Ограничение фактора случайности с помощью метаанализа

Для проведения объективных тестов тех или иных медицинских методов лечения необходимо проводить систематический анализ всех соответствующих и надежных данных.  Во избежание неправильных заключений по поводу воздействия тех или иных видов лечения лица, которые готовят систематические анализы, должны предпринимать меры с целью исключить различные виды предубеждения, например путем учета всех соответствующих данных и отказа от субъективного отбора информации из имеющихся данных .

Хотя для сведения к минимуму элемента субъективности в анализах можно принять соответствующие меры предосторожности, все же ошибочные заключения по поводу последствий тех или иных видов лечения могут быть также обусловлены и игрой случая .  Обсуждение отдельных, но одинаковых исследований поодиночке в ходе систематического анализа также может привести к неясной картине в силу той же игры случая.  Если это возможно и уместно, то эту проблему можно частично решить путем объединения данных, полученных в ходе всех соответствующих исследований, с использованием статистической процедуры, известной под названием “метаанализ”.

Errors of ObservationБольшинство статистических методов, которые используются сегодня в метаанализе, вытекают из работы немецкого математика Карла Гаусса и французского математика Пьера-Симона Лапласа, выполненной ими в первой половине девятнадцатого века.  Одной из областей, в которых их методы нашли практическое применение, являлась астрономия:  измерение в целом ряде случаев координат звезд зачастую приводило к небольшому различию в оценках.  В этой связи нужны были методы, позволяющие объединить эти оценки таким образом, чтобы получить усредненный результат на основе этих объединенных данных.  В 1861 г. королевский астроном Великобритании Джордж Эари опубликовал “учебник” для астрономов (Airy 1861), в котором он изложил методы, используемые в процессе количественного обобщения.  Приблизительно через сто лет американский ученый в области социологии Джин Гласс назвал этот процесс “метаанализом” (Glass 1976).

Один из первых медицинских примеров метаанализа был опубликован в Британском медицинском журнале в 1904 г. Карлом Пирсоном (Pearson 1904 ; O’Rourke 2006), которому правительство поручило проанализировать данные о воздействии соответствующей вакцины на лечение тифа.  Хотя методы метаанализа разрабатывались на протяжении целых 70 лет, более широкое применение они начали приобретать лишь после 1970-х годов, сначала социологами (Glass 1976), а затем исследователями в области медицины (Stjernswärd J 1974;  Stjernsward et al. 1976; Cochran et al. 1977; Chalmers et al. 1977; Chalmers 1979; Editorial 1980).

The Cochrane CollaborationМетаанализ можно проиллюстрировать с помощью логотипа организации ” Кохран Коллаборейшн “. Этот логотип иллюстрирует метаанализ данных, полученных в ходе семи объективных тестов.  Каждая горизонтальная линия представляет собой результат одного теста (чем короче линия, тем надежнее результат), а ромб – их совокупные результаты.  Вертикальная линия указывает положение, вокруг которого будут группироваться горизонтальные линии в том случае, если два метода лечения, сравниваемые в ходе проверок, имеют похожие последствия;  если горизонтальная линия пересекает вертикальную линию, то это означает, что данный конкретный тест обнаруживает нечеткое “статистически значимое” различие между отдельными видами лечения.  Когда отдельные горизонтальные линии пересекают вертикальную линию, означающую “отсутствие различий”, это означает, что лечение может привести либо к повышению, либо к снижению детской смертности.  Вместе с тем эти горизонтальные линии, рассматриваемые в своей совокупности, в основном проходят с благоприятной (левой) стороны линии, означающей “отсутствие различий”. Ромб представляет собой совокупные результаты этих тестов, рассчитанные с использованием статистического приема метаанализа.  Четкое расположение ромба с левой стороны от линии, означающей “отсутствие различий”, указывает на то, что данный вид лечения является эффективным.

Эта диаграмма показывает результаты систематического анализа объективных тестов краткого и недорогого курса лечения с помощью стероидных гормонов, назначенных женщинам, которые обнаруживают признаки преждевременных родов.  Сообщение о первом из этих тестов появилось в 1972 году.  Данная диаграмма отражает сводку данных, которые могли бы быть получены в том случае, если бы анализ результатов имеющихся тестов был проведен на систематической основе десятью годами ранее – в 1981 г.:  она однозначно указывает на то, что стероидные гормоны снижают риск смерти детей от осложнений, связанных с преждевременными родами.  К 1991 г. появились сообщения о проведении еще семи проверок, в результате чего графическое изображение логотипа получило еще большее смысловое наполнение.

До 1989 г. результаты систематического анализа этих проверок ни разу не публиковались (Crowley 1989), поэтому большинство акушеров-гинекологов, акушерок и беременных женщин не знали о том, что это лечение было столь эффективным.  Но, тем не менее, некоторые из тестов не позволили обнаружить “статистически значимую” пользу, и, возможно, именно поэтому внимание было обращено на эти тесты.  Поскольку до этого систематические анализы не проводились, десятки тысяч преждевременно рожденных младенцев страдали и преждевременно умирали, а ресурсы, выделяемые на ненужные исследования, тратились впустую.  Это лишь один из многих примеров “человеческих” издержек, которые обусловлены неспособностью оценивать воздействие тех или иных видов лечения с помощью систематических и современных обзоров объективных тестов с использованием метаанализа для снижения вероятности ошибочных заключений в результате игры случая .

К концу ХХ века многие специалисты признали, что метаанализ является важным элементом объективных тестов соответствующих методов лечения и что он помогает избежать неправильных заключений по поводу того, что те или иные виды лечения не оказывают ни благотворного, ни вредного воздействия, когда на самом деле это воздействие проявляется.