Читать «Доказательная медицина. Что, когда и зачем принимать» онлайн

часть материала по данной теме. Систематические обзоры объективны и ничего не оставляют «за рамками». Ознакомившись с правильным систематическим обзором, вы должны получить исчерпывающее представление по данному вопросу. К слову – про отпечатки личных взглядов. Есть мнение, что систематические обзоры лучше удаются тем, кто недавно начал научную деятельность. Маститые ученые, имеющие за плечами большой опыт, имеют еще и определенные взгляды-предпочтения, сформировавшиеся в ходе работы. Эти взгляды могут искажать результаты систематических обзоров. Как такое возможно? Очень просто – автор обзора может проигнорировать те исследования, которые подходят по критериям отбора, но идут вразрез с его представлениями. Кроме того, автор любого описательного обзора, как несистематического, так и систематического, не обязан выполнять количественный (статистический) анализ результатов исследований. Понятие обзора не предполагает непременное наличие такого анализа, что дает авторам обзоров возможность добавлять к объективному субъективное, косвенно отражать в обзоре собственное мнение.

Для получения абсолютно объективных данных был разработан метод метаанализа. Метаанализом называется обобщение статистических данных нескольких первичных или вторичных исследований. Только статистических данных и ничего более, в этом разница между метаанализом и систематическим обзором. Метаанализ можно назвать «количественным систематическим обзором». Метаанализ может проводиться сам по себе или может быть частью систематического обзора. Особенно ценным метаанализ является в тех случаях, когда анализируются исследования с противоречивыми результатами. Обычный систематический обзор с такой противоречивостью не всегда может «справиться», а вот метаанализ позволяет сделать общие выводы. Другое преимущество метаанализа заключается в том, что он объединяет множество небольших исследований в широкомасштабное исследование, позволяя тем самым устанавливать статистическую значимость результатов. Данные, полученные в исследованиях с относительно малым количеством участников, не могут считаться статистически значимыми. Но если проанализировать несколько таких исследований, то результат анализа будет значимым. Далеко не всегда есть возможность проведения широкомасштабных исследований. Во-первых, их организация обходится очень дорого, а во-вторых, требует одновременного привлечения большого количества исследователей, что не всегда бывает возможно. Метаанализ превращает малые исследования в большие только на бумаге, но на результатах эта «бумажность» не отражается. Получается дешево, но отнюдь не сердито.

Первый метаанализ был проведен отцом математической статистики британским математиком и биологом Карлом Пирсоном в 1904 году. Объединив результаты одиннадцати исследований эффективности вакцины против сыпного тифа, Пирсон получил более точную оценку эффекта. Более семи десятков лет у объединенного статистического анализа не было имени. Это упущение было исправлено в 1976 году Джином Глассом, американским статистиком и исследователем, работавшим в области педагогической психологии и социальных наук. Гласс использовал в одной из своих работ термин «метаанализ», который быстро вошел в научный обиход.

Главными причинами для проведения метаанализа являются:

– потребность в получении более стабильной оценки результатов (чаще всего речь идет об эффективности того или иного лекарственного препарата);

– потребность в обобщении результатов различных исследований, в том числе и противоречивых результатов;

– потребность в анализе эффекта терапии данным препаратом в отдельных подгруппах (например, у женщин детородного возраста или же у людей старше 70 лет);

– потребность в получении более точных данных при регистрации лекарственного препарата в контрольном органе;

– потребность в получении информации для планирования будущих исследований.

Без систематизации (качественной систематизации) научной информации в наше время обойтись невозможно. В мире существует около 40 000 (да – около сорока тысяч!) биологических и медицинских периодических изданий, в которых ежегодно публикуется более двух миллионов статей. Прочесть их все невозможно, но ведь любому специалисту нужно быть в курсе новых научных достижений. На выручку приходят систематические обзоры и метаанализы. Очень важно, чтобы они проводились своевременно, без задержки. Своевременность проведения позволяет быстро внедрять научные открытия в медицинскую практику.

Классическим примером, иллюстрирующим важность своевременного научного анализа, является исследование применения фермента стрептокиназы при остром инфаркте миокарда (этот фермент растворяет тромбы, закупоривающие просветы кровеносных сосудов и тем самым устраняет недостаточность кровоснабжения сердечной мышцы).

Широко применять стрептокиназу начали в девяностые годы прошлого века, но этот крайне эффективный метод лечения можно было бы внедрить в практику и в начале семидесятых, если бы своевременно был проведен метаанализ первых научных работ по этой теме. Введение стрептокиназы в течение первого часа после появления симптомов инфаркта миокарда снижает 35-дневную смертность[76] на 48 %! Представьте, сколько жизней можно было бы спасти за 20 лет применения стрептокиназы.

Огромной популярностью и заслуженным доверием пользуются систематические обзоры «Кокрейновского (или Кокрановского) сотрудничества» (Cochrane Collaboration) – международной некоммерческой организации, изучающей эффективность медицинских технологий. Результаты этих исследований публикуются в виде систематических обзоров, которые периодически обновляются. Организация получила название от имени отца доказательной медицины британского эпидемиолога Арчибальда Кокрейна[77]. В 1972 году Кокрейн опубликовал книгу «Действенность и эффективность: Случайные размышления о медицинской службе», где обосновал целесообразность использования рандомизированных контролируемых исследований. Кокрейн считал, что такие исследования помогут сделать медицину более эффективной. А еще Кокрейн предложил создать международную научную базу данных, которая бы содержала информацию о всех проведенных и проводимых в мире клинических исследованиях. Эта база известна под названием Кокрейновской библиотеки.

В настоящее время слова «Кокрейн» или «Кокрейновское сотрудничество» являются синонимами словосочетания «доказательная медицина». В России Научно-образовательный центр доказательной медицины Кокрейн создан на базе Казанского федерального университета.

Если сложить вместе систематические обзоры, посвященные одной проблеме, и как следует «отжать» их, то есть взять только выводы, то получатся клинические рекомендации, определяющие врачебную тактику в определенной клинической ситуации. Клинические рекомендации дают научным исследованиям «путевку в жизнь», способствуют их практическому использованию, делают доказательные стандарты понятными и доступными. Согласитесь, что одно дело читать систематические обзоры и вникать в цифры метаанализов, и совсем другое – иметь на руках четкую и ясную инструкцию, предписывающую при таком-то состоянии назначать такие-то препараты в таких-то дозах.

И все бы хорошо, да что-то нехорошо… Мы же помним, что у любой монеты есть две стороны.

Во-первых, далеко не все клинические рекомендации основаны на данных, полученных доказательным путем. Можно выразиться и более резко – довольно небольшое количество клинических рекомендаций соответствует требованиям доказательной медицины.

Как так может быть?

Дело в том, что клинические рекомендации во многом субъективны. Они составляются отдельными специалистами-экспертами, признанными авторитетами в данной области, и отражают их личное научное мнение.

Во-вторых, клинические рекомендации ограничивают медицинскую помощь рекомендованными вариантами. Такое снижение вариабельности в ряде случаев может сказываться на качестве помощи. И