## 药物试验的不足与患者代表性 一项最新研究（NBER.org）指出药物试验存在一个关键缺陷：它们常常排除高风险患者，导致对药物潜在危害的低估。研究人员发现，面临最高不良事件风险的患者，被纳入试验的可能性低四倍，但治疗后出现严重不良事件的增加幅度却高出2.5倍。这种差异意味着试验结果可能无法准确反映弱势群体在现实世界中的结果。 Hacker News上的评论员讨论了试验设计的复杂性，指出为了获得清晰的结果，尤其是在早期试验中，需要尽量减少变量。然而，人们也对药物发布*后*研究多样化患者群体的激励不足，以及由此造成的宝贵临床数据损失表示担忧。 讨论还涉及诸如严格的纳入/排除标准、使用活性安慰剂以及研究中的历史偏见（例如排除女性）等问题。最终，该讨论指向了需要更具代表性的试验和更好的真实世界数据收集系统，以确保患者安全和有效治疗。