临床试验与药物流行病学领域的权威专家、医学博士斯蒂芬·埃文斯（Stephen Evans, MD）深入探讨了医学研究中发表偏倚这一核心议题。他详细解析了为何高达60%的临床试验结果未能如期公开，并指出学术界普遍存在仅倾向于发表极端阳性或阴性结果的系统性偏好。埃文斯博士强调，尽管试验注册机制有助于缓解这一问题，但仍无法彻底杜绝数据操纵行为。本次对话重申，全面报告所有研究结果不仅是科学严谨性的基石，更是保障患者安全与维护科研伦理的必然要求。
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理解临床试验发表偏倚与结果未报告问题
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发表偏倚问题的严重程度
Stephen Evans博士在与Anton Titov博士的对话开场时指出一个严峻数据：仅40%的临床试验结果在法律规定的时限内得到报告，更有高达30%的试验结果从未公开。这在医学界可获得的完整证据库中造成了显著空白。
这种"发表偏倚"问题意味着科学文献未能全面反映治疗措施的真实效果。该问题不仅影响COVID-19疗法，更波及所有医学领域，包括药物和非药物治疗。
临床试验报告的伦理义务
Stephen Evans博士强调了对公众和试验参与者的基本伦理责任。参与临床试验的患者为造福未来患者和科学进步承担了风险，因此研究者在试验完成后有重大义务对结果进行恰当分析并公开报告。
未发表结果既是对信任的背叛，浪费了参与者的贡献，也可能导致其他患者基于不完整的风险评估接受治疗。Anton Titov博士指出这是现代医学研究中的关键议题。
试验注册作为部分解决方案
应对发表偏倚的重要举措是试验注册。Stephen Evans博士解释，在随机试验开始前进行注册是关键策略。这能创建试验存在性及预设结局的公开记录，使申办方或研究者更难忽略阴性或中性结果。
注册制度让监督机构和研究人员能够追查已注册试验的结果。尽管这一体系提升了透明度，但Evans博士指出它并非完美方案——即使完成注册，研究者仍可能规避规定的实质要求。
媒体对结果传播的影响
Stephen Evans博士与Anton Titov博士的对话深入探讨了媒体关注度的强大影响。Evans博士指出，包括期刊编辑在内的所有人都"偏爱头条新闻"，发表行为往往优先倾向于"极好消息或极坏消息"。
极度积极的结果或严重不良反应报告被认为具有新闻价值。而中性或无效结果（如明确显示羟氯喹无效的研究）通常难以引发兴趣。这种媒体驱动机制扭曲了证据认知，决定了哪些研究能获得公众关注。
数据操纵与选择性报告的风险
即使进行试验注册，数据操纵的风险依然存在。Stephen Evans博士描述了研究者如何"选择性报告"最引人注目的结果——即使这些并非预先设定的主要结局。他引用研究界著名格言：研究者可以"对数据持续拷问直至其招供"。
从统计学角度看，结果变异意味着几乎总能通过数据挖掘发现有趣内容。这种做法导致极端结果（极好或极坏）得以发表，而更细微的真相可能被埋没，最终腐蚀指导临床实践的证据基础。
完整文字记录
Anton Titov博士： 我们来探讨临床试验结果的发表与传播问题。制药业是所有行业中最盈利的领域，然而仅40%的临床试验结果在法律规定的时限内报告，30%的试验结果从未公开。
难道不存在对公众和参与临床试验的患者负有的义务——在试验完成后进行恰当分析并公开报告结果吗？为何如此多的临床试验结果未向公众披露？
Stephen Evans博士： 这确实是个至关重要的问题。它不仅关乎COVID-19，更涉及所有类型的治疗措施，包括非药物治疗。我们已通过推行随机试验实施前注册制度，为防范这种称为"发表偏倚"的现象做出重大努力。
这样至少可以追查注册者获取试验答案。问题在于我们都偏爱头条新闻，都喜欢好消息。除非你是报社或专职监测不良反应的人员，否则确实也会关注坏消息。
因此问题在于：发表行为往往优先倾向于极好消息或极坏消息。中性消息无人问津，不符合编辑偏好——他们无法据此制作醒目标题。
羟氯喹无效的消息在多数情况下关注度有限，而证明其有效的研究则更受青睐。当然由于重大公共卫生关切，即使证明某药无效的研究也会引起关注并可能发表，但普遍性问题依然存在。
注册制度在一定程度上缓解了发表偏倚问题。但即便如此，研究者仍可能操纵结果并选择性报告最佳数据——即使试验已预先注册特定观察结局。
当预设结局不够有趣时，他们仍会寻找更引人注目的替代结局来制造头条。统计学家都明白，结果变异确实是具体存在的困扰。
你几乎总能从结果中发现有趣内容，会主动搜寻这些结果。或用某位学者的比喻：你对数据持续拷问直至其招供。
问题在于存在偏好极端结果的倾向——无论是极好还是极坏。我们在报纸头条中可见一斑：经过戏剧化处理的好消息或坏消息都能提升销量。
而介于其间的中性结果通常媒体关注度较低。但科学真正需要关注的正是这些中间结果——那些未显示效应的数据。
要获得证据全貌的准确视图，我们必须确保看到所有数据。试验注册制度对此大有裨益，但即便如此，我们仍发现部分研究者会篡改、选择性报告结果，只呈现显示效应或有趣发现的数据。
所谓"有趣"可能意味着极好，也可能意味着极坏——当出现不良反应时同样具有新闻价值。我们在多个医学领域发现：已发表结果往往处于某一极端，而介于其间的真相可能永未被披露。