# 《医学的随机行为》4：霍桑效应 ![](https://piccdn3.umiwi.com/img/202308/28/202308281115364188271070.jpeg) 我上小学的时候，经常会有上级部门来我们学校做卫生检查，每次检查都会提前通知，学校就组织我们打扫。我们总会干得很卖力，可以说是热火朝天。 年幼的我曾经把这种为了迎接领导检查而进行的大扫除当做很郑重的活动，但是到了五、六年级，我变得愤世嫉俗起来。我心想这不是做假吗？一个学校卫生好不好，难道不是应该体现在平时吗？上级要检查难道不应该不打招呼突击进行吗？ 可是长大以后，我又有了一个新的视角。也许当初那些检查就是为了让我们搞好卫生。如果领导从不检查，我们的卫生水平肯定不会好 —— 其实领导根本不在意我们的“真实”水平，他们并不打算像科学家观察野生动物一样只是观察我们。他们是要影响我们。只要他们的检查频率足够高，我们的真实水平不就是足够好的吗？ 有上级检查，你就会更努力地工作，古今中外都是如此。 早在1924年，就有人在一家美国工厂里做过一个著名的实验。研究者本来想考察灯光的强弱对工人工作效率有什么影响……他们把灯光调亮，发现工人效率果然提高了，可是把灯光调暗，发现效率也比平时高！这是咋回事呢？研究者后来意识到，其实根本不是灯光的事，是只要有人在旁边看着，工人的效率就会变高。 这个因为有人检查就更努力工作的现象，现在被称为「霍桑效应（The Hawthorne Effect）」，以当初那家工厂的名字命名。 我们接着讲耶拿和沃舍姆的《医学的随机行为》这本书。医生，也有霍桑效应吗？ ✵ 是的，因为医生也是人。但我读了书中医生的霍桑效应，反而挺佩服医生这个群体。咱们详细说说。 首先医生也会犯很多错误。除了前面讲的诊断错误，在治疗过程中医生还可能会犯一些操作错误。像做手术不小心把器械留在了病人体内、输血时输错了血型、甚至本来应该做左腿结果给做了右腿，都曾经发生过。 而这些错误也都是可以避免的。像这种因为可以避免的错误而导致的医疗事故，叫做「不良事件（adverse events）」。有些不良事件是因为个人疏忽导致的，有些则可能是因为医院的整个医疗系统有问题，难以追责，但是都可以统计。 比如早年的一项统计发现，纽约州的所有医院在1984年这一年中总共发生了98600起不良事件，其中13.6%的不良事件导致病人死亡，另有2.6%使得病人永久致残。 进入2000年，一项研究发现，全美国每年因为可预防的医疗失误导致的死亡人数估计有44000人到98000人。这非常可怕。人家患者把自己的性命托付给医院，你要治不了也就算了，怎么能因为可以避免的错误把人治死了呢？这太说不过去了。 但人总会犯错。我们只能寻求减少错误而不可能完全杜绝错误……减少错误的一个办法就是检查。 美国有个联合委员会（Joint Commission）专门对各个医院进行检查。他们不会事先通知，要查哪家医院就会突击性地直接到医院，而且要查整整一周。在这一周中，检查人员会跟踪观察医生们的各项工作，看他们是否遵守了标准安全流程。 检查是突击的但也是公开的。全院医生都知道这周来了检察人员，那医生们会怎么表现呢？他们有多大的霍桑效应？ ✵ 我们最直观的猜测是，医生应该会在平时不注意的地方多加注意。比如说洗手。如果完全按照规章制度操作，一个医生每天真是要洗手很多很多次……非常麻烦。可能很多时候按规定该洗手，但是你觉得没啥问题就没洗 —— 但是如果有检察人员在场，也许你会洗的。 2006年，德国做了一项关于重症监护室里的医生洗手的研究。研究者先做“卧底”，以医生的身份潜伏进入医院，发现医生的实际洗手次数只达到了规定次数的29%。然后研究者再以检查者的身份旁观，结果医生的洗手次数就达到了规定次数的45%。典型的霍桑效应。 这本书的作者耶拿则以联合委员会的检查为自然实验，做了一个大规模的研究。联合委员会每次检查后都会公布在哪个时间对哪家医院做了检查，所以我们可以把检查那一周的医疗状况和检查前后各三周的医疗状况进行比较。 首先你还是得确保数据是干净的。统计表明在检查周和不检查周，病人的各方面情况是相同的：这说明医院并没有因为本周有检查而选择性地收治更容易治疗的病人。再者，研究者还从数据中排除了节假日的影响。 结果是这样的 —— 非检查周入院的患者住院30天之内的平均死亡率是7.21%，而在检查周入院的患者相对应的死亡率是7.03%，二者相差0.18个百分点。再考虑到入院患者在统计上的确存在很微小的差异，针对那个微小差异加以调整，两个死亡率的差异只有0.12个百分点。 更进一步，如果你只看像大学医学院的附属医院这种大型学术医院，差异会大一些。这是因为大型学术医院更重视自己的声望，也就更重视检查。