Почему при проведении сравнений необходимо учитывать внутренние неопределенности
Email to someoneTweet about this on TwitterShare on FacebookPin on PinterestShare on LinkedIn

Cite as: Почему при проведении сравнений необходимо учитывать внутренние неопределенности (http://www.jameslindlibrary.org/essays/%d0%bf%d0%be%d1%87%d0%b5%d0%bc%d1%83-%d0%bf%d1%80%d0%b8-%d0%bf%d1%80%d0%be%d0%b2%d0%b5%d0%b4%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b8-%d1%81%d1%80%d0%b0%d0%b2%d0%bd%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b9-%d0%bd%d0%b5%d0%be%d0%b1/)


Многочисленные исследования проводятся даже в том случае, когда никаких внутренних неопределенностей нет.  Исследователи, которые не осуществляют систематического анализа предшествующих тестов тех или иных курсов лечения до проведения дальнейших исследований, зачастую не признают (или решают для себя проигнорировать этот факт), что неопределенности в отношении последствий данного курса лечения уже были убедительным образом учтены.  Это означает, что лицам, участвующим в исследовании, иногда отказывают в лечении, которое могло бы им помочь, или назначают курс лечения, который может им причинить вред.

TableДиаграмма, приведенная в порядке иллюстрации этого и следующего пунктов, показывает наличие большого объема накопленных данных, полученных в ходе объективных тестов, которые были проведены с целью определить степень снижения риска смерти людей, которые подвергались хирургической операции на кишечнике, в результате назначения антибиотиков (по сравнению с пассивным плацебо) (Lau et al. 1995).  Первый такой объективный тест был проведен, по сообщениям, в 1969 году.  Результаты небольшого исследования не позволили устранить неопределенность в отношении целесообразности применения антибиотиков в этом случае – горизонтальная линия, изображающая полученные результаты, пересекает вертикальную линию, которая разделяет благоприятные и неблагоприятные последствия приема антибиотиков.  В ходе дальнейших тестов в начале 1970-х годов эта неопределенность была должным образом учтена.

Однако по мере накопления фактических данных к середине 1970-х годов выяснилось, что антибиотики приводят к снижению риска смерти после операции (горизонтальная линия четко проходит с той стороны вертикальной линии, которая свидетельствует о благоприятном эффекте лечения).  И вместе с тем исследователи продолжают проводить изыскания до конца 1980-х годов.  Половине пациентов, которым были назначены препараты плацебо в ходе этих последних исследований, было таким образом отказано в лечении, которое, как было показано, снижает риск смерти после операции.  Как могло такое случиться?  Это, вероятно, произошло по той причине, что исследователи продолжали проводить изыскания без систематического анализа существующих данных.  Такой стиль поведения весьма широко распространен в научно-исследовательских кругах, отчасти по той причине, что интересы пациентов в системе стимулов в мире исследований – будь то коммерческих или академических – учитываются отнюдь не в первую очередь (Chalmers 2000).

Calcium Antagonists in StrokeПациенты и участники исследований могут также испытывать на себе неблагоприятные последствия по той причине, что исследователи не анализируют на систематической основе соответствующие данные, полученные в ходе исследований на животных, до проведение проверочного курса лечения на людях.  Нидерландская группа проанализировала результаты лечения свыше 7000 пациентов, которые принимали участие в тестах, имевших целью проверить эффективность действия нового лекарственного средства, блокирующего кальций, на людях, переживших инсульт. Они не смогли получить данные, которые позволили бы им высказаться в пользу более широкого использования этого лекарственного средства на практике (Horn and Limburg 2001).  В этой связи они усомнились в качестве и достоверности выводов, сделанных по результатам исследований на животных, которые подтолкнули проведение исследований на пациентах.  Последующий анализ результатов исследований, проведенных на животных, обнаружил, что сделанные выводы ничего не говорили о том, что это лекарственное средство будет полезно для людей (Horn et al. 2001).

