WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 |

«ISBN 5-89084-015-0 Путеводитель читателя медицинской литературы М., Медиа Сфера, 2003 Основой настоящей книги послужила популярная серия статей, опубликованных в журнале JAMA под общим названием User's ...»

-- [ Страница 5 ] --

Составители систематических обзоров могут избежать ошибок, чет ко определив критерии включения и исключения, осуществив исчер пывающий поиск данных, и обобщив их в соответствии со строгими правилами, в том числе с оценкой различий по размеру эффекта у боль ных разных категорий (см. главу 10 Обобщение доказательств). Систе матический обзор, в котором обобщают данные различных исследова ний, чтобы количественно оценить эффект лечения, называется мета анализом Результаты систематических обзоров надежны, если методо логическое качество первичных исследований высокое, а выборки боль шие. И наоборот, выводы авторов систематических обзоров малодосто верны, если методологическое качество включенных исследований низ кое, а число их участников невелико. Поскольку субъективная оценка применяется на разных этапах проведения систематических обзоров (включая определение критериев включения и исключения, их приме нение по отношению к выявленным исследованиям, оценку методоло гического качества первичных исследований и выбор методов статисти ческой обработки данных), они также не застрахованы от возникнове н ия систематической ошибки. Тем не менее риск связанной с ней оши бочной оценки причинно-следственной связи между применением тех Ли иных вмешательств и клиническими исходами в систематических °бзорах ниже в связи со строгими правилами выявления и обобщения Данных АНАЛИЗ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В результате правильно проведенного анализа принятия решений обоб щают данные о благоприятных и неблагоприятных эффектах лечения с учетом их приемлемости. При этом используются ясные количествен ные методы, позволяющие оценить те или иные решения в ситуации, когда соотношение их преимуществ и недостатков неочевидно. Анализ принятия решений позволяет врачам сравнить ожидаемые последствия применения различных вмешательств. В соответствующих статьях ос вещаются все стадии принятия решений, что делает возможным их об суждение и видоизменение [14—16].

Под анализом принятия клинических решений мы подразумеваем ис следование, в котором используются формальные математические под ходы для оценки решений, принимаемых в клинической практике, на пример о проведении скрининговых обследований для выявления того или иного заболевания или о выборе того или иного метода лечения.

Хотя анализ принятия решений можно провести для получения ответа на вопрос о ведении конкретного больного ("Нужно ли рекомендовать при ем варфарина этой 76-летней женщине с ФП?"), чаще к нему прибегают при разработке общей тактики [ 17] (" Нужно ли рекомендовать прием вар фарина всем больным с ФП?"). В качестве примеров частного и общего подхода можно соответственно привести исследование, отчет о котором мы собираемся рассмотреть, и рекомендации пожилой женщине с аор тальным стенозом отказаться от хирургической коррекции этого порока сердца или согласиться на предложенное вмешательство [18].

Анализ принятия решений также может применяться для решения глобальных вопросов оказания медицинской помощи с учетом интересов общества в целом или последствий для национальной системы здраво охранения. Можно привести примеры анализа принятия решений о про ведении скрининговых обследований для выявления рака предстатель ной железы и скринингового определения уровня липидов в крови с последующим проведением гипохолестеринемической терапии [20]. Ме тоды анализа принятия решений, используемые организаторами здраво охранения и практикующими врачами, имеют много общего [21], однако есть и различия, обсуждение которых не входит в задачи этой книги.

В большинстве случаев при клиническом анализе принятия реше ний строят так называемый алгоритм принятия решений, который ото бражают в статье на одной или нескольких диаграммах. Мы рассмотрим их наглядно, чтобы помочь читателю понять принцип анализа приня тия решений. На рис. 2 схематически представлен алгоритм принятия решений, относящихся к вышеупомянутому примеру с ФП. У больных с ФП, которым не показана антиаритмическая терапия для достижения и поддержания синусового ритма, можно выбрать одну из трех схем ле чения: отсутствие профилактики, применение аспирина или примене ние варфарина. Независимо от того, какой выбор был сделан, у некото рых больных могут развиться эмболические осложнения (в частности, инсульт). Профилактические вмешательства снижают этот риск, но по вышают вероятность возникновения кровотечений. Такая упрошенная Модель не учитывает некоторые важные последствия лечения (включая неудобства, связанные с регулярным обследованием при терапии вар Фарином, а также с возникновением незначительных кровотечений).

Как видно из рис. 2, алгоритм принятия решений графически под Разделен на 3 части, т.е. слева представлена клиническая проблема, в центре — сравниваемые методы ее решения, справа — клинические ис ходы. Исходный пункт принятия клинических решений отмечен малень ким черным квадратом (его еще называют узлом решений). Выходящие из него линии соответствуют вмешательствам, которые можно приме нить в данной ситуации. Совокупность вероятных клинических исхо дов отмечена маленькими черными кругами (или узлами вероятностей), а отдельные последствия принятого решения — треугольниками (как на рис. 2) или прямоугольниками (такое обозначение также можно встре тить в литературе). Когда помимо клинических исходов при анализе принятия решений рассматривают стоимость различных методов лече ния или профилактики, его называют анализом эффективности затрат, отображающим соотношение между клинической эффективностью вме шательств и связанным с ними расходованием ресурсов здравоохране ния [22, 23] (см. главу 2F на компакт-диске).

После разработки алгоритма принятия решений следует сделать ко личественные предположения о вероятности наступления того или иного клинического исхода, которая может колебаться от 0 (событие невоз можно) до 1,0 (событие обязательно произойдет). Вероятность должна быть назначена для каждой линии, выходящей из узла вероятностей, а сумма всех вероятностей для каждого узла должна составить 1,0. Воз вращаясь к рис. 2, рассмотрим одну из выбранных схем — отсутствие профилактики. Это решение соответствует верхней линии, исходящей из узла решений. Она заканчивается узлом вероятностей четырех воз можных комбинаций двух клинических исходов (инсульта и кровотече ния). На рис. 3 представлены значения вероятности для верхней линии ачгоритма принятия решений (отсутствие профилактики), подсчитан ные после предположения о том, что вероятность развития кровотече ния составляет 1%, а вероятность инсульта — 10%, и что эти два события независимы друг от друга. Тогда вероятность развития и инсульта, и кро вотечения составит 0,1% (0,001), вероятность развития кровотечения без инсульта — 0,9% (0,009), вероятность развития инсульта без кровотече ния —9,9% (0,099), а вероятность отсутствия как инсульта, так и крово течения — 89,1% (0,891).

При анализе принятия решений необходимо оценить вероятности и для двух других возможных схем лечения. Можно предположить, что для средней линии (прием аспирина) вероятность развития кровотечения будет выше, а вероятность развития инсульта — ниже. Для нижней ли нии (прием варфарина) вероятность кровотечения окажется максималь ной, а вероятность развития инсульта — минимