”

“这正是我想和您深入探讨的。”米勒博士翻开笔记本，“您提到你们有三年完整的健康档案数据。这些数据是如何收集的？变量控制如何？比如，如何区分是‘预防汤药’的效果，还是其他因素，比如生活习惯改变、卫生条件改善带来的影响？”

这个问题非常专业，切中要害。万大春没有回避，详细解释起来：

“我们的数据收集，最初确实比较简单，主要是症状记录和简单的体检指标。后来，在县医院指导下，我们逐步规范了。现在，我们有统一的登记表格，包括基本信息、既往病史、用药史、每次就诊的主诉、体征、处理措施和转归。预防汤药的发放和使用情况也有单独记录。”

“至于变量控制，”万大春坦诚地说，“在村庄这种开放环境下，很难做到像实验室那样的严格控制。但我们做了一些努力。比如，我们把全村按居住区域大致分成了几个小组，在不同时间段推广预防汤药，然后对比不同小组在相应季节的发病率变化。同时，我们也记录了村里这几年在改水改厕、垃圾处理等方面的改善情况。在分析数据时，我们会尽量把这些因素考虑进去。”

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米勒博士飞快地记录着，不时追问细节：“样本量有多大？数据丢失率呢？如何保证记录的准确性？”

“目前有效健康档案287份，覆盖了全村95%以上的人口。数据由村卫生室我和林护士负责录入和核对，定期抽查。准确性我们不敢说百分之百，但力求真实。因为我们和村民都很熟，他们也会主动反馈情况。”

米勒博士停下笔，抬起头，眼神锐利：“那么，效果评估呢？您说发病率下降，具体下降了多少？统计显着性如何？”

万大春早有准备，从自己的文件袋里拿出一份简略的数据分析表——这是他为了峰会发言准备的附件之一，上面有简单的图表和百分比。

“以冬春季上呼吸道感染为例，在系统发放‘御寒防感汤’之前三年（我们有之前镇卫生院的粗略数据），全村平均每百人季度发病约35-40例。推行预防汤药后，第一年下降到28例，第二年22例，去年是19例。同时期，对照我们县里其他几个条件类似但未推行类似措施的村庄，他们的发病率下降幅度远低于我们。当然，这还没有经过复杂的统计学校正，但趋势是明显的。”

米勒博士仔细看着那份手绘的图表，眉头紧锁，显然在内心进行着激烈的专业权衡。一方面，这远未达到他心目中“高质量证据”的标准；另一方面，在资源如此有限的基层，能系统收集和呈现这样的数据，本身就已经超出了他的预期。

“你们……有没有想过，把这些数据更规范地整理出来，甚至尝试发表？”米勒博士忽然问。

万大春苦笑了一下：“想过，但很难。我们缺少专业的研究设计和统计分析能力。而且，日常的诊疗和健康管理已经占用了我们大部分精力。”

米勒博士沉默了，手指无意识地敲打着笔记本。车厢规律的晃动声中，他似乎在做一个决定。

过了好一会儿，他抬起头，看着万大春，眼神变得认真而直接：

“万医生，我接下来的话，仅代表我个人的学术兴趣，与麦肯锡或任何机构无关。我对你们正在做的事情，以及你们在如此有限条件下收集的数据，产生了真正的兴趣。这或许可以作为一个非常好的‘实践案例’，来探讨如何在资源匮乏地区，科学地评估传统公共卫生干预措施。”

他顿了顿，似乎在斟酌词句：“如果您和您的团队不介意，我……是否可以以个人学术合作的形式，参与到你们后续的数据整理和分析工作中来？我可以提供方法学上的指导，帮助你们设计更严谨的观察性研究方案，甚至，如果条件允许，未来尝试设计一些简单实用的对照观察。”