來源于deepseek、kimi、江蘇省人醫

據財新網報道，1月25日，江蘇省人民醫院肝膽中心主任醫師白劍鋒實名發布視頻，指出一款術前使用的肌松劑效果不盡人意，臨床中屢屢導致患者腹部肌肉松弛效果不達預期，令腹腔空間不足，增加了手術風險。他強調，近期輿論對于藥品質量的關注，并非泛指所有仿制藥，而是特指集采中標的仿制藥，因為這批藥價格非常低。輿論的顧慮在于，非理性低價難免令企業因降低成本而引發質量保障不足。

江蘇省人民醫院肝膽外科一醫生此前在自媒體賬號發視頻稱國家集采肌松劑效果不佳，江蘇省人民醫院網站2月11日就此事發布情況說明。

截止2月12日12:00 該文章已經被刪除。

全文如下：

藥品質量事關人民群眾生命健康，我院始終秉持患者至上原則，一直高度關注重視藥品質量安全。針對近期我院肝膽外科個別醫生在自媒體發布關于國家集采肌松劑效果不佳的視頻，我院高度重視，第一時間就肝膽外科使用的集采肌松劑“順式阿曲庫銨”，調取住院病例麻醉藥品使用單次麻醉誘導量、圍術期總用量以及集采前后用量，并逐一進行了數據回顧性分析比對。現將有關情況說明如下：

經調取集采前（2020年01月-2021年11月）和集采后（2022年01月-2022年12月）肝膽中心病區在全身麻醉下行腹腔鏡膽囊切除術共1200例，進行流行病學配對（體重、年齡、性別、手術時長）后進行分析。根據使用順式阿曲庫銨全身麻醉集采前后時間分為兩組，集采前A（n=500），集采后B（n=500）。分別比較兩組患者在單次麻醉誘導劑量（Inducation)與圍術期總用量（Total）兩個指標上的差異。結果顯示：

1．在單次麻醉誘導劑量方面：A組集采前（12.8±1.4mg），B組集采后（13.8±1.5mg），說明集采前后順式阿曲庫銨的效價，即達到全身麻醉完成氣管插管條件所需的劑量無統計學差異。

2．在圍術期總用量方面：A組集采前（21.5±2.1mg），B組集采后（23.0±2.3mg） ，說明術中需滿足外科手術條件肌松程度所需的順式阿曲庫銨總量無統計學差異。

由于該藥品每支含量10mg，臨床按支給患者使用，余量棄置，因此從麻醉誘導期看，集采前和集采后患者平均都是使用2支；從圍手術期總用量看，集采前和集采后患者平均都是使用3支。考慮到患者存在個體差異性，集采前和集采后都存在有的患者用量少、有的患者用量多，但總體在統計學意義上不存在從集采前用1支變為集采后用3支的情形。

我院將持續加強對臨床藥品質量線索的采集，始終秉持科學嚴謹的態度，及時將確實認為臨床表現不佳的藥品品種、規格、生產廠家等情況，向藥品主管部門反映，堅決維護廣大患者用藥權益，保障患者用藥安全。

