Кеннет Бригам - Хороший доктор. Как найти своего врача и выжить

Учитывая историю возникновения организации, неудивительно, что она считает рандомизированные контролируемые исследования (РКИ) [82] A Levin. The Cochrane Collaboration. Annals of Internal Medicine, 135:309–312, 2001. лучшим доказательством, золотым стандартом, и большинство специалистов согласны, что такие испытания действительно наиболее показательны. В ходе РКИ группам людей с определенными заболеваниями дают либо тестируемые препараты, либо плацебо. Кто что получает, выбирается совершенно случайно (такой метод называется двойным слепым исследованием, поскольку ни сами пациенты, ни врачи, проводящие исследование, не знают, принимает конкретный больной лекарство или плацебо). Количество испытуемых определяется заранее, и (во избежание непредвиденных ситуаций) эксперименты должны быть завершены с тем же количеством пациентов, прежде чем основной код, показывающий, кто принимал какой препарат, будет раскрыт и статистики проанализируют результаты. Это лучший из возможных механизм проведения исследований, исключающий нечестные ответы и даже подсознательную предвзятость со стороны врачей.

Таким образом, самые надежные доказательства получаются в итоге систематической оценки всех релевантных рандомизированных контролируемых исследований (при условии что их несколько, и чем больше, тем лучше) в той или иной области с установленной степенью достоверности (статистической точности) выводов. Эксперты Кокрейна изучают проекты исследований на предмет потенциальной необъективности. Они рассматривают выраженность любого эффекта: действительно ли результат, принятый статистиками как положительный, достаточно значителен, чтобы оказать существенное воздействие в реальной врачебной ситуации; статистическая значимость не обязательно совпадает со значимостью биологической. Однако наряду с этим нельзя сбрасывать со счетов вопросы, связанные с финансированием исследования. К сожалению, есть примеры, когда заинтересованные спонсоры оказывают непозволительное влияние на публикуемые сведения. Так что безоглядно доверять нельзя даже РКИ.

Итак, хороший врач считает обзоры «Кокрейновского сотрудничества» своей настольной книгой. Но, с другой стороны, он также читал опубликованную в 2010 г. в журнале Atlantic статью под названием «Ложь, наглая ложь и медицинская наука» (Lies, Damned Lies and Medical Science) [83] David Freedman. Lies, Damned Lies, and Medical Science. The Atlantic , November 2010. , где рассказывается о работе статистика Джона Иоаннидиса, директора Стэнфордского исследовательского центра профилактики. В статье говорится: «Иоаннидис и его команда снова и снова, самыми различными способами показывают, что многие выводы, которые публикуют авторы исследований в области биологии и медицины… недостоверны, преувеличены и часто откровенно ложны». Иоаннидис считает, что 90 % опубликованных медицинских данных, на основании которых врачи принимают решения о способах лечения, могут быть ошибочными. Доктор Иоаннидис не доверяет РКИ, по крайней мере тому способу, каким по большей части проводятся такие исследования. Благодаря таким людям, как он, многие врачи сомневаются в медицинских данных, а это очень важно.

Доктор Иоаннидис призывает не слишком полагаться на выводы рандомизированных контролируемых исследований, потому что они не отличаются масштабностью, неизбирательны (то есть измеряют сразу несколько показателей), имеют туманно сформулированные цели и зависимы от источников, которые извлекают выгоду из определенных результатов. Причем все упомянутые факторы не проявляются по отдельности; они взаимодействуют и совместно влияют на достоверность выводов. Порой думающему и критически мыслящему доктору приходит в голову: а могут ли доступные данные подтвердить хотя бы «может быть», не говоря уже об однозначных ответах «да» или «нет»? И он изучает существующие сведения и использует их, но никогда не забывает, что при этом может ошибаться.

Иоаннидис также делает парадоксальный вывод: «Чем больше страстей разгорается вокруг какой-то научной области (при том что количество таких областей постоянно расширяется), тем менее вероятно, что результаты исследований будут верными». Он утверждает, что в быстро развивающихся сферах исследователи стремятся поскорее опубликовать позитивные результаты, чтобы стать первооткрывателями каких-то истин, и потому преуменьшают негативные результаты (то есть занижают их показатели). Это приводит к тому, что первоначальные выводы впоследствии либо не могут быть продублированы, либо требуют модификации, либо вообще оказываются несостоятельными.