Противники доказательной медицины (шарлатаны) любят разглагольствовать в стиле, мол, если не доказано действие, еще 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.

Однако, даже самый доказательный доктор принимает решения на основе своей интуиции, потому что все многообразие случаев описать все равно никогда не удастся: во всех руководствах ясно написано: поступай, дорогой доктор, с данным пациентом именно так, как ты считаешь нужным. Проблема только в том, что у одного врача интуиция будет сначала опираться на данные EBM, дополняя их опытом, а у другого – на драгоценные личные наблюдения, слухи и устаревшие учебники, потому что свежая информация из клинических исследований – это «ненужное теоретизирование». Хотя как раз-таки evidence-based медицина учит именно не теоретизировать, а полагаться на evidence, никаких «теоретических доказательств» она не предполагает, только опыт: по канонам ДМ нельзя назначать лечение только потому, что оно «патогенетически обосновано» (т. е. теоретическими доказательствами). Потому эффективность – это не только воздействие лечения на патогенез, но и итоговый результат, который нередко оказывается неэффективным и даже вредным, оставаясь вполне себе патогенетически обоснованным.

Для каждого исследования чего угодно необходимо задавать точку отсчета, 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 медсестры 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 утвержденным 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.

«Иные врачи двадцать лет кряду делают одни и те же ошибки и называют это клиническим опытом». – Н. Фэбрикант

Каждое исследование должно иметь подтверждения своих выводов в массе подобных, иначе практические выводы сделать нельзя; для анализа и оценки статей есть толпы экспертов типа ВОЗ, которые в итоге выдают простым смертным врачам клинические рекомендации (гайдлайны, гайды, «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 серьезной 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 еще не придумали (разве что мета-анализ метаанализов): берется 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 трудоемко 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, распространенности исходов и течения заболеваний практически в реальном времени – по сути это срез базы данных по каким-либо критериям.

5. Исследование случай – контроль (ретроспективное): берется 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 дешево, 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 на БАДах и прочими 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 серьезных заключений, т. к. любой отдельный случай сам в себе достоверности не несет. Конечно, описание редких случаев крайне важно для расширения нозологических границ, но строить по ним гипотезы ошибочно.

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 метаанализы.

2. B – мелкие РКИ, особенно с противоречивыми результатами.

3. C – нерандомизированные исследования, основа для фуфломицинов.

4. D – мнение эксперта/группы экспертов.

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.

Обратите внимание: здесь не учитываются мнения пациентов на тему «А я принял и мне помогло!».

«Bias» (баес), оно же смещение, или систематические ошибки – это собственно то, с чем должна бороться доказательная медицина благодаря РКИ и метаанализам. 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 мнется с ответом – интерпретируем как «помогло».

• Заинтересованность («funding bias») – в объемах спонсорских денег или собственном тщеславии исследователя.

Конечно, даже учитывая все 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 (например, БАР) 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.

Много ли реально действующих лекарств, производители которых просто не стали заморачиваться с тройным слепым, глухим и немым исследованием? Их нет, потому что это некорректно: без качественных исследований мы не можем оценить реальное действие. Нет, это не препятствие выходу новых препаратов – научный мир только рад будет насадить свежие разработки по всему миру, однако доказательность должна сначала превысить уровень «трем бомжам в мухосранской больнице помогло», ведь бремя доказательства лежит на заявляющем. Фармкомпания должна тратить деньги на исследования и обеспечивать доказательную базу. Если препарат относительно новый (выпущен не десятки лет назад), рекомендуется к применению, рекламируется везде, но нет ни одного РКИ, то он состоит из пустоты на 146 %.

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 чем-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 поведется), 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 Х. Й.». Не придерешься, придется покупать.

• Фуфлоученые: 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 еще нет болезней. Теперь ищут врачей, которые их придумают». – И таки находят на просторах СНГ.

Так все 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 парочке голодающих бездомных 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.