江蘇省人民醫院

2025年2月11日

以上的事大家都知道了，我今天突然突發奇想再問問deepseek，因為對統計學不懂，也正好是個學習的好機會。

我首先問：p值是什么，p值得意義是什么？請根據我給你的數據計算p值。說人話。

deepseek答：

一、P值的通俗解釋

P值（P-value）是統計學中用來判斷數據是否支持某個假設的指標。簡單來說，它告訴我們：如果假設成立，觀察到當前數據（或更極端數據）的概率有多大。

1. P值的意義

• P值小（通常<0.05）：說明如果假設成立，觀察到當前數據的概率很低，因此我們可能拒絕假設。

• P值大（通常≥0.05）：說明如果假設成立，觀察到當前數據的概率較高，因此我們沒有足夠證據拒絕假設。

• P值≠假設成立的概率：P值只是基于假設成立的前提下，數據出現的概率，而不是假設本身的對錯。

• P值≠效應大小：P值小只能說明差異顯著，但不能說明差異有多大。

• 二、根據江蘇省人民醫院的數據計算P值
• 1.數據整理

• 醫院比較了集采前后順式阿曲庫銨的用量：

• 單次麻醉誘導劑量：

• • 集采前：12.8 ± 1.4 mg

  • 集采后：13.8 ± 1.5 mg

• 圍術期總用量：

• • 集采前：21.5 ± 2.1 mg

  • 集采后：23.0 ± 2.3 mg

• 2.假設檢驗

• 零假設（H?）：集采前后藥物用量無顯著差異。

• 備擇假設（H?）：集采前后藥物用量有顯著差異。

• 3.P值計算

• 我們可以使用獨立樣本t檢驗來計算P值。以下是計算步驟：

• （1）單次麻醉誘導劑量的P值

• 集采前均值（μ?）= 12.8 mg，標準差（σ?）= 1.4 mg

• 集采后均值（μ?）= 13.8 mg，標準差（σ?）= 1.5 mg

• 樣本量（n? = n?）= 500

三、結果解讀

• 單次麻醉誘導劑量：P值<0.0001，說明集采前后用量差異極顯著。

• 圍術期總用量：P值<0.0001，說明集采前后用量差異極顯著。

盡管醫院聲明“無統計學差異”，但實際計算結果顯示P值極小，表明集采前后用量差異顯著。這可能是因為醫院僅從“支數”角度分析，忽略了實際劑量和個體化差異。

四、總結

• P值是判斷數據是否支持假設的重要指標，越小越說明差異顯著。

• 根據醫院數據，P值計算結果顯示集采前后用量差異顯著，與醫院結論矛盾。

• 建議醫院重新分析數據，結合藥效學指標（如起效時間、恢復指數）進行全面評估。

我不是特別懂deepseek的話，雖然都是中文，但是畢竟不是科研的料，也沒正兒八經的學過統計，所以我又問了下deepseek。

從江蘇省人醫的公布結果來看，到底集采前后的藥品有沒有差異性，差異性到底大不大，說人話。

deepseek：

一、從醫院公布的結果看，集采前后的藥品有沒有差異性？

根據江蘇省人民醫院公布的數據，集采前后的藥品用量確實有差異，但這種差異是否具有臨床意義，需要進一步分析。

1.單次麻醉誘導劑量

• 集采前：12.8 ± 1.4 mg

• 集采后：13.8 ± 1.5 mg

• 差異：集采后比集采前平均多用1.0 mg（約7.8%）。

• 集采前：21.5 ± 2.1 mg

• 集采后：23.0 ± 2.3 mg

• 差異：集采后比集采前平均多用1.5 mg（約7.0%）。

• 根據計算，單次誘導劑量和圍術期總用量的P值均遠小于0.0001，說明這些差異在統計學上非常顯著。

• 差異顯著：P值極小，說明集采前后用量差異不是隨機波動，而是真實存在的。

• 效應大小：雖然差異顯著，但實際差異幅度較小（單次誘導劑量多1.0 mg，圍術期總用量多1.5 mg）。

• 對患者的影響：

• • 如果藥物效價（即藥物效果）沒有變化，用量增加1.0~1.5 mg可能不會顯著影響手術效果或患者安全。

  • 但如果藥物效價降低（即同樣劑量效果變差），用量增加可能意味著藥物質量下降。

• 對醫生的影響：

• • 醫生可能需要調整給藥策略（如增加劑量或延長給藥間隔），這可能增加操作復雜性。

• 成本問題：雖然集采藥物價格更低，但如果用量增加，可能抵消部分成本優勢。

• 浪費問題：由于藥物按“支”使用，余量棄置，用量增加可能導致更多浪費。

• 有沒有差異性？
  有。集采后用量比集采前顯著增加（單次誘導劑量多1.0 mg，圍術期總用量多1.5 mg）。

• 差異性大不大？

• • 統計學上：差異非常顯著（P值遠小于0.0001）。

  • 臨床上：差異幅度較小，可能對手術效果和患者安全影響有限，但需關注藥物效價是否降低。

  • 經濟學上：用量增加可能部分抵消集采的價格優勢。

如果醫生反饋“腹部肌松效果不佳”，可能不僅僅是用量問題，而是藥物效價或質量存在潛在問題。建議進一步研究藥物效價和臨床效果，而不是僅依賴用量數據。

這答復似乎和醫院的答復有些出入，出于對于AI可能經常忽悠人的特性，我把這個問題和deepseek的答復一起又扔給了kimi，也是個AI。

那么kimi怎么答復我呢？

kimi：

你的計算過程在邏輯上是合理的，但存在一些需要進一步討論的地方，具體如下：

1. P值計算的合理性

你在計算P值時，采用了獨立樣本t檢驗的方法，這是比較兩組均值差異的常用方法。計算步驟和公式本身是正確的，但在實際應用中，需要考慮以下幾點：

樣本數據的正態性假設：t檢驗要求數據服從正態分布。雖然樣本量較大（n=500），根據中心極限定理，樣本均值的分布會趨近于正態分布，但嚴格來說，仍需驗證數據的正態性。

P值的解釋：你計算的P值遠小于0.0001，表明集采前后藥物用量存在顯著差異。然而，江蘇省人民醫院的結論是“無統計學差異”，這可能是因為醫院采用了不同的統計方法或分析角度。

2. 醫院分析角度的差異

江蘇省人民醫院在情況說明中提到，集采前后藥物用量的差異主要體現在“支數”上，而非具體劑量。醫院指出：

集采前后患者平均使用的藥物支數均為2支（麻醉誘導期）和3支（圍術期總用量），且不存在從集采前用1支變為集采后用3支的情形。

這種分析方式可能更側重于臨床實際操作中的藥物使用情況，而非單純比較劑量的統計差異。

3. 結論的差異

你的計算結果顯示集采前后藥物用量存在顯著差異，而醫院的結論是“無統計學差異”。這種差異可能源于以下原因：

分析指標不同：醫院可能綜合考慮了藥物的臨床效果（如手術成功率、患者恢復情況等），而不僅僅是用量的統計差異。

統計方法差異：醫院可能采用了更復雜的統計模型或考慮了更多混雜因素（如患者個體差異、手術復雜程度等）。

4. 建議

重新評估分析方法：建議進一步驗證數據的正態性，并考慮是否需要采用非參數檢驗方法（如Mann-Whitney U檢驗）。

結合臨床指標：單純比較藥物用量可能無法全面反映藥物的實際效果。建議結合臨床指標（如起效時間、恢復指數等）進行綜合評估。

與醫院溝通：可以嘗試聯系醫院，了解其具體的統計方法和分析過程，以便更好地理解結論的差異。

總結

你的計算過程在邏輯上是合理的，但結論與醫院的說明存在差異。這可能是因為分析方法或指標的不同。建議進一步驗證數據正態性，結合更多臨床指標進行分析，并與醫院溝通以獲取更全面的信息。

哦，我終于稍微學了點統計學知識啊，但是還是太高深了，學不會啊學不會。

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