Доказательная медицина

Информация из Encyclopatia
(перенаправлено с «Pubmed»)
Перейти к: навигация, поиск
RCT MHD 1dGBDh0.jpg

Доказательная медицина — медицинский атеизм.

Современный врач обязан придерживаться лучших научных данных, в противном случае он шарлатан.

Синоним: научно-обоснованная медицина; «evidence-based medicine» (дословно: медицина, основанная на доказательствах), «EBM», «science-based medicine».

Что это

Василий Власов: Что такое доказательная медицина

Доказательный подход к медицинской практике подразумевает использование лечебных, профилактических и диагностических действий c доказанной эффективностью, что предполагает поиск информации, сравнение, проведение исследований и мета-анализов. Эффективность доказывается не собственным опытом или личным мнением.

В узком понимании подразумевается такой способ медицинской практики отдельного врача, когда он использует в своей работе только то, что имеет качественную доказательную базу эффективности (к этому не относится собственный опыт и личное мнение, они ставятся на последнее место — когда всё доказанное кончилось или случай неординарный, тогда и личный опыт подойдёт). Ясно, что объективность сама по себе субъективна, особенно в медицине, но личный опыт субъективнее всего остального, поэтому к нему так и относятся.
Подход к лечению только на основе опыта и впечатлений называется «импрессионистская медицина».

В основе ДМ лежит клиническая эпидемиология, которая изучает распространение заболеваний и разрабатывает методологию клинических испытаний таким образом, чтобы они приводили к научно обоснованным выводам, минимизируя случайные и систематические ошибки, а также заинтересованность участников. Главным гаечным ключом в руках клинэпидемиологов является продажная дрянь статистика, которая позволяет систематически наблюдать за явлениями в массе людей, описывать всё это в циферках и делить на ноль на сто процентов, используя методики клинических испытаний (дизайны), которые позволяют избегать систематических ошибок.

В целом это такой свод принципов для опровержения или подтверждения научных данных.

Как это работает

Honey panac.JPG
«

Чем эпидемиолог отличается от клинициста? Когда клинициста спрашивают, как здоровье его жены, то он ответит хорошее/удовлетворительное/плохое. Когда эпидемиологу задают тот же вопрос, то он отвечает «А по сравнению с кем?»

»

Противники доказательной медицины любят разглагольствовать в стиле, мол, если не доказано действие, ещё не значит, что его нет. Такой подход отсылает нас к области веры, а не науки: именно в религии не нужно ничего доказывать. Так что не стоит обращать внимания на такие логические ошибки, это просто аргумент адептов астрала.

Контроль

Основная статья: Плацебо

Для каждого исследования чего угодно необходимо задавать точку отсчёта, чтобы результаты было с чем сравнивать: если что-либо на 30% лучше, то нам необходим 0%, чтобы понять лучше чего. Устаревшие протоколы за ноль принимали простую контрольную группу, которая просто не принимала препарат/не подвергалась клиническим пыткам; теперь это отвергнуто: откуда мы знаем, что исследуемая группа именно испытала эффект от препарата, а не надумала его самовнушением?

Чтобы исключить эффект самовнушения, контрольные группы начали кормить бесполезными лекарствами. Теперь и исследуемая группа, и контрольная жрут одинаковые по весу, форме, цвету, вкусу таблетки, но у каких-то внутри есть действующее вещество, а у каких-то нет. У каких никто не знает, это называется ослепление: не знают подопытные (одинарное), не знают врачи (двойное слепое), не знают даже медсёстры не знает комиссия, обрабатывающая результаты (тройное).

Плацебо никак не действует на организм, это может быть не только таблетка, но и безобидные магниты с холодильника, мигающие лампочки или фейковая акупунктура, в зависимости от того, что исследуют.
Последнее время контроль нередко проводится не с плацебо, а с конвенциональным лечением (уже утверждённым и многократно проверенным), в тех случаях, когда нельзя пациентов оставить совсем без лечения. Тогда одной группе дают стандартную терапию, а другой стандартную + исследуемую, и сравнивают различия.

Значимость

«

Иные врачи двадцать лет кряду делают одни и те же ошибки, и называют это клиническим опытом.

»
— Н. Фэбрикант

Что такое систематические обзоры?

