Для чего мы делаем сводку данных

Отсутствующие данные изучались в медицине на протяжении долгого времени. Но перед тем как я докажу вам это, нам нужно до конца понять, почему данное обстоятельство имеет значение с научной точки зрения. И для этого нам нужно понять, что такое систематический обзор и мета-анализ. В совокупности это два из наиболее действенных методов исследования в современной медицине. Они невероятно просты, но при этом были изобретены чрезвычайно поздно.

Когда нам нужно узнать, действует какой-либо препарат или нет, мы проводим клинические исследования. Это очень простая процедура, и впервые о попытке провести что-то подобное упоминается в Библии (Даниил 1:12, если кому-то интересно). Перед тем как начать, нужно задать себе вопрос, на который мы будем искать ответ. Например: «Если давать стероиды женщине при преждевременных родах, повышает ли это шансы недоношенного ребенка на выживание?» Затем нужно найти несколько подходящих участников, в нашем случае матерей, которые вот-вот родят до срока. Для этого исследования нужно набрать побольше таких женщин, скажем, около двухсот. Затем мы разделяем наших подопытных на две группы произвольным методом. Женщинам из одной группы даем лучшее лекарство, какое только есть в нашем городе, а во второй матери получают это же лекарство вместе со стероидами. Наконец, когда все 200 женщин родят, мы подсчитываем, сколько детей выжило в каждой группе.

Это конкретный вопрос, и начиная с 1972 года было проведено много исследований для проверки действия препаратов данной группы. Результаты двух показали, что стероиды спасают жизни, но пять из них не подтвердили ярко выраженной эффективности стероидов. Когда данные, полученные в ходе разных проверок, отличаются друг от друга, а это как раз именно такой случай, среди врачей происходит раскол на два лагеря. Врач, убежденный в том, что стероиды оказывают действие (возможно, такой медик, одержим идеей о некоем теоретическом механизме межмолекулярного взаимодействия, благодаря которому лекарство оказывает положительный эффект на организм пациента), будет утверждать: «Посмотрите! Есть два исследования с положительными результатами. Конечно, нам следует давать стероиды!» Врач же, который, возможно, интуитивно догадывается, что стероиды бесполезны, может указать на пять исследований с негативными результатами и сказать:

«В целом данные не подтверждают эффективность лекарства. Зачем рисковать?»

До недавнего времени именно так велись дебаты в медицине. Люди писали длинные, скучные обзорные статьи – эссе об исследовании научных трудов, – где они цитировали данные исследований лекарств, которые им удалось найти, и все это делалось очень несистематично, а пишущий часто опирался на собственные предрассудки и ценности. Затем в 80-х годах начали делать то, что потом получило название систематического обзора. Это прозрачное систематическое исследование литературы с целью сбора данных всех экспериментов, которые только можно найти по интересующей теме, которое проводится без настроя исследователя найти определенный набор фактов, свидетельствующий в пользу его точки зрения. При систематическом исследовании вы подробно описываете, как вы нашли информацию, в какой базе данных искали, какую поисковую систему и индексы вы использовали, и даже указываете, по каким словам велся поиск. Вы предварительно перечисляете типы исследований, которые могут быть включены в ваш обзор, и затем предъявляете все, что вы нашли, включая отвергнутые вами работы с предоставлением объяснения, почему вы это сделали.

При таком подходе гарантируется, что ваши методы полностью прозрачны, результаты проведенного с их помощью исследования можно воспроизвести, а сами сведения открыты для критики. Таким образом, читателю предоставляется ясная и полная картина изученных фактов. Возможно, на словах составление такого исследования выглядит просто, но систематические обзоры – большая редкость за пределами клинической медицины. Они негласно считаются одним из самых важных методов, появившихся в течение последние 40 лет, благодаря которым произошла настоящая революция в медицине.

Когда у вас собраны данные всех исследований в одном месте, вы можете провести так называемый мета-анализ, где вы сводите все результаты в одной гигантской таблице, складываете все данные и получаете одну-единственную суммарную цифру, наиболее точное итоговое значение по одному клиническому вопросу. Результатом этого действия становится составление так называемой блобограммы. Вы можете увидеть ее на следующей странице в логотипе Cochrane Collaboration, всемирной некоммерческой научной организации, которая с 1980 года занимается проведением профессиональных обзоров фактов, имеющих отношение к самым важным вопросам медицины.

На этой блобограмме показаны результаты всех исследований на определение эффективности стероидов, которые давались для того, чтобы помочь недоношенным детям выжить. Каждая горизонтальная линия обозначает исследование. Если линия уходит влево, то результаты исследования выявили положительный эффект от стероидов и спасли много жизней. Центральная вертикальная линия – отсутствие эффекта, и если горизонтальная линия исследования соединяется с ней, то проверка не показала статистически значимой пользы. Некоторые исследования обозначены более длинными линиями. Это менее масштабные исследования с меньшим количеством участников, что означает, что они более склонны к ошибке, так что оценка их положительного эффекта менее значима, хотя горизонтальная линия длиннее. Наконец, ромбик внизу обозначает суммарный эффект. Это общая эффективность от медицинского вмешательства, где сведены вместе результаты всех отдельных исследований. На этой блобограмме вы можете увидеть, что давать стероиды чрезвычайно полезно, так как ромбик далеко отстоит от вертикальной линии отсутствия эффекта. Стероиды уменьшают вероятность смерти недоношенного ребенка почти вдвое.

Самое удивительное в блобограмме – это то, что она просто должна была быть изобретена, но в истории развития медицины это случилось очень поздно. На протяжении многих лет у нас была вся информация, которая нам требовалась, чтобы сделать простой вывод – стероиды спасают жизни, однако никто не знал, что они эффективны, так как никто не проводил систематического обзора до 1989 года. В результате нужное лечение не распространялось широко и много младенцев умерло напрасно не потому, что у нас не было нужной информации, а просто от того, что мы не проводили должным образом ее синтез. Если вы думаете, что это отдельный случай, вам стоит посоветовать изучить эту проблему ближе, тогда вы поймете масштабы хаоса, который царил в медицине до страшно сказать какого недавнего времени. Таблица, данная ниже, состоит из двух блобограмм или форест-диаграмм, показывающих все когда-либо проведенные исследования с целью выяснения, понижает ли прием стрептокиназы (тромболитика) число смертельных случаев среди пациентов, переживших сердечный приступ.11 Взгляните сначала на форест-диаграмму слева. Это традиционная форест-диаграмма, взятая из научного журнала, поэтому она немного сложнее, чем стилизованный график на логотипе компании Cochrane, но она построена по тому же самому принципу. Каждая горизонтальная линия обозначает исследование, и вы можете увидеть здесь мешанину из результатов, которые показывают, что отдельные исследования были успешными (такие линии не доходят до вертикальной линии отсутствия эффекта под заголовком «1»), а другие – нет (они пересекают эту линию). Внизу, однако, вы можете увидеть суммарный эффект – точку на этой старомодной блобограмме, а не ромбик. Как ясно видно, в целом стрептокиназа спасала жизни людей.

А что же за таблица справа? Это так называемый кумулятивный мета-анализ. Если вы посмотрите на список исследований слева от диаграммы, вы увидите, что они ранжированы по датам. Кумулятивный мета-анализ справа добавляет к каждой записи результаты нового исследования, когда они появлялись в истории. Это дает возможность проводить наилучшую текущую оценку каждый год. С ее помощью можно посмотреть, как выглядели бы данные в определенный момент, если бы кто-нибудь решил провести мета-анализ всех данных, доступных на тот момент. Из этой сводной блобограммы можно увидеть, что горизонтальные линии, суммарные эффекты, сужаются со временем по мере того, как накапливается все больше данных, поэтому оценка общей эффективности лечения становится более точной. Вы также можете увидеть, что эти горизонтальные линии прекращают доходить до вертикальной линии отсутствия эффекта уже давно и – что удивительно – это происходит задолго до начала принятия стрептокиназы пациентами с сердечным приступом в истории болезни.

На случай, если вы сами еще не заметили – честно говоря, вся профессия врача постигается медленно, – эта диаграмма раскрывает глаза на многое. Сердечный приступ – необычайно распространенная причина смерти. У нас было лекарство, которое действовало; у нас была вся необходимая информация, которая помогла бы нам понять, что это лечение действует, но, еще раз повторюсь, мы не сводили ее вместе систематически для получения правильного ответа. Половине людей, выделенных методом случайного отбора, в таких исследованиях (внизу блобограммы) не давали стрептокиназы, что, по моему мнению, является не вполне этичным, потому что мы обладали всей информацией, которая помогла бы нам определить степень эффективности стрептокиназы. Получается, что людей лишили эффективного лечения. Но такая участь постигла не только участников исследований. В тоже самое время не получили должного лечения и большинство других пациентов по всему миру.

Традиционный и кумулятивный мета-анализ 33 исследований внутривенного введения стрептокиназы против острого инфаркта миокарда. Коэффициент неравенства и 95 %-й доверительный интервал по влиянию лечения на смертность показаны на логарифмической шкале.

Я надеюсь, эти истории объясняют, почему систематические обзоры и мета-анализы так важны: нам нужно свести вместе всю информацию по вопросу, а не просто выбрать те фрагменты, на которые мы наткнулись или которые нам просто интуитивно понравились. Медицина начала признавать этот факт лишь через 20 лет, и систематические обзоры с мета-анализами теперь используются почти повсеместно, чтобы обеспечить наличие наиболее точных сводных данных по всем исследованиям, которые были проведены для изучения конкретной медицинской проблемы.

Все эти истории показывают, почему так опасно не предоставлять результаты других исследований. Если какой-то исследователь или врач при анализе существующих фактов выбирают нужные данные и смотрят только на те исследования, которые свидетельствуют в пользу их догадки, то у читателя научной работы может создаться ложное впечатление. Использование тенденциозного подхода при научных изысканиях – личная проблема такого исследователя, но она также касается всякого, кто оказался недостаточно мудрым или удачливым, чтобы позволить ввести себя в заблуждение. Но если у всех нас, у всего медицинского и научного сообщества по всему миру, отсутствуют результаты негативных исследований, то когда мы сведем все факты вместе, чтобы получить наилучшее возможное представление о действии какого-либо лекарства – как и следует делать, – мы составим искаженную картину, совершенно несоответствующую действительности. У нас создастся ложное впечатление об эффективности лекарства, достоинства препарата будут необоснованно преувеличены, в результате чего мы, вероятно, сделаем неправильный вывод, что лекарство принесет пользу больному, в то время как на самом деле оно только навредит.

Теперь, когда я рассказал вам о важности систематических обзоров, вы понимаете, почему недостающие данные так важны. Вам также ясно, для чего во время освещения вопроса, касающегося недостатка данных исследований, я даю точный обзор научный статей: ведь я буду интерпретировать факты при помощи систематических обзоров.

Date: 2015-08-07; view: 376; Нарушение авторских прав