近年来,医学教育领域关于种族和多样性政策的讨论愈加激烈,尤其是针对在医学院中推行的平权措施,即通过优先录取某些种族背景的学生,试图解决医疗服务中的种族差异和不平等问题。其中,一项声称黑人生理学医生能显著降低黑人新生儿死亡率的研究,曾经被广泛引用,并成为支持相关政策的核心证据。然而,2024年9月,权威学术期刊《美国国家科学院院刊》(PNAS)发表了一篇研究文章,对该领域内的重要研究进行了全面复核,结果显示该研究遗漏了关键变量,严重影响了结论的有效性。这一发现不仅令医疗界震惊,也引发了关于招生政策和医疗公平的广泛质疑。该研究的核心在于分析出生体重极低(低于1500克)与新生儿死亡率之间的关系,而此前的研究未能充分控制该因素。出生体重极低的婴儿虽占比小,但其死亡率远远高于一般新生儿,且在黑人新生儿中发生率更高。
PNAS新研究团队利用相同的佛罗里达州1992年至2015年的医院数据,重新评估了之前的遗留问题,发现一旦将出生体重极低因素纳入分析模型,先前认为的"医生与患者种族匹配降低新生儿死亡率"的显著效应明显下降甚至变得不再显著。具体数据表明,黑人新生儿由黑人医生照料时死亡率的降低幅度大幅减小,说明此前的统计模型由于忽略关键控制变量而产生了偏差。这种偏差的原因主要在于,低体重新生儿更多由白人医生照顾,这导致白人医生看护的黑人生儿中低体重婴儿比例更高,死亡率自然较高。之前没有剔除体重因素,误把这种结构性差异归因于种族匹配效应。PNAS文章详细论述了统计模型中的遗漏变量偏差,证明了之前研究在模型规格上存在严重不足。该团队进一步通过扩展控制组别,甚至包括4000余种诊断代码来捕捉所有可能影响新生儿健康的因素,终结了先前研究的结论。
专家指出,这一发现提醒学界和政策制定者,在设计涉及复杂社会医学问题的研究时,必须严谨控制所有潜在混杂因素,否则结论可能误导决策。尽管种族匹配在其他医疗情境中依然可能发挥作用,但少量研究结果不应成为制定广泛招生政策和医疗改革的唯一依据。相关领域的学者呼吁,通过更细致和全面的数据分析来澄清种族配合对健康结果的真实影响,同时关注先天健康风险的根源,如贫困、孕期护理不足和环境因素,或许才是缩小族裔健康差异的关键路径。此次PNAS发表的研究结果亦在司法领域产生影响,此前该研究曾被美国最高法院反对哈佛大学种族招生政策的一方援引,呼吁重新审视种族因素在高等教育录取中的作用。随着新的证据问世,支持种族优先政策的法律和学术争论将迎来新的转折。医学教育界和医疗管理者面对这一情况,应当重新评估已有政策的科学依据,审慎权衡多维因素,在保证公平的同时,更加注重实证数据和综合健康风险的管理。
此外,公众舆论和媒体也应理性解读相关研究成果,避免过度简化复杂的医学社会问题。未来,提升医疗从业者的多样性依然重要,但更多关注保障孕产妇健康、改善社会经济条件以及降低低出生体重婴儿比例,或将比单纯强调医生病人种族一致性带来更直接的改善。总结来看,PNAS团队的研究质疑了支持医学平权政策核心论据的可靠性,促使学界反思数据分析方法和变量控制的严谨性,同时督促政策制定应基于更全面的科学证据,才能在实现医疗公平与提高健康结局上取得实质性突破。面对复杂多变的公共卫生挑战,只有实事求是,坚持科学精神,才能保证医疗系统的公平与高效,真正造福所有族群。 。
