真实世界数据（RWD）为评估中医药在复杂临床环境中的长期疗效提供了独特视角，但其观察性本质带来了严峻的偏倚挑战。利用电子病历构建队列时，数据缺失、编码错误及随访丢失是常见问题。若未采用多重插补或逆概率加权等统计方法校正，可能导致生存分析或疗效估计的严重偏差。此外，病历记录的非结构化特性使得关键协变量提取困难，影响混杂因素的控制效果。
选择偏倚是真实世界研究的主要威胁。例如，接受特定中药治疗的患者可能具有更轻的病情或更强的治疗意愿，导致“健康使用者偏倚”。若仅进行简单的组间比较，可能将基线差异误判为治疗效应。倾向性评分匹配（PSM）或工具变量法常被用于模拟随机化，但其有效性高度依赖于可观测混杂因素的完整记录，对于未测量的混杂因素仍无能为力。
与随机对照试验（RCT）相比，真实世界研究缺乏随机分配，因此不能直接确立因果关系，但能提供更贴近临床实践的外部真实性。两者应视为互补而非替代。RCT提供内部有效性，确认药物在理想条件下的作用；真实世界研究则验证其在广泛人群中的适用性与安全性。整合两种证据源，需采用目标试验模拟框架，明确定义时间零、治疗策略与结局指标，以增强可比性。
在应用真实世界证据支持临床决策时，研究者需透明报告数据来源、处理流程及局限性。避免将相关性误读为因果性，特别是在观察性研究中。未来应加强多源数据融合技术，结合基因组学与代谢组学数据，提升混杂控制的精度。临床指南的更新应综合考量RCT与真实世界证据，确保推荐意见的科学性与实用性。