Каждое исследование должно иметь подтверждения своих выводов в массе подобных, иначе практические выводы сделать нельзя; для анализа и оценки статей есть толпы экспертов, которые в итоге выдают простым смертным врачам клинические рекомендации (гайдлайны, «guidelines») на основе лучших доказательств. При изучении работ надо строго разделять показатели процесса (любые изменения параметров) и показатели собственно результата (именно они имеют клиническую значимость), к которым приводят те изменения. Во время чтения публикаций или спора со сторонником какого-либо метода нужно придерживаться этого разделения, поскольку не составляет труда показать действие возможного фактора на процесс, а вот выяснение достоверного результата и его положительной связи с тем фактором требует серьёзной работы.

Исследовательские работы можно отнести к тому или иному виду по весу доказательности, что зависит от его структуры (по уменьшению крутизны):

  1. Систематический обзор посредством мета-анализа: доказательный потолок на данный момент, круче ещё не придумали (разве что мета-анализ мета-анализов): берётся пачка схожих клинических испытаний одного метода, высчитываются их общие и различные параметры, анализируется совпадение/несовпадение результатов. Благодатность метода в том, что обеспечивается более высокая статистическая чувствительность (мощность), чем в отдельных испытаниях, особенно когда они противоречат друг другу. Одна из существенных ценностей меты в том, что вроде бы схожие исследования имеют разных авторов, время и место проведения, а также различные выборки, что почти исключает возможность баеса (см. дальше).
  2. РКИ (рандомизированное клиническое исследование, «randomized clinical trial», «RCT»): столп доказательности, придуманный именно чтобы различить, что же явилось следствием воздействия, а что — случайностью. Заключается в динамическом наблюдении профилактического/диагностического/лечебного вмешательства, которые применяются к случайно сформированным (рандомизированным) группам из конкретной выборки пациентов. Все возможные факторы одинаково действуют на группы подопытных, только в одной это будет полностью плацебо-эффект, а во второй — непосредственно эффект медицинского вмешательства, из которого можно вычесть первый и получить кристаллизованную достоверность в виде подтверждения/опровержения изначальной гипотезы.
  3. Популяционное (проспективное, когортное, продольное) исследование: выделяются два отряда населения (когорты), например, которые подвергались фактору риска и не подверженные ему, затем за ними длительно наблюдают, обследуют и сравнивают данные. Используется для определения прогноза и причин заболеваний, их факторов риска и уровня заболеваемости, что весьма трудоёмко из-за необходимости больших выборок (новые случаи заболеваний могут оказаться слишком редкими) и длительности наблюдения этих больших групп.
  4. Аналитическое одномоментное исследование (поперечное): используется для оценки эффективности диагностики, распространённости исходов и течения заболеваний практически в реальном времени — по сути это срез базы данных по каким-либо критериям.
  5. Исследование случай—контроль (ретроспективное): берётся архив историй болезни и прогоняется через статистику, что позволяет получить относительно точные данные (без внешнего влияния — ведь все наблюдения произошли уже до анализа), на основе которых вполне можно выдвинуть какую-либо гипотезу. Просто, быстро и дёшево, но грешит нередкими систематическими ошибками из-за неточных выборок или плохого качества самих описаний случаев.
  6. Описание серии случаев: широко используется, но по сути это тот самый «личный многолетний опыт», доказательной ценности имеющий совсем чуть-чуть, поскольку если человек хочет что-то видеть, то он увидит это и на первый, и на десятый, и на тысячный раз. Реально пригодно для описательной статистики, на практике же подло эксплуатируется зарабатывателями денег и оппонентами EBM.
  7. Описание отдельных случаев — кто-то что-то заметил и написал статью. Полезно для казуистики, но не имеет смысла в описании глобальных проблем и выведения серьёзных заключений, т.к. любой отдельный случай сам в себе достоверности не несёт. Конечно, описание редких случаев крайне важно для расширения нозологических границ, но строить по ним гипотезы ошибочно.

Доказательность

«

В соседних деревнях Вилларибо и Виллабаджо изучали половые органы и оказалось, что средний размер члена в Вилларибо — 14 см, а в Виллабаджо — 25 см. Откуда же такая разница? Все просто: в Вилларибо меряли линейкой, а в Виллабаджо проводили опрос.

»

Рейтинг, чтобы показать какое вещество по-настоящему упарывает, какие манипуляции реально приводят к значимому эффекту, а какие — говно и рефлексотерапия.

