Доказательная медицина: что это?

Почему президент Ассоциации практикующих ветеринарных врачей Сергей Середа регулярно призывает коллег не отступать от принципов доказательной медицины и эта тема поднимается на каждом Международном ветеринарном конгрессе? И главное, зачем о ней нужно знать владельцам животных?

Ветеринарная медицина мелких домашних животных — отрасль молодая, и ветеринарным врачам приходится адаптировать для неё многие наработки медицины человека, поэтому в статье так много говорится о медицине вообще. В научном мире накоплены огромные массивы информации, и их обновление идёт с немыслимой прежде скоростью. Руководство по лечению болезни может устареть, едва выйдя из типографии. Количество биомедицинских журналов измеряется десятками тысяч, и если предположить, что хотя бы 1% из публикуемых ежегодно 4 млн статей представляет интерес для практикующего врача, ему пришлось бы прочитывать по 100 статей ежедневно!

Доказательная медицина, базирующаяся на переработке и оценке огромного массива научных исследований, позволяет и врачам, и их пациентам своевременно получать необходимую информацию. Этот подход может использовать любой врач для разумного выбора вмешательства, а пациенту он поможет не бросать деньги на ветер.

Термин «доказательная медицина» был предложен учёными Университета Макмастера (Канада) в 1990 году. По определению, это технология сбора, обобщения и анализа медицинской информации, которая позволяет формулировать научно обоснованные решения в медицине. Для практикующего врача это означает, что из всего многообразия лекарств и методов он может сознательно выбрать те, эффективность которых доказана научными исследованиями. Для нас с вами, владельцев кошек, такой подход означает, что животное будут лечить не только более результативно, но и с наименьшей вероятностью побочных эффектов. Казалось бы, что может быть естественнее и логичнее?

Однако, по американским источникам последней четверти ХХ века, только 10–20% всех медицинских вмешательств были основаны на надёжных научных доказательствах. Парадокс — если учитывать число проводимых исследований, количество научных журналов и степень благоговения перед Наукой на Западе. Посмотрим, чем этот парадокс чреват, каковы его исторические корни и как его «лечат» при помощи доказательной медицины.

Принимая решение, врач-практик — не важно, медик это или ветеринарный врач — должен быть уверен, что выбрал лучший из доступных вариантов лечения. Основаниями для такой уверенности всегда служили накопленные теоретические и практические знания, а также возможность сослаться, хотя бы в дискуссии с самим собой, на какое-либо авторитетное мнение, например, научную монографию, статью по интересующему вопросу, выводы консилиума или заключение специалиста-консультанта. И тут доктора могут ожидать сюрпризы. Расскажу одну историю из медицинской практики прошлого века.

… Ирина Сергеевна вошла в ординаторскую, одной рукой прижимая к груди историю болезни и увесистые книги, а вторую протягивая со стоном: «Померяй мне АД!» Причиной плохого самочувствия молодого врача оказался конфликт между двумя… монографиями, ибо их авторы, большие авторитеты в области терапии нарушений сердечного ритма, категорически противоречили друг другу. Не на 100%, конечно, но именно в том вопросе, который был жизненно важен для пациента Ирины Сергеевны. Осмотр монографий показал, что список званий, должностей, научных заслуг у авторов равноценный, перечни проведённых исследований и ссылок на другие источники информации — практически одинаковой длины. В поддержку своего мнения каждый из авторитетов приводил красивые графики и различные цифры, обязательно с мудрёными коэффициентами, призванными подтвердить их достоверность. И хотя Ирина Сергеевна была знакома с началами медицинской статистики, ей и в голову не пришло подвергнуть критическому анализу профессорские методы обработки данных (да и неизвестно, помогло бы это или нет). Лечение больному, разумеется, она подобрала, хотя и без ссылок на великих людей. Но у начинающей клиницистки так и остался в душе вопрос: почему два солидных исследователя, работая с одинаковыми группами пациентов, проводя почти идентичные испытания, — получили противоположные результаты?

Степень достоверности полученных результатов исследования закладывается уже при выборе метода исследования, способе его организации и особенности отбора испытуемых.

Допустим, надо проверить действенность препарата N (способно ли оно помочь больным людям или животным и насколько более эффективно, чем другие средства).

Для этого мы должны провести рандомизированные двойные слепые исследования. Первое, что требуется сделать, — выбрать пациентов для исследования. Если в самой постановке вопроса мы не ограничили себя возрастом, полом, породой пациентов или же конкретной формой заболевания, то и в выборке должны быть представлены, скажем, больные с различными формами заболевания и т.д. (С точки зрения статистики идеально было бы взять случайную выборку из всех страдающих нужной нам патологией, но на практике это неосуществимо.) Затем разделим испытуемых на две группы: одна из них будет получать препарат, считающийся на данный момент эталонным в терапии данного заболевания, а другая — новый препарат N. Рандомизация означает, что пациенты распределяются по группам случайным образом и потому имеют одинаковую возможность получить исследуемый или контрольный препарат. Двойным слепым метод называется потому, что ни пациенты, ни исследователи не ставятся в известность, какое лечение получает тот или иной больной.

