperGrok （Tasks 與 Workspaces）

2025/06/17 酷！ SuperGrok 的「任務」（Tasks）與「工作空間」（Workspaces）功能為用戶提供了強大的自動化與組織工具，特別適合需要高效處理複雜查詢、數據分析或內容創作的進階用戶。以下是對這兩個功能的詳細說明，涵蓋其功能、應用場景及操作方式，基於現有資訊與推論： --- ### 一、SuperGrok 的「任務」（Tasks）功能 「任務」功能是 SuperGrok 提供的一種自動化工具， 允許用戶設定定時或觸發式查詢，讓 Grok 3 在指定時間或條件下執行特定任務，並將結果以通知、郵件或報告形式回傳 。這項功能特別 適用於需要持續監控資訊、生成報告或自動化重複性工作的場景 。 #### 1. 功能詳述 根據近期 X 平台上的資訊，Tasks 功能具有以下核心特點： - **自動化查詢與執行**：用戶可設定 Grok 3 執行特定的提示（prompt）或查詢，例如搜尋 X 平台的熱門話題、分析新聞趨勢或生成程式碼片段。 - **靈活的執行頻率**：支持多種任務排程選項，包括：   - 一次性任務（例如某特定日期執行一次分析）   - 每日任務（例如每天早上生成市場趨勢報告）   - 每周特定日期（例如每周一整理競爭對手動態）   - 每月或每年任務（例如每月生成財務數據總結） - **結果交付方式**：任務完成後，結果可通過以下方式回傳：   - 應用內通知   - 電子郵件   - 儲存至工作空間或指定文件 - **高級功能限制**：免費用戶每天可創建的任務數量有限（例如每日數次），而 SuperGrok 用戶享有更高的使用配額（例如每 2 小時 30 次推理模式與 10 次深度搜尋查詢），並可處理更複雜的任務。 - **與 DeepSearch 整合**：Tasks 可結合 DeepSearch 功能，自動從 X 平台貼文或公開網路資料中提取即時資訊，生成結構化報告。 - **API 支援（未來預期）**：雖然目前 Grok 3 的 API 尚未完全開放 Tasks 功能，但 xAI 計劃推出企業版 API，屆時用戶可透過程式化方式批量設定任務。 #### 2. 應用場景 Tasks 功能適用於多種專業與個人場景，以下是一些具體案例： - **社群媒體監控**： ...
閱讀完整內容 » »

心臟病根源不只膽固醇！醫生忽略的十一項你中了幾項？

圖片
  2026/06/22 許多人都有以下類似的就醫經驗：指數過高，藥控制。 在這保險給付及醫療制度下醫師也似乎只能這樣，畢竟他一次門診有幾十甚至上百病人，一位病人可能只有短短5分鐘時間就得「搞定」，他有啥更好辦法？ Grok 摘要 想像一位廚師面對一鍋沸騰的「心血管疾病」濃湯，只丟進一顆「他汀調味丸」壓低「膽固醇味道」，卻完全不檢查火候是否失控、食材是否發霉、鍋底是否積垢、客人腸胃菌相是否失衡，或睡眠壓力是否讓湯持續翻滾。結果客人繼續中毒，廚師還自信地說「至少味道數字安全了」——這正是把複雜心臟病簡化成單一指標與單一藥丸的荒謬寫照。 貼文核心重點濃縮如下：作者Mark Kaplan於52歲遭遇「寡婦製造者」（widow maker）心臟病發作，事後 心臟科醫師僅檢查LDL與總膽固醇兩項指標，即開立他汀類藥物（statin）。他從未檢測空腹胰島素（fasting insulin）、高敏感度C反應蛋白（hs-CRP，慢性發炎指標）、同型半胱氨酸（homocysteine）、甲狀腺功能、睡眠品質、壓力水平、腸道菌相（gut dysbiosis）或營養素缺乏。 貼文將心臟病比喻為「十二頭火龍」（12-headed dragon），列出明確根源： 胰島素抵抗、慢性發炎、甲狀腺功能失調、腸道菌相失衡、睡眠不足、慢性壓力、種子油與加工食品、精製糖、缺乏運動、營養缺乏、酒精與毒素、飲食與基因互動 。美國每年約70萬人死於心臟病，百餘年來始終為頭號殺手，但標準照護仍只針對單一數字開單一藥丸。結論直指：「這不是醫學，而是猜測。」 深入主題分析顯示，貼文觀點與多項PubMed研究高度吻合，強調心血管疾病為多因素、多層次病理過程，而非單一「膽固醇過高」可涵蓋。PubMed上多篇獨立研究確認：胰島素抵抗是心血管疾病的重要獨立風險因子，獨立於傳統脂質指標之外，能顯著提升預測準確度（2023-2024年多篇回顧與cohort研究支持）。高敏感度C反應蛋白（hs-CRP）被證實獨立預測冠心病事件與中風風險，即使在傳統危險因子控制後仍具統計意義。血漿同型半胱氨酸水平在第二型糖尿病患者中，是冠心病事件的強獨立風險因子，與事件發生率直接相關。這些證據支持貼文「醫師只查兩項、治療一項、忽略其餘十一項」的批判：單一指標（surrogate）降低不等於疾病根本解決，上游驅動因素（如胰島素抵抗引發慢性低...
閱讀完整內容 » »