Обозначаются буквами (уровень результата клинического испытания):

  1. A — крутые двойные слепые РКИ на больших выборках и систематические обзоры с высоким методическим уровнем, с ;
  2. B — систематические обзоры когортных исследований, мелкие РКИ, особенно с противоречивыми результатами;
  3. C — нерандомизированные исследования: исследования случай – контроль, систематический обзор однотипных исследований случай – контроль (основа для фуфломицинов);
  4. D — серии наблюдений, отдельные когортные исследования, мнение эксперта/группы экспертов, лабораторные данные.

И цифрами (класс доказательности принятых рекомендаций):

  • Класс I. Доказательства и/или общее согласие, что данные методы диагностики/лечения – благоприятные, полезные и эффективные.
  • Класс II. Доказательства противоречивы и/или противоположные мнения относительно полезности/эффективности лечения.
    • Класс II-а. Большинство доказательств/мнений в пользу полезности/ эффективности.
    • Класс II-б. Полезность/эффективность не имеют достаточных доказательств/определенного мнения.
  • Класс III. Доказательства и/или общее согласие свидетельствует о том, что лечение не является полезным/эффективным и, в некоторых случаях, может быть вредным.

Принятием решения о степени доказательности занимаются специальные экспертные органы: Всемирная организация здравоохранения, Кокрановское сотрудничество (The Cochrane Collaboration), Общество критической медицины (Society for Critical Care Medicine), British Medical Journal и многие другие. Эти же организации создают гайдлайны — руководства для врачей.

Обратите внимание: здесь не учитываются мнения пациентов на тему «А я принял и мне помогло!» или указы типа «начальник/профессор сказал».

Бесы

Все когнитивные ошибки [1]

«Bias» (баес), оно же смещение, или систематические ошибки — это собственно то, с чем должна бороться доказательная медицина благодаря РКИ и мета-анализам. Исследование с хорошим дизайном, большой выборкой, внятно составленным протоколом, адекватно выбранными измеряемыми исходами и полностью публикуемыми результатами (включая сообщения о прошлой и нынешней заинтересованности участников) приближает долю таких ошибок к нулю. Все баесы не перечислить, их количество стремится к бесконечности:

  • Ошибки репрезентативности («selecting bias») — возникают из-за неправильных выборок и устраняются лишь грамотным подбором критериев включения и рандомизацией.
  • Пациентское смещение («reporting bias») — сообщаемое человеком улучшение, которого на самом деле нет, но очень хочется показать, ведь он же лечится и тратит деньги/время. Не обязательно умышленное, сам факт участия в эксперименте влияет на самочувствие испытуемого, это называется хоторнским эффектом.
  • Ошибки регистрации («bias of an estimator» или «positive bias») — исследователям тоже приятно, когда их лечение работает, и не важно, что больной мнётся с ответом — интерпретируем как «помогло».
    • Заинтересованность («funding bias») — в объёмах спонсорских денег или собственном тщеславии исследователя.

Конечно, даже учитывая всё это и получив высококачественный результат, приходится брать во внимание немодифицируемые, неспецифические и не зависящие от работы факторы: например, то, что заболевания имеют ограниченный период пиковой выраженности симптомов, которые и без лечения снизятся — многие болезни цикличны или вообще саморазрешающиеся (что удобно для разработки «противопростудных» препаратов — за время наблюдения все пациенты гарантированно выздоровеют). При использовании второй группы контроля (которая даже плацебо не получает, а просто стоит в очереди на лечение) там тоже можно найти улучшение [2].

Описывается даже глобальный Precautionary bias. [3]

Рождение сверхновых

«

Врач, который видел один клинический случай говорит:
— Исходя из моего опыта...
Врач, который видел два случая:
— А вот в серии моих наблюдений...
Врач, видевший три случая:
— Ну, это же обычное дело!

»

Поскольку нечистым на руку товарищам нужно чем-то прикрывать свою некомпетентность, они забираются в тыл врага и используют инструменты доказательной медицины не по назначению. Учитывая это, стоит с осторожностью подходить к любым научным работам вообще, особенно когда они заявляют о чём-либо принципиально новом, будь то лекарство или метод диагностики. Если не анализировать качество работ и не проверять повторяемость результатов, то можно легко подпасть под влияние следующих способов заработка денег и имени.

