Эндокринные синдромы и болезни. Руководство для врачей. - страница 7

В связи с осознанием важности надёжных данных в диагностике и лечении болезней с 1980-х годов начали внедрять доказательный подход в принятии врачом клинических решений, который основан на двух требованиях:

• больше внимания уделять оценке преимуществ лечения/диагностики болезни и риска медицинских вмешательств;

• выбирать лучшее медицинское вмешательство из пирамиды представленных в научной литературе данных, в основании которой лежат методологически слабые работы, а её вершина – самое надёжное научное исследование.

В доказательной медицине сопоставляются данные больного (частные данные) с результатами научных исследований, полученными на группе больных (общие данные).

Итак, доказательная медицина (от англ. Evidence-based medicine – медицина, основанная на доказательствах) – добросовестное, явное и разумное использование современных доказательств в отношении медицинской помощи больным.

Хорошо известно, что чем более точным является определение, тем оно менее понятно. И приведённое выше, одно из типичных определение доказательной медицины, многим кажется не совсем ясным. В связи с этим дадим более понятное, но, может быть, менее точное толкование термина «доказательная медицина». Если совсем упрощать, то доказательная медицина – клиническое суждение, основанное на надёжных научных данных или, другими словами, научных данных, которым можно доверять. Отсюда возникает естественный вопрос – значит, существуют научные данные, которым нельзя доверять? Каким же тогда образом они оказались научными?

Сразу следует исключить недобросовестное представление научных данных – подгонку результата научного исследования под ожидаемый исследователем или нужный (по той или иной причине) исследователю результат. Такие научные работы редки, и их вообще не принимают в расчёт в доказательной медицине. Речь идёт о добросовестно выполненных научных работах, результаты которых нельзя считать надёжными. Типичным примером ненадёжного результата служит научное исследование, в котором хотя и было обнаружено изменение исследуемого показателя в ожидаемом направлении, но оно оказалось недостоверным. А расширить объём исследования так, чтобы результат оказался убедительным, у авторов научной работы не хватило ресурсов (денег, больных, квалификации и т. п.).

Зачем тогда публикуют в научной литературе такие ненадёжные данные? Ответ заключается в следующем. Если такая работа единична, то её результаты нельзя использовать в клинической практике (доказательной медицине). Однако если аналогичных работ опубликовано в научной литературе достаточно много, то с помощью специального приёма (метаанализа), разработанного в рамках доказательной медицины, результаты такого рода работ можно превратить в достоверный факт.

Рассмотрим пример метаанализа, для которого выбирают научные статьи, отвечающие определённым критериям надёжности организации исследования. При этом не во всех выбранных статьях были получены достоверные результаты некоторого воздействия, допустим, лечения. Результаты этих исследований обычно представляют в виде графика, который при достаточном воображении можно рассматривать как схематическое изображение леса (от англ. forest-plot – лес-график, рис. 2.1).

Рис. 2.1. Метаанализ работ, посвящённых влиянию глюкагоноподобного пептида-1 (ГПП-1) на аппетит

В левой части рисунка в виде столбца расположены выбранные для метаанализа статьи. Вертикальная линия по центру рисунка – линия отсутствия эффекта – отражает отсутствие изменения потребления калорий. Точка на графике – среднее снижение потребления калорий в каждом исследовании. Если точка расположена слева от линии отсутствия эффекта, то потребление калорий снизилось. Горизонтальные линии, проходящие через точки, – 95 % доверительный интервал. Другими словами, если горизонтальная линия не пересекает вертикальную линию отсутствия эффекта, то существующая вероятность эффекта (снижение потребления калорий) составляет 95 %.