Самая распространенная причина, по которой при проведении того или иного исследования присущие ему неопределенности учитываются, заключается в том, что исследователи недостаточно строго подходят к систематическому анализу имеющихся данных по этому вопросу до проведения новых исследований.  Вместе с тем иногда эти причины носят более низменный оттенок.  Исследователи могут знать о существовании соответствующих данных, однако они, тем не менее, планируют проведение исследований с целью сделать так, чтобы именно их исследования получили положительные результаты, которые позволят обосновать целесообразность конкретных методов лечения.  Обычно, но не всегда это делается по коммерческим соображениям (Djulbegovic et al. 2000;  Sackett and Oxman 2003). Эти исследования преднамеренно строятся таким образом, что проведенные тесты лечения будут необъективными.  Это можно сделать путем игнорирования в ходе сравнения какого-либо курса лечения, который, как известно, помогает пациентам (как в примере, приведенном выше), или путем назначения курса лечения с использованием, вопреки установленным нормам, малых доз (с тем чтобы они не могли проявить надлежащий эффект), или с использованием слишком больших доз (с тем чтобы они в большей степени приводили к нежелательным побочным эффектам) (см. комментарий, сделанный в исследовании Mann and Djulbegovic). Это может также произойти в результате слишком короткого времени наблюдения за пациентами (что не позволяет дождаться проявления последствий лечения, которое происходит не сразу, а с задержкой) и посредством использования системы измерения результатов (“косвенных показателей”), которые имеют слабую связь с результатами лечения, на которое рассчитывают пациенты, или вообще ее не имеют.

Читатели этого эссе могут удивиться, что комитеты по нормам этики в области исследований, которые были созданы в течение последних десятилетий с целью обеспечить соблюдение этических норм в этой области, слишком мало сделали для того, чтобы так или иначе повлиять на эту порочную практику в сфере исследований.  Большинство таких комитетов обманули ожидания людей, которых они должны были защищать, поскольку им не нужны были исследователи и спонсоры, стремящиеся сертифицировать новые тесты, которые анализировали бы на систематической основе существующие данные (Savulescu et al. 1996; Chalmers 2002).  Неспособность комитетов по этике в области исследований должным образом защитить пациентов и общественность с помощью этих средств, свидетельствует о важности повышения уровня общей осведомленности о параметрах объективных тестов соответствующих курсов лечения.

 

References

Chalmers I. Current Controlled Trials: an opportunity to help improve the quality of clinical research. Current Controlled Trials in Cardiovascular Medicine 2000;1:3-8.
Available:http://cvm.controlled-trials.com/content/1/1/3

Chalmers I (2002). Lessons for research ethics committees. Lancet 359:174.

Djulbegovic B, Lacevic M, Cantor A, Fields KK, Bennett CL, Adams JR, Kuderer NM, Lyman GH (2000). The uncertainty principle and industry-sponsored research. Lancet 356:635-638.

Horn J, Limburg M (2001). Calcium antagonists for acute ischemic stroke (Cochrane Review). In: The Cochrane Library, Issue 3, Oxford: Update Software.

Horn J, de Haan RJ, Vermeulen M, Luiten PGM, Limburg M (2001). Nimodipine in animal model experiments of focal cerebral ischaemia: a systematic review. Stroke 32:2433-38.

Lau J, Schmid CH, Chalmers TC (1995). Cumulative meta-analysis of clinical trials builds evidence for exemplary clinical practice. Journal of Clinical Epidemiology 48:45-57.

Mann H, Djulbegovic B. Why comparisons must address genuine uncertainties. James Lind Library (www.jameslindlibrary.org).

Sackett DL, Oxman AD (2003). HARLOT plc: an amalgamation of the world’s two oldest professions. BMJ 2003;327:1442-1445.

Savulescu J, Chalmers I, Blunt J (1996). Are research ethics committees behaving unethically? Some suggestions for improving performance and accountability. BMJ 313:1390-1393.