Как видите, организация таких исследований — дело трудоёмкое и дорогостоящее. А после эксперимента начинается обработка массива данных статистическими методами, которые обычно очень нравятся учёным, а врачам-клиницистам — только до тех пор, пока не приходится составлять «многомерные таблицы сопряжённости».

Но вот эксперты и комиссии признали результаты достоверными. На их основании лекарство может быть отнесено к одной из групп (или сменить группу, так тоже бывает). Ветеринарный врач-кардиолог А.Н. Бокарёв приводит несколько адаптированную для его профессиональных нужд классификацию:

А. Эффективность полностью доказана несколькими крупными ветеринарными рандомизированными клиническими исследованиями (РКИ) и широким практическим применением.

В. Эффективность доказана в медицине человека, имеется широкий опыт использования в ветеринарии. Ветеринарная доказательная база по объёму пока не достаточна.

С. Эффективность подтверждена отдельными РКИ в медицине человека. Опыт использования в ветеринарии — скудный (единичные случаи).

D. Отсутствие эффективности доказано в РКИ.

Разумеется, мечта любой фармацевтической компании — чтобы вся их продукция монополизировала группу А. Реальность скромнее, но фирмы не сдаются и используют все возможные методы продвижения лекарств на рынок. Многие исследования, научно-практические конференции напрямую спонсируются фармацевтическими компаниями, их реклама поддерживает существование научных журналов, и, к сожалению, тут имеется потенциал для влияния на исследователей. Маркетинговые организации стараются использовать магические слова «доказательная медицина», «рандомизированные испытания», «статистически достоверный» в рекламных статьях, не задумываясь, насколько это честно в каждом конкретном случае. А в начале третьего тысячелетия в научном мире произошло несколько громких скандалов, когда возжаждавшие быстрой славы учёные прямо фальсифицировали результаты исследований. И как тут отличить золото от того, что просто блестит?

По большому счёту, клиенту всё равно, выздоровел он (или его любимец) в полном соответствии с наукой или вопреки ей, помогла ему операция, святая вода или бег наперегонки с чёрным петухом. Но он имеет право получить достоверную информацию, на основании которой сможет сделать выбор. А если полностью полагается на своего врача — быть уверенным, что тот не перепутает эффективный препарат с дорогой пустышкой. Для этого и нужны доказательная медицина и систематические обзоры.

История статистики в медицине

Ещё в XIX веке можно было порассуждать, чего в медицине больше, науки или искусства. Слышны были и жалобы, что, в отличие от физики и химии, медицина веками остаётся «несвязанным между собой набором тезисов». Но применять математические методы? С одной стороны, хотелось использовать инструмент, который помогал бы обобщать данные и делать объективные выводы, с другой — медики часто возмущались подходом, при котором приходилось пренебрегать индивидуальностью, неповторимостью каждого отдельного пациента. «Поверять геометрией поэзию» многие клиницисты просто не желали. В середине XIX века появилась-таки книга Ж. Гавара «Общие принципы медицинской статистики», в которой, по мнению современных специалистов, уже заложен тот подход, на который опирается доказательная медицина. Однако активное внедрение статистической обработки экспериментальных и клинических данных, как и математического моделирования, произошло уже в ХХ веке. В 1980 году в Европе открылась первая лаборатория биостатистики, а в 1960-е Г. Вульф сформулировал правило «рациональной медицинской практики» — применение средств, эффективность которых проверена в качественном научном эксперименте.

Систематические обзоры

Если вы заинтересовались этой темой, то реальное положение дел можете узнать из систематических обзоров: с помощью современных методов производится поиск ВСЕХ первичных исследований, посвящённых эффективности анализируемого вмешательства, оценивается качество этих работ и на основании синтеза доброкачественных исследований выводится итоговая оценка вмешательства. Систематические обзоры публикуются на сайтах «Кокрановского сотрудничества» (www.cochrane.org), которое служит международным стандартом для независимой оценки использования научных доказательств, является ведущим источником высококачественных систематических обзоров в медицине и официально сотрудничает с Всемирной организацией здравоохранения на уровне совещаний Совета директоров.

О трудностях профессии

«Будучи хорошим специалистом в практической медицине, можно быть при этом неквалифицированным исследователем и, в частности, абсолютно стерильным в области статистики», — пишет В.П. Леонов, доцент факультета информатики Томского университета. Много лет занимаясь статистической обработкой экспериментальных данных, он считает, что врач должен знать методы биостатистики на уровне, достаточном для простых вычислений в статистической программе на компьютере и для того, чтобы обсуждать использование тех или иных методов с профессиональным статистиком, который занимается более сложными математическими операциями. Зачастую врач-исследователь и не представляет, сколько полезной информации можно извлечь из результатов исследования! (Если вас интересуют подробности, «до чего статистика дошла», почитайте в интернете электронный журнал «Биометрика».) А врачу-читателю, не сведущему в статистике, трудно критически оценить статью, посвящённую тем же клиническим испытаниям лекарства.
 

Савицкая Екатерина, журнал "Мой Друг КОШКА" №8-2012

1740
Нет комментариев. Ваш будет первым!