佛羅里達大學的醫生注意到颶風後鼻竇感染有所增加，於是向Epic研究尋求答案。 基於Epic龐大Cosmos資料庫中數百萬患者記錄的分析顯示，感染與颶風關聯甚微，主要歸因於常規呼吸道疾病高發季。
該研究與大多數Epic研究工作一樣，直接發佈在公司網站而非同行評審期刊上。 作為電子健康記錄巨頭的子公司，Epic研究已憑藉來自300多家醫療系統的數據建立起快速、開放研究的聲譽。
支持者認為，Cosmos數據集的規模使分析速度更快、範圍更廣，超越傳統學術研究。 但部分專家質疑速度是否以嚴謹性和監管為代價。 由於缺乏獨立同行評審，研究結果依賴Epic內部審核流程——這對視同行評審為關鍵保障的研究者而言是隱患。
學術研究界對期刊體系外發表的研究普遍持懷疑態度。 一項針對28個國家294位在同行評審醫學期刊發表論文的通訊作者調查顯示，僅約三分之一受訪者信任未經同行評審的研究。 佛羅里達大學醫學院社區健康與家庭醫學系研究副主任阿奇·梅諾斯三世博士指出，同行評審體系為研究可信度提供了必要保障。
"如果我們聲稱不需要同行評審只為追求速度，可能會傳播對公眾有害的內容，"梅諾斯表示。
然而，多項研究已揭示同行評審的缺陷，包括流程緩慢、成本高昂、耗時過長，難以發現 flawed 和欺詐性論文，且可能存在地域、種族和性別偏見。 Epic研究首席數據科學家卡萊布·考克斯指出，儘管缺乏同行評審，Epic關於藥物過量患者未檢測芬太尼等研究常被州立法引用，甚至推動部分州法律修訂。
佛羅里達大學健康系統的教授兼副首席醫療資訊官布萊恩·洛博博士曾參與颶風研究，他表示研究者受益於數據集規模。 該研究涵蓋佛羅里達、喬治亞和南卡羅來納州受影響郵編區域在研究期內有醫療記錄的居民。 洛博稱，Epic可評估單次颶風中超過4000萬次患者醫療接觸，而大學團隊僅能獨立分析約10000次。
"我認為Epic研究及Cosmos資料庫正徹底改變研究格局的關鍵在於薈萃分析——無需間接分析方法 flawed 或不一致的多項研究，現在可直接分析原始數據，制定更恰當全面的解決方案，"洛博向Medscape醫學新聞表示。
Epic的研究模式
該研究機構與使用Epic軟體的醫療系統合作創建Cosmos數據集。 俄亥俄州MetroHealth於2019年率先加入協作，其他參與者包括杜克大學醫療系統、耶魯醫學院和貝勒醫學院。 目前數據覆蓋全美50個州及加拿大、黎巴嫩和沙烏地阿拉伯的1800家醫院與4.1萬家診所。
成員必須使用Epic軟體以確保數據格式統一，且需同意向Cosmos社區貢獻全部數據而非出售訪問許可權。 Epic首項研究發佈於2020年4月，所有研究均通過其網站和郵件清單公開。
每項研究由兩支內部團隊執行，每隊至少包含一名數據科學家和一名臨床醫生。 Epic研究團隊包括6名全職數據科學家、8名兼顧Epic軟體工作的數據科學家，以及23名臨床醫生（含醫師、護士和藥劑師）。
研究結果由未參與該專案的研究者和臨床醫生審核。 考克斯表示，脫離同行評審期刊體系的優勢在於能快速發佈高度易獲取的成果。 他強調Epic研究人員因專職工作而具備問責性，不同於依賴志願者的同行評審。
"劣勢在於缺乏外部審核者為研究背書，"考克斯坦言，"我認為就我們的目標而言，這種權衡是值得的，但理解為何傳統流程對許多研究者更契合其需求。 "
Epic選擇研究課題時考量三點：問題能否通過Cosmos數據集解答、能否產生新知識、是否可能推動醫療政策或臨床實踐變革。
例如，2022年Epic與馬里蘭大學派克分校合作研究發現，急診就診的藥物過量患者中僅5%接受芬太尼檢測，儘管該藥物是近年過量死亡主因。 2023年，賓夕法尼亞州和佛羅里達州據此立法要求急症醫院在尿液毒品篩查中加入芬太尼檢測。 考克斯指出，兩項法案均引用了Epic研究。
截至2023年6月底，芬太尼毒理檢測率升至14%，13-17歲患者檢測率在2023年底達26%。 Epic通過其研究數據追蹤器提供已發佈研究的更新指標。
Epic研究並非唯一脫離同行評審體系的機構，凱澤家庭基金會（KFF）和城市研究所等非營利組織也發佈自主研究。 Epic曾與KFF合作多項研究，包括2020年揭示有色人種患者感染、住院及死於SARS-CoV-2的比例高於白人的分析，以及另一項關於疫情期間遠端醫療在心理健康服務中作用的研究。
Epic還與政府機構合作，例如2023年與美國疾控中心（CDC）聯合開展JYNNEOS疫苗對猴痘疾病有效性的研究。
Epic被引用最多的研究旨在確定服用司美格魯肽或利拉魯肽的患者是否需長期服藥以維持減重效果。 研究發現，超半數患者停葯后體重保持穩定或繼續下降，17.7%則恢復至初始體重或更高。 公司研究員凱爾絲滕·巴特爾特指出，當時缺乏停用新型減重藥一年後的體重變化數據，"我們不確定真實世界數據會顯示什麼，但知道這是可獲取、時效性強且與大眾相關的內容"。
優勢與局限
洛博表示，基於Cosmos等大型數據集的研究有助於規避地域、性別、種族等偏差，因大規模人群分析降低了遺漏特定群體的概率。 亞組分析也更可靠，因測量顯著結果所需的樣本量常高於多數研究規模。
研究者還可與Epic合作開展研究。 "Epic研究令人振奮之處在於，它為不具備數據分析技能者打開了大規模研究之門，通過數據技能者與問題提出者之間的合作實現互補，"洛博解釋道。
考克斯稱，Epic研究從執行到發佈平均耗時約1個月，且研究完全開放獲取。 "成果採用通俗語言撰寫，無論是無暇細讀期刊文章的繁忙全科醫生，還是無法獲取付費牆后文章或缺乏解讀能力的患者都能理解，"考克斯補充。
期刊流程以緩慢著稱，部分原因在於合格審稿人池有限。 梅諾斯提到，其關於BMI與體脂率對比的研究提交后歷時整年才得以發表。
Cosmos數據集的匿名化特
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性帶來結構性局限。 例如颶風研究中，研究者需聚合受影響郵編區域以避免樣本量低於10人的風險。
"我認為我們的工作是對同行評審研究和其他臨床試驗研究的極佳補充，"巴特爾特表示。
負責多家期刊稿件評審的洛博指出，儘管評審流程降低了發佈系統性 flawed 研究或裙帶關係的風險，但此類風險依然存在。 "此外，付費出版期刊在科研中佔比上升，使區分真實'同行評審'與'非同行評審'研究愈發困難，"洛博說。 在此模式下，作者需支付文章處理費以獲取發表機會。
"真正將Epic研究與非同行評審研究區分開的，是其對方法論的堅持及對數據真實呈現的承諾，而非迎合特定作者敘事。 這顯著提升了其大數據分析的研究品質與洞察價值，「洛博總結道。