内科医生常常觉得他们的决策都是有依据的，因此，“循证医学”这个词不太准确。然而，对于很多医生来说，“依据”可能模糊的整合了既往的诊疗经验，或者是指导老师、同事的建议，或者是一些随机杂志上发表的文章、摘要、评论文章甚至广告。这种方式导致在诊断和处理类似情况的策略产生很大的差异，即使存在强有力的证据支持一个特定的策略。差异存在于不同的国家、地区、医院，甚至在不同的个体实践中。因此我们需要一个更加系统性的方法来明确对病人最合适的治疗策略，这种方法称为循证医学（EBM)。EBM建立在相关医学文献综述之上，并遵循一系列不同的步骤。
循证医学
EBM并不是盲目应用从最近发表的文献中收集到的建议。它并不意味着“一刀切”的护理模式。事实上，EBM要求通过运用一系列步骤来有效获得有用的信息以解决患者的问题。充分整合EBM原理也要考虑病人的价值体系，包括医疗费用、病人的宗教信仰以及病人的自主权利。运用EBM原理包括以下几个步骤：
提出临床问题
寻找证据回答问题
评估证据的质量及准确性
决定如何在一个特定病人身上运用证据
提出临床问题
问题必须很明确。明确的问题更容易在医学文献中定位。一个比较好的问题要明确涉及的人群、干预（诊断性检查、治疗）、比较（A治疗方案vs B治疗方案）以及预后。 “评估腹痛患者的最佳方法是什么？”在文献中探讨并不是一个非常有用的问题。 一个更好、更明确的问题是“对于一个30岁的男性，出现急性下腹部疼痛，CT和超声哪个能更好地帮助诊断？”
寻找证据回答问题
通过回顾文献广泛收集相关研究。 参考标准资源（例如，MEDLINE 或 PubMed 作为主要参考文献、Cochrane Collaboration [通常针对特定问题的治疗方案]、ACP Journal Club）。
评估证据的质量及准确性
不是所有科学研究都有相同的价值。不同类型的研究具有不同的科学价值及合理性。任何特定的研究、个案报道在其方法学、内部效度以及结果的普遍性和对特定患者的适用性（外部效度）方面往往存在差异。
证据的级别共分为1～5级。1级证据质量最好，逐级递减，5级证据质量最差。 每个层次的研究类型因临床问题(如诊断、治疗或经济分析)而有所不同，但通常包括以下内容：
1级（最高质量）：对随机对照试验和高质量，单因素，随机对照试验的系统评价或荟萃分析
2级：精心设计的队列研究
3级：病例对照研究的系统回顾
4级：病例系列及低质量的队列研究和病例对照研究
第5级：专家意见不是基于严格的评价，而是基于生理学、实验研究或基本原则的推理
对于EBM分析来说，应选择高质量的证据。理想状态是能够运用1级证据。但是由于高质量的随机对照试验可能和临床问题有一些细微的不同，因此较低级别的4级或5级证据也常常被采用。 低质量的证据并不表示EBM不采用，仅仅表明依靠这些证据所得的结论比较弱。
决定如何在一个具体病人身上运用证据
由于最高质量的证据来源与提出问题的病人有些特征不同，因此将随机试验的结果应用于特定患者时医生需要慎重判断。另外需要考虑到病人对于侵袭性检查及治疗的耐受程度，以及对不适、危险和不确定性的忍受度。 例如，EBM指出一种侵袭性的化疗方案可以延长某种肿瘤病人3个月的寿命，但是不同病人对是否愿意获得这额外的时间还是避免这额外的痛苦各有不同的想法。检查和治疗的成本也可能影响医生和病人的决策，特别是当一些选项对患者特别的昂贵。两个普遍的担忧是，自愿参加临床试验的患者与一般实践中的患者不同，临床试验环境中提供的护理与医学界的一般护理不同。
循证方法的局限性
在每一天繁忙的临床工作中都会面临很多的临床问题。 一些问题可能在现成的EBM综述中能找到参考答案，而大多数是没有的。如果要回答紧急的临床问题，做EBM分析太费时而不可行。 而且即使不考虑时间的问题，很多临床问题没法找到相关的文献报道。
临床指南
临床指南在临床实践中运用越来越广泛，许多专业委员会发表了指南。好的临床指南是结合EBM原理及专家或Delphi路径的一致建议来制定的。虽然临床指南描述了理想的做法，但指南本身并不能为个别患者制定护理标准。
一些临床指南遵循“假如……那么”规则（例如，假如一位病人有发热和中性粒细胞减少，那么就用广谱抗生素）。更加复杂的多步骤的规则可能需要运用形式化算法。 指南和运算方法都是直截了当，很容易运用的，但是仅能够用于和指南中描述的患者状况相似的病人（如：人口统计学、并发症、临床特征）。另外，指南没有考虑到化验结果的不确定性，治疗成功的可能性，每个行为的相对危险性和收益。 在临床决策中整合不确定因素和预后的价值，临床医生必须经常运用定量原理或分析医学决策方法 (另请参见 临床决策策略 临床决策策略 一种最常用的临床决策策略是运用科学的方法提出假设并通过检依据检验来判断假设诊断是否成立。 提出假设是根据病人的临床表现提出主要诊断的可能性（鉴别诊断）。 病人的主诉（例如胸痛）以及基本信息（年龄、性别、人种）是鉴别诊断的起点，通常运用模式识别疾病的方法。每个罗列的因素理论上都存在可能性 ，都可能是最终的正确诊断（验前概率—例如，参见表 假设的鉴别诊断和测试前和测试后的概率）。... Common.TooltipReadMore )。此外，许多发布指南的实体要求仅使用随机试验数据，这通常是一个重大限制。
