CNN是如何错误报道关于大麻使用者中风风险的研究的

《Emergency Medicine News》：How CNN Misrepresented a Study on the Risk of Stroke in Cannabis Users

大麻使用与心血管死亡关联性研究存在数据库偏差、相对风险误导及统计方法复杂等局限，需谨慎解读数据。

　　

“一项大型研究发现，大麻使用会显著增加心脏病发作和中风导致的死亡风险”¹

- CNN Health 标题，2025年6月18日

甚至在阅读CNN的文章之前，我就能发现这个标题本身就包含了很多需要探讨的内容。“大麻使用”指的是什么？是吸烟、吸电子烟，还是摄入大麻制品？所发现的关联是否与使用的持续时间和频率有关？这项“大型研究”是声称大麻使用会增加心脏病发作和中风的死亡风险，还是说这些死亡病例全部由心脏病发作引起，或者全部由中风引起，又或者是由两者混合导致的？ 还有，“显著增加”这个词在这里似乎被赋予了很大的分量。这种所谓的增加风险真的那么严重吗？还是说“显著增加”只是一个为了吸引点击率的夸张说法？为了弄清楚真相，我必须找到CNN文章所依据的那项研究。 原来，这项研究已经由《Heart》期刊在线发布。^{2作者对符合纳入标准的24篇论文进行了系统回顾和荟萃分析，这些数据收集自2016年至2023年的8年期间。其中超过一半的论文对三个大型数据库进行了统计分析。作者称这24项研究共涉及超过4.32亿患者，尽管他们也承认不同研究人群之间存在一定的重叠。实际上，只有3篇论文涉及了近1.79亿患者。 作者的研究目的是探讨重大不良心血管事件（MACE）、心血管死亡、非致命性急性冠状动脉综合征（包括心肌梗死）和非致命性中风与大麻使用之间的可能关联。 具体到中风方面，作者发现，有大麻使用史的人群的中风风险比率（RR）为1.20，而没有大麻使用史的人群为1。我们稍后会进一步讨论这意味着什么（或者意味着什么没有）。 不过，不深入细节的话，我们也能看到这项研究设计中存在一些重大问题，这些问题可能会削弱CNN标题中的结论。值得称赞的是，作者在他们的局限性部分讨论了其中的一些挑战。以下是一些例子：}

1. 大型数据库的分析：这类研究面临许多难以克服的挑战。大型计算机化数据库很可能存在数据缺失或不完整的情况；例如，大麻的使用情况是如何确定的？可能是通过病史或患者调查来确定的，但这些方法并不总是可靠的。大麻的摄入途径是什么？一个长期大量吸食植物燃烧产物（无论是大麻、烟草还是其他物质）的人中风风险增加并不奇怪，但这应该归因于吸烟行为本身，而不一定是大麻本身。所有或大部分风险增加的情况都发生在长期重度吸烟者身上吗？那些仅通过摄入大麻制品接触大麻的人也有更高的风险吗？
2. 风险比率（RR）的使用：风险比率是通过将暴露组的风险除以未暴露组的风险来计算的。报告风险比率可能会产生误导。例如，如果非大麻使用者的中风风险是百万分之一，而大麻使用者的中风风险是百万分之二，我们可以说大麻使中风风险翻倍。这听起来确实很可怕，但对任何一个个体来说，这种风险增加其实并不显著。作者也承认，在他们分析的研究中，所研究的不良心血管事件的发生率很低。
3. 统计方法的复杂性：我有一个经验法则，多年来它帮我省去了无数无意义的分析时间：如果一篇论文引用了多种我从未听说过的统计方法或测试，那么就没有必要花太多时间去研究它。我根本无法判断这些统计方法是否被正确使用。这篇论文中充满了复杂的统计术语：DerSimonian和Laird随机效应模型（带有逆方差加权）；Cochran Q检验；I^{2检验；Egger统计检验。这些术语到底是什么意思呢？我当然不清楚，而且我也不相信任何一家期刊，无论其声誉如何，都能在同行评审过程中严格评估这些统计方法的使用情况。}

需要强调的是，这些批评并不是针对《Heart》研究的作者，他们当然没有做出文章标题中所提到的那种过于夸张的结论。我的问题在于CNN和其他流行媒体对作者研究结果的过度夸大。没有人会怀疑长期大量吸烟会增加不良心血管和神经系统疾病的风险。很明显，仅依靠大型数据库是无法充分考虑到诸如烟草吸烟等混杂因素的，也无法分析导致不良结果的究竟是摄入途径、暴露的持续时间，还是“大麻使用”本身。正如统计学家John Tukey曾经指出的：“仅仅拥有数据和对答案的迫切需求，并不能保证能从这些数据中得出合理的结论。”