在医疗研究中，随机对照试验（RCT）被视为金标准。但即便是“随机”，也可能因为参与者心理特征的差异而引入混杂因素——比如，同样接受抗抑郁药治疗，一个高度焦虑的人和一个情绪相对稳定的人，疗效可能天差地别。如果这些心理变量在分组时未被平衡，结果就可能失真。
那么，有没有办法让分层更聪明一点？答案是：用心理测评数据来指导分层。
心理特征不只是“情绪好不好”那么简单。它涵盖人格倾向、应对方式、依恋风格、自我效能感等多个维度，这些都可能影响患者对治疗的反应、依从性甚至康复速度。例如，在慢性疼痛研究中，高神经质个体往往对疼痛更敏感，若不加以控制，可能被误判为药物无效。而在青少年抑郁症干预试验中，家庭支持感知水平不同，也会显著调节干预效果。把这些心理变量作为分层依据，能让各组在基线时更“可比”，从而提升统计效力，减少样本量需求，也让结论更具说服力。
实际操作中，研究者可以在入组前使用标准化的心理量表快速筛查关键变量。比如用PHQ-9评估抑郁程度，用GAD-7衡量焦虑水平，或用大五人格简版量表捕捉性格特质。这些工具信效度高、施测便捷，特别适合嵌入临床试验流程。值得注意的是，分层变量不宜过多，否则会稀释每组样本量；通常选择1–2个与研究机制最相关的心理指标即可。近年来，一些团队开始尝试将多个心理维度整合为“心理风险评分”，再据此分层，效果也颇为可观。
这类做法在真实世界中已有不少实践。像橙星云这样的平台，长期积累的千万级心理测评数据就为研究提供了宝贵参考——其覆盖职业发展、两性关系、亲子互动、情绪健康等多个场景的评估体系，不仅帮助个体了解自身心理状态，也为科研设计提供了变量选择依据。例如，某项关于职场压力干预的RCT，就借鉴了类似平台中“工作倦怠”与“情绪调节策略”的关联数据，精准锁定高风险人群进行分层，最终显著提升了干预效应的检测灵敏度。
说到底，医学不仅是生理的科学，也是心理的科学。当我们在设计一项严谨的临床试验时，把人的心理图谱纳入考量，不是“锦上添花”，而是“必要之举”。毕竟，治疗的对象从来不是一个器官，而是一个完整的人。