筆者分別在 2017 年評論過由權威醫學雜誌 The New England Journal of Medicine（NEJM）的一篇關於統計方法使用趨勢的評論，網址連結：https://goo.gl/IJ7eSQ。另外也曾於同年評論過美國醫學雜誌 JAMA 關於統計方法使用趨勢的一篇文章，網址連結：https://tinyurl.com/y67mxofr。
最近筆者發現上述 NEJM 那篇文章的作者群，將2015 年發表在 NEJM 的 238 篇文章做了一份完整的分析，發表在 Journal of Clinical Pharmacy and Therapeutics，網址連結：https://tinyurl.com/y3why4tf。本篇文章有些重要趨勢，筆者將於以下進一步整理與評論。
以下筆者會仿照先前評論 JAMA 那篇文章的結構予以介紹，不會按照原始論文的順序。
一、研究設計
眾所皆知，NJEM 大多數文章都是臨床試驗。不過可以注意到觀察型研究也有 23% 是平行設計，筆者推測這些應該是比較藥物或處置效果的文章。由於觀察型研究的 Control arm 有高達 43% 是未控制以及 31% 是 not applicable，這將近七成的文章都是由描述型研究、橫斷面、世代研究或其他所組成的，不過作者並沒有將這 74% 非比較處置效果研究的細節列出來。
二、統計軟體
關於統計方法，可看到無論是介入性研究或觀察型研究，SAS 都是使用比例最高的統計軟體。相較於評論 JAMA 的那篇論文，本篇論文新增了「R」軟體的使用比例，確實也如筆者先前所提到，R軟體大約有 10% 的使用率。
不過令筆者意外的是，整體而言，STATA 在 NEJM 竟然只有 11% 的使用率，根據筆者觀察，近來確實非常多論文都是使用 STATA 分析。在先前評論 JAMA 的那篇論文，在 2010 年的時候，已經超過 30% 的論文都是使用 STATA 分析。或許是抽樣年份（2015 年）的選樣偏差，或是 NEJM 對於統計軟體的要求與偏好，有待未來再進一步釐清。
三、統計分析方法
關於使用的統計方法，與之前發現大致相同，常見的分析方法分別有：檢定力分析（power）、存活分析方法（survival）、列聯表/交叉表、敏感度分析與流行病學統計量的整體使用率大於 50%。
不過可發現敏感度分析的使用比例在介入研究與觀察研究分別是 60% 與 29%，之所以有這麼大落差，是因為發表臨床試驗必須遵循 CONSORT statement，裡頭第 12b 調提到：『Methods for additional analyses, such as subgroup analyses and adjusted analyses』，這邊指的 additional analyses 往往就是各式各樣的敏感度分析。
觀察型研究雖然也有 STROBE statement，裡頭第 17 條：『Report other analyses done—eg analyses of subgroups and interactions, and sensitivity analyses』，但相較之下發表在 NEJM 的論文似乎在敏感度分析的要求比較寬鬆。
不過可注意到，重複測量（repeated measure）及遺漏值處理方法（missing data method）也分別有 20% 左右的使用比例，接下來筆者會再進一步評論。
四、存活分析
整體而言，57% 的論文會使用存活分析，可見此統計方法的重要性。其中 Survival function 指的是類似生命表（life table）等估算存活率的方法。而目前仍以 Kaplan-Meier、log-rank test以及 Cox proportional hazard model 最多人用。
值得注意的是，Other survival model 指的是考慮競爭因子後的存活分析，像是知名的 Fine and Gray model，結果在 NEJM 只有 4% 的使用率。筆者目前在進行存活分析時，幾乎都會校正死亡此競爭因子，目前在頂尖一流雜誌應至少有 10% 的使用比例。筆者推測這是由於 NEJM 的興趣事件大多數有包括死亡（all-cause death），因此就不見得需使用競爭因子存活分析了。
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