  • Фуфломицины: для их разработки лучше всего подходит описание серии случаев — вроде и научненько (народ поведётся), да и перед законом чист. Так рождаются «доказательства эффективности» псевдопрепаратов-арбидолов: фармкомпания приглашает на свидание голодного российского профессора, они вместе придумывают плацебо с желаемыми свойствами, а затем начинают впихивать в каждого страждущего, благо у профессуры их завались. Конечно, если не у каждого первого, то у 95% пациентов искомые положительные «эффекты» препарата обязательно проявятся, и вот, встречайте: «Опыт пятилетнего применения фуфломицина. Серия клинических случаев. Проф. Залупкин Г. Й.». Не придерёшься, придётся покупать.
  • Фуфлоучёные: чтобы примазаться к научной тусовке, можно начать с описания отдельных случаев — именно из-за отсутствия достоверности и проверяемости этот самый последний пункт более остальных любим разного рода шарлатанами: достаточно накатать памфлет про одно-единственное наблюдение, и вот — ты уже учОный. Как ни печально, на этом держится 99,9% диссертаций.
«

На фармацевтической фабрике придумали новые лекарства, для которых ещё нет болезней. Теперь ищут врачей, которые их придумают.

»

Так всё и работает, и поэтому в нашей стране можно встретить местные РКИ по своим, не международным, а местечковым стандартам, разработанным специально для продвижения нового барбидола, в которых допустимо набирать по 8-15 человек (ср. с обычными для ДМ 1500+) и называть это репрезентативной выборкой без малейшей фальсификации, да-да. Даже если нет прямой и явной заинтересованности, никто не гарантирует, что голодному профессору и его начальнику не занесли конвертик с несколькими зарплатами. Конечно, такая проблема есть и на Западе, но там практика внедрена давно и кучи общественных организаций и государственных институтов уже научились раздувать из каждой взятки скандалы, вытекающие в миллионные штрафы.

Где искать

Перед поиском исследований стоит изучить описанные выше критерии работ, а также помнить, что сам факт наличия исследования чего угодно в приведённых ниже источниках не означает ничего, каждый текст надо изучать и проверять.

Кокрановское сотрудничество

«Cochrane Collaboration» — крупнейшая международная организация для предоставления пруфов или опровержения лекарств/методов с помощью метаанализов, объединяя многие разнородные данные в общие темы. Намного удобнее, но и индекс пока маловат в сравнении с Пабмедом.

Выводы мета-анализов Кокрейна намного более важны, чем чьи-либо личные сведения о многолетнем опыте применения какого-либо фуфломицина, поскольку их систематические обзоры обладают наибольшей методологической строгостью.[4], [5], [6], [7].

FDA

U.S. Food and Drug Administration — американское управление едой и лекарствами, достаточно авторитетный источник инфы о подтверждениях/опровержениях эффективности и безопасности лекарств, неоднократно показавший себя стойким перед очередным бесполезным БАДом. По-сути, это такой государственный америкосовский Cochrane.

Читатель, помни: каждый раз, когда возникает непреодолимый позыв покукарекать на тему «Эта бездуховные амириканцы, они только вредят нам ради денег, у нас и своё есть полудше!!!1», надо заходить на сайт самого популярного в России фармсправочника, открывать любое попавшееся под руку вещество и видеть там завораживающую фразу: «Категория действия на плод по FDA».

  • Проверка международно одобренных и зарегистрированных лекарств на официальном сайте: Тыц.

NCBI

The National Center for Biotechnology Information — Национальный (американский, естественно) центр биотехнологической информации. Нельзя утверждать, что там есть всё, но базы данных крупнее, чем у них, попросту не существует. Поэтому приходится знать английский и переводить вражескую информацию.

Пабмед

Это такой гугл по медицинским исследованиям. Благодаря его неплохой избирательности, откровенный шлак туда обычно не попадает. Однако, разгребать кучи бесполезной инфы приходится по любому запросу. Считается наиболее авторитетным архивом всех серьёзных исследований.

Просто вбиваете нужное слово/фразу, ищете необходимую инфу и переводите денно и нощно. Поиск там — целое искусство, но оно необходимо современному врачу.

MeSH

Справочник терминов, по сути — облако тэгов к статьям на Пабмеде. Оно нужно, когда сложно подобрать слова для поиска, очень удобно, когда не знаешь, что точно искать.

Больше

Ещё

Забавный ролик про клинические рекомендации

Домашнее чтение