Систематические анализы всех соответствующих фактических данных
Email to someoneTweet about this on TwitterShare on FacebookPin on PinterestShare on LinkedIn


Один из первопроходцев двадцатого века в деле проведения объективных тестов лечения, Остин Бредфорд Хилл , что читатели докладов о результатах исследований хотят получить ответы на четыре вопроса: “По какой причине вы стали это делать?”, “Что вы сделали?”, “Что вы нашли?” и “Что это все значит?” (Hill 1965). Качество ответа на последний вопрос Хилла особенно важно, поскольку это именно тот элемент доклада о результатах исследования, который может больше всего повлиять на фактические варианты выбора и решения по поводу проведения лечения.

Только в очень редких случаях достаточно надежные данные, которые дают убедительный ответ на вопрос “Что это значит?”, можно получить в ходе одного единственного объективного теста лечения. Объективный тест лечения – это, как правило, один из целой серии тестов, которые имеют целью найти ответ на один и тот же вопрос. Для того чтобы получить надежный ответ на вопрос “Что это значит?”, важно интерпретировать данные, полученные в ходе какого-то конкретного объективного теста, на основе тщательной оценки всех данных, полученных в ходе объективных тестов, в которых рассматривался один и тот же вопрос.

British Association for the Advancement of ScienceПрезидент Британской ассоциации по научному прогрессу сказал более ста лет назад о необходимости соблюдения этого принципа следующее:

“Если, как иногда некоторые предполагают, наука – это ни что иное, как кропотливое накопление фактов, то в скором времени ее развитие остановилось бы, и в таком случае она бы рухнула под тяжестью своего собственного веса … Поэтому здесь должны бок о бок идти два процесса: сбор нового материала и осмысление и усвоение старого … Работа, которая заслуживает самой высокой оценки, но которая, боюсь, не всегда ее получает, – это та работа, в которой есть место и открытиям, и разъяснениям и в которой не только ведется поиск новых фактов, но и указывается их связь с установленными ранее.” (Rayleigh 1885)

Наверное, именно по той причине, что применение этого принципа на практике до сих пор получает небольшое признание в научных кругах, очень немногие доклады, составленные по итогам объективных тестов лечения, содержат анализ полученных результатов на основе систематической оценки всех других соответствующих данных (Clarke et al. 2002). В результате этого читателям, как правило, трудно получить надежный ответ на вопрос “Что это значит?” из докладов о новых испытаниях.

Deadly MedicineКак указывалось в одном из предыдущих разъяснительных эссе, проведение новых тестов медицинского лечения без проведения вначале систематического анализа того, что можно извлечь из уже проведенных исследований, опасно, расточительно и неэтично (см. ” Причины, по которым при проведении сравнений необходимо учитывать присущие им неопределенности “). Обнародование результатов новых исследований, не давая при этом толкования новых фактов в свете систематической оценки других соответствующих данных, также таит в себе опасность, поскольку это является причиной задержки с выявлением как полезных, так и вредных видов лечения (Antman et al. 1992). Например, в период с 1960-х по начало 1990-х годов было проведено более 50 объективных тестов лекарственных средств, которые предназначались для снижения аритмии сердца у людей, переживших инфаркт, прежде чем было установлено, что эти лекарственные средства убивают людей. Если бы в каждом докладе результаты новых тестов оценивались на основе всех соответствующих данных, то тогда летальные последствия этих лекарственных средств можно было бы установить десятью годами ранее и, тем самым, избежать многих ненужных случаев преждевременной смерти.
<pВ наш век электронных изданий должна существовать возможность устранить эти недостатки, которые обнаруживаются в большинстве докладов о новых исследованиях (Chalmers and Altman 1999; Smith and Chalmers 2001). Однако вместо того, чтобы строить свои выводы по поводу того или иного вида лечения на основе одного или нескольких индивидуальных исследований, специалисты, пользующиеся научно-исследовательскими данными, все чаще и чаще стремятся найти надежную информацию посредством проведени  современного, систематического анализа всех соответствующих и надежных данных, поскольку именно они – и это получает все большее признание – обеспечивают наилучшую основу для выработки заключений по поводу последствий тех или иных видов медицинского лечения.