对这类医院，非检查周的病人死亡率是6.41%，检查周是5.93%，统计调整之后的差异是0.38个百分点。 这两个差异都非常小，但在统计意义上是真实存在的 —— 你要知道耶拿使用的样本是2008到2012年间总计175万份病历。再考虑到所有医院里所有病人的总数之多，有检查和没检查相差的死亡人数就值得重视了。 所以医生确实有霍桑效应。但死亡率的差异不能告诉我们霍桑效应具体表现在哪 —— 是因为医生更认真、对病人更耐心吗？这就很难研究了，因为你没有像德国那个研究一样去医院卧底，你没有医生在平时和有检查时各种操作的对比数据。 耶拿等人只能统计「可观测」的事件，包括像病人摔倒、病人得了血栓这种因为医生照顾不周而出事的概率，还有像手术中感染引起的并发症之类的记录……结果这些可观测的事件统计，在有检查的周和没有检查的周并没有差别。 我只能猜测，霍桑效应对医生的影响其实没有那么大。可能医生平时都已经很尽心尽力了，大动作都没啥毛病 —— 来个检查组，无非多洗几次手而已。而医生多洗几次手对病人来说只有细微的差别……就是这一点点细微的差别，对死亡率有个微妙的影响。 但这本书的精神就是微妙的影响也是人命……身为医生，就是不小心不行啊。 ✵ 还有个研究是考虑医生之所以犯错，很可能是因为做事的时候分心了。本来身为医生，你只要涉及到治病就应该全神贯注，一旦三心二意就可能丢三落四。但是分心，是可观测的吗？ 耶拿有个绝妙的主意：考察医生的生日。 比如你是个医生，今天正常上班 —— 但今天正好是你的生日。你收到了来自亲友的祝福短信，你打算跟家人或者同事们晚上聚会一下吃个饭，你们已经定好聚会地点。做手术之前，你还跟同事闲聊，谈到了晚上的生日聚会。又或者为了赶上聚会，你用比以往更快的速度做完了手术……而这些行为会产生统计可见的结果。 研究者把医生过生日当做一个自然实验，考察了总共98万例手术，其中有2000例是在外科医生生日当天进行的。这2000例手术跟其他手术有什么区别吗？ 首先病人的特征是一样的，说明外科医生并没有因为今天过生日而选择做难度更低的手术。再者，医生在生日这天的手术数量也跟平时一样多。 结果是，在外科医生生日当天进行的手术患者，30天内的死亡率是7.0%；在其他日子手术的患者30天内的死亡率则只有5.6%。 这个差异说明过生日确实让医生在做手术时略有分心……而且我们可以想见，其他的事儿引起的分心也许更大。毕竟生日只是更好统计而已。 ✵ 那你说是否有必要采取一些措施，避免医生分心呢？这很难。 比如医生有时候会犯的一个错误是把给同一个病房里的两个病人开的药弄混了。你可能建议在开药软件里设计一个功能，每次面对同一个病房的病人就跳出一个对话框，提醒医生不要把药弄混？这不会有用的。大部分情况下，医生本来就不会搞混，所以对话框一弹出来，医生的本能的反应就是关掉对话框 —— 根本起不到提醒的作用。 那你说既然医生跟人聊天会分心，那能不能让医生不聊天，或者专门给医生设置一个免打扰时间呢？也不行，因为医生工作的性质就决定了他经常会被打扰，病人出了状况就得叫他。 不让医生过生日、禁止医生私下聚会行不行？那更不行，团队需要这样的聚会交流才能更融洽。 我们可不可以用金钱奖励，比如事故率下降就奖励一笔钱？那也不行。有奖励就会让医院想办法刷分，比如有选择性地收治病人……这会对病人不利。 这么多年过去，唯一一个能有效减少医疗错误的做法就是「列清单」。比如在做手术之前，要求在场医生按照清单一项一项信息挨个对照确认，事实证明这个做法占用时间少，花费精力少，效果却非常明显。 归根结底，最能让医生不分心、尽职尽责的，是医生自己的责任心。 ✵ 我读这本书的过程中一直感慨，两位作者通过那么大规模研究，发现的问题其实都是一些小问题。是，医生也经常犯错误，但是，跟这个世界上更多的不合理之处相比，医院其实已经是个相当合理的地方。 当然，恰恰就是因为有耶拿和沃舍姆这样的人始终在质疑、在想办法改进，医院才是个合理的地方。 但话说回来，大多数医生已经做得相当好了。你要知道，当医生们仔细擦洗了手臂，走了各种流程，进入手术室之后，他们是非常全神贯注的。他们会进入心流状态。一台手术做下来需要几个小时甚至十几个小时，而他们会忘记时间的流逝。 真正的医生都是了不起的人，就好像武林高手一样 —— 而这本书恰恰告诉我们，武林高手稍微有点疏忽，都会造成严重的后果。 ![](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2023082816/1818070106052258928/082816.jpeg) ## 划重点 1.因为有人检查就更努力工作的现象，被称为「霍桑效应」。 2.医生确实有霍桑效应。