Доказательная медицина. Что, когда и зачем принимать - [89]

Надо сказать, что это обычная практика. Разные исследователи в процессе сходных исследований могут получать разные результаты. Если вы специализируетесь по данной теме, то вы сможете самостоятельно разобраться с расхождениями. Если же нет, то вашим спасательным кругом станут систематические обзоры и метаанализы.

Чем, по-вашему, в первую очередь отличается хороший систематический обзор от плохого? «Систематический», обратите внимание, речь идет именно о систематических обзорах, а не о сравнении систематического с литературным.

Подумайте, не торопясь. Раньше мы это главное отличие не обсуждали. Надо же что-то и под конец приберечь, чтобы читать интереснее было…

Хороший систематический обзор анализирует причины расхождений, выясняет различия между исследованиями, в ходе которых были получены результаты, отличающиеся друг от друга. Надо же понять, почему так произошло. Причина расхождения всегда объективна, но не всегда является ошибкой или погрешностью. Расхождение может быть вызвано тем, что в одном исследовании участвовали европейцы, а в другом – китайцы. У разных рас не только внешность разная, но и «химия» – есть определенные различия в биохимических процессах организма. Так, например, понижающий артериальное давление препарат «Каптоприл», он же – «Капотен», малоэффективен у представителей негроидной расы[122].

В плохом систематическом обзоре расхождения перечисляются без анализа. Пользы от такого перечисления никакой, только голова кругом идет. Ясное дело, что на чтение плохих обзоров время тратить не нужно. Вы же не просто хотите узнать, сколько исследований проводилось по данному вопросу и как они назывались, вам важен результат, достоверный результат.

Важное значение имеет полнота отслеживания групп, участвующих в исследовании. О достоверных результатах можно говорить лишь в том случае, если вся группа наблюдалась в течение запланированного срока. Досрочное выбывание более 10 % участников существенно понижает достоверность результатов в большинстве исследований. Если же в ходе исследования выбывает более 20 %, то результаты его вообще не заслуживают внимания. Важно, чтобы при значительном выбывании для сравнения приводились полные исходные характеристики выбывших и отслеженных участников, это помогает адекватно оценивать результаты. Существует негласное правило, согласно которому у всех участников исследования, причина выбывания которых читателю неизвестна, автоматически предполагается неблагоприятный исход (смерть), и результаты исследования пересчитываются с учетом этой поправки (это нетрудно сделать самостоятельно).

При оценке причинно-следственных связей пользуйтесь критериями причинности Хилла, ничего лучшего человечество пока еще не придумало. Знание этих критериев помогает понять, была ли связь между причиной и следствием установлена должным образом или же ее, образно говоря, «притянули за уши».

Если в статье указано, что распреление участников исследования по группам было рандомизированным, но не указывается метод рандомизации, то следует считать такое исследование нерандомизированным! Да, именно так. Причина подобной категоричности заключается в том, что рандомизация рандомизации рознь и не всякое случайное распределение можно называть этим звучным словом. Нередко исследователи распределяют участников примитивным образом, например, по их порядковым номерам, четные номера попадают в одну группу, а нечетные – в другую. С таким же успехом можно отделять тех участников, с кем встречались по понедельникам и средам, от тех, кто был назначен на вторник и четверг. Вряд ли это можно назвать рандомизацией. Подобные «шалости» привели к тому, что сегодня примерно в половине научных статей, посвященных клиническим испытаниям, описывается метод рандомизации и это уточнение встречается все чаще и чаще. Авторы сами должны быть заинтересованы в этом, ведь «прозрачная» рандомизация повышает доверие к результатам исследования[123].

Хороший читатель научной литературы должен быть Фомой неверующим. Каждое утверждение должно восприниматься критически, с позиций «чем это доказано?». Авторы научных работ – живые люди, и ничто человеческое им не чуждо. Они могут увлечься и выдать желаемое за действительное, то есть представить, как доказано то, в истинность чего они сами искреннее верят, но доказать этого не могут. Придирайтесь ко всему, к чему только можно придраться, и сделайте это главным правилом чтения научных работ. Со временем (чем черт не шутит) вы можете достичь такого совершенства, что станете зарабатывать рецензиями.

И в завершение – о клинических рекомендациях с точки зрения не-врача.

Не-врачи очень любят читать клинические рекомендации, потому что в этой разновидности научных работ все предельно ясно. Такое-то заболевание нужно лечить так-то и так-то. Выпиши нужное в блокнотик – и терроризируй этим знанием своего лечащего врача (шутка). Выше уже говорилось о том, что клинические рекомендации носят общий характер и часто основываются не на научных доказательствах, а на мнении их авторов. Но вот на что никогда не нужно полагаться при оценке клинических рекомендаций и вообще всех научных работ, так это на звания, регалии, должности и прочие статусные признаки их авторов. Даже самые впечатляющие статусные признаки не означают того, что их обладатель изрекает истину в последней инстанции. Слова «основываясь на многолетнем опыте» означают отсутствие научных доказательств. При наличии доказательств о статусе и опыте не вспоминают, ибо незачем. Любой пациент имеет право обсуждать с лечащим врачом вопросы, касающиеся назначенного лечения. Можно в корректной форме спросить, почему проводимое лечение отличается от таких-то клинических рекомендаций. Врач должен дать объяснение в понятной пациенту форме. Но только объяснение! Не следует ожидать, что врач сразу же изменит схему лечения так, чтобы она полностью соответствовала рекомендации, которую прочел пациент.