Насколько важно предпринять шаги с целью избежать заблуждений в результате субъективных оценок и игры случая в деле планирования, проведения, анализа и интерпретации отдельных объективных испытаний лечения, настолько же важно предпринять аналогичные шаги в деле планирования, проведения, анализа и интерпретации результатов систематических анализов. Это предполагает:

  • уточнение вопроса, который необходимо решить с помощью систематического анализа;
  • определение критериев приемлемости исследований, подлежащих включению в анализ;
  • определение (всех) потенциально приемлемых исследований;
  • применение критериев приемлемости таким образом, чтобы ограничить элемент необъективности;
  • отбор как можно большей доли соответствующей информации из выбранных исследований;
  • анализ этой информации, если это целесообразно и возможно, с использованием метаанализа и различных способов анализа;
  • подготовка соответствующего системного доклада.

Одно из проявлений большего признания исключительной важности систематических анализов для оценки последствий лечения находит отражение в быстром развитии методов повышения надежности самих анализов. В первом издании книги под названием Systematic Reviews (“Систематические анализы”) было менее 100 страниц (Chalmers and Altman 1995): всего лишь шесть лет спустя во втором издании было около 500 страниц и содержалось изложение быстро развивающихся методов увеличения объема информации, получаемой в ходе исследований (Egger et al. 2001).

В настоящее время методы, используемые в целях подготовки систематических анализов, в том числе методы, необходимые для определения непредвиденных последствий лечения (Glasziou et al. 2004) , и в целях включения результатов исследований, которые проводятся для описания и анализа опыта людей, назначающих и проходящих лечение, получают существенное развитие (Thomas et al 2004 ; Jefferson et al 2014). Соответствующие материалы будут включаться в библиотеку Джеймса Линда по мере их появления.

References

Antman EM, Lau J, Kupelnick B, Mosteller F, Chalmers TC (1992). A comparison of results of meta-analyses of randomized control trials and recommendations of clinical experts. JAMA 268:240-48.

Chalmers I, Altman DG (1995). Systematic Reviews. London: BMJ Publications.

Chalmers I, Altman DG (1999). How can medical journals help prevent poor medical research? Some opportunities presented by electronic publishing. Lancet 353:490-493.

Egger M, Davey Smith G, Altman D (2001). Systematic Reviews in Health Care: meta-analysis in context. 2nd Edition of Systematic Reviews. London: BMJ Books.

Glasziou P, Vandenbroucke J, Chalmers I (2004). Assessing the quality of research BMJ 328:39-41.

Hill AB (1965). Cited in ‘The reasons for writing’. BMJ 4:870.

Jefferson T, Jones MA, Doshi P, Del Mar CB, Hama R, Thompson MJ, Spencer EA, Onakpoya I, Mahtani KR, Nunan D, Howick J, Heneghan CJ (2014). Neuraminidase inhibitors for preventing and treating influenza in healthy adults and children. Cochrane Database of Systematic Reviews 2014, Issue 4. Art. No.: CD008965. DOI:10.1002/14651858.CD008965.pub4

Rayleigh (1885). Address by the Rt. Hon. Lord Rayleigh. In: Report of the fifty-fourth meeting of the British Association for the Advancement of Science; held at Montreal in August and September 1884, London: John Murray.

Smith R, Chalmers I (2001). Britain’s gift: a ‘Medline’ of synthesized evidence. BMJ 323:1437-1438.

Thomas J, Harden A, Oakley A, Oliver S, Sutcliffe K, Rees R, Brunton G, Kavanagh J (2004). Integrating qualitative research with trials in systematic reviews BMJ 328:1010-1012