Эндокринные синдромы и болезни. Руководство для врачей.
Шрифт:
В доказательной медицине сопоставляются данные больного (частные данные) с результатами научных исследований, полученными на группе больных (общие данные).
Итак, доказательная медицина (от англ. Evidence-based medicine – медицина, основанная на доказательствах) – добросовестное, явное и разумное использование современных доказательств в отношении медицинской помощи больным.
Хорошо известно, что чем более точным является определение, тем оно менее понятно. И приведённое выше, одно из типичных определение доказательной медицины, многим кажется не совсем ясным. В связи с этим дадим более понятное, но, может быть, менее точное толкование термина «доказательная медицина». Если
Сразу следует исключить недобросовестное представление научных данных – подгонку результата научного исследования под ожидаемый исследователем или нужный (по той или иной причине) исследователю результат. Такие научные работы редки, и их вообще не принимают в расчёт в доказательной медицине. Речь идёт о добросовестно выполненных научных работах, результаты которых нельзя считать надёжными. Типичным примером ненадёжного результата служит научное исследование, в котором хотя и было обнаружено изменение исследуемого показателя в ожидаемом направлении, но оно оказалось недостоверным. А расширить объём исследования так, чтобы результат оказался убедительным, у авторов научной работы не хватило ресурсов (денег, больных, квалификации и т. п.).
Зачем тогда публикуют в научной литературе такие ненадёжные данные? Ответ заключается в следующем. Если такая работа единична, то её результаты нельзя использовать в клинической практике (доказательной медицине). Однако если аналогичных работ опубликовано в научной литературе достаточно много, то с помощью специального приёма (метаанализа), разработанного в рамках доказательной медицины, результаты такого рода работ можно превратить в достоверный факт.
Рассмотрим пример метаанализа, для которого выбирают научные статьи, отвечающие определённым критериям надёжности организации исследования. При этом не во всех выбранных статьях были получены достоверные результаты некоторого воздействия, допустим, лечения. Результаты этих исследований обычно представляют в виде графика, который при достаточном воображении можно рассматривать как схематическое изображение леса (от англ. forest-plot – лес-график, рис. 2.1).
Рис. 2.1. Метаанализ работ, посвящённых влиянию глюкагоноподобного пептида-1 (ГПП-1) на аппетит
В левой части рисунка в виде столбца расположены выбранные для метаанализа статьи. Вертикальная линия по центру рисунка – линия отсутствия эффекта – отражает отсутствие изменения потребления калорий. Точка на графике – среднее снижение потребления калорий в каждом исследовании. Если точка расположена слева от линии отсутствия эффекта, то потребление калорий снизилось. Горизонтальные линии, проходящие через точки, – 95 % доверительный интервал. Другими словами, если горизонтальная линия не пересекает вертикальную линию отсутствия эффекта, то существующая вероятность эффекта (снижение потребления калорий) составляет 95 %.
Более содержательно о метаанализе можно прочитать в Интернете на сайтено в нашем случае важны не детали, а принцип метаанализа.
Итак, из рисунка видно, что во 2-й, 4-й, 5-й, 9-й и 10-й работах результаты были отрицательны – глюкагоноподобный пептид-1 достоверно не снижал аппетит. Хотя в них отмечена определённая тенденция к положительному эффекту (средняя величина находится слева от вертикальной черты). А в остальных работах был получен достоверно положительный эффект (1-я, 3-я, 6-я, 7-я, 8-я и 11-я работы).
Предположим, что недостоверные результаты – следствие недостаточно большой группы обследования. Тогда объединение групп больных из статей в единую большую группу (с достоверными и недостоверными результатами) может дать в сумме высокодостоверный результат – нижняя точка
На графике видно, что из выбранных для метаанализа работ четыре принадлежат одной и той же исследовательской группе (Gitswiller и др.). Причём именно эта группа исследователей получила наиболее убедительные положительные результаты, а поскольку это одна группа, то в анализ включены фактически не четыре работы, а одна. Тогда если предположить (в качестве мысленного эксперимента), что эта научная группа провела исследование тенденциозно, и исключить её результаты из анализа, то из оставшихся исследований будет невозможно скомбинировать достоверный результат. В итоге оказывается, что в большинстве работ получен отрицательный результат. А если учесть, что публиковать предпочитают положительные результаты, реально представленная в научной литературе информация далека от полноты, и метаанализ не является идеальным методом доказательства надёжности лечения или диагностики болезней.
Метаанализ был предложен эпидемиологами всего лишь для расчёта необходимого числа больных, включаемых в исследование, чтобы гарантировать статистически достоверные показатели планируемого исследования, а не для вынесения категорических и окончательных суждений. По этой причине результаты метаанализа должны быть лишь основой для планирования клинических экспериментов, в которых полученный при метаанализе результат следует ещё подтвердить. Итак, даже серьёзные научные исследования, результаты которых были подвергнуты метаанализу, следует воспринимать достаточно критично. Хотя нужно отметить, что метаанализ признан лучшим из инструментов доказательной медицины (табл. 2.1).
Ещё один пример потенциальной ненадёжности некоторых научных экспериментов. Для усиления контроля за исследованием используют так называемый двойной слепой метод – ни больной (1-й уровень «ослепления»), ни врач (2-й уровень «ослепления») не знают, получает больной лекарственный препарат или плацебо («пустышку»). В конце исследования результаты лечения сравнивают. Очевидно, что препарат должен оказать существенно лучший эффект. Если в исследовании используют «ослепление», его называют контролируемым, а если при этом выбор плацебо/лекарства для лечения происходит случайным образом, такое исследование называют рандомизированным контролируемым (РКИ).
Лукавство РКИ можно проследить на примере известного анекдота об учёном. Незадачливый учёный решил проверить, где у блохи находится орган слуха. Для этого он некоторым блохам отрывал лапки и приказывал им прыгать. Так как без ног блохи переставали прыгать, учёный сделал «естественный» вывод, что орган слуха у блохи находится в лапках.
Дополним этот анекдот: предположим, что исследователь блох – добросовестный учёный, который решил подтвердить результат в РКИ. Для этого он попросил своего коллегу оторвать у некоторых блох лапки – в зависимости от того, выпали орел или решка. Затем поместить в мешочек блох с лапками и без них, а этот мешочек встряхнуть, чтобы блохи как следует перемешались. Далее он попросил коллегу вслепую вынимать блох из мешочка и класть на стол, а сам приказывал блохам прыгать и только после этого исследовал, есть у блохи лапки или нет. Очевидно, что и в этом случае прыгать не будут только блохи без лапок, и учёный окончательно «убедится», что орган слуха находится в лапках. При этом, как мы видим, соблюдены все формальные признаки правильного двойного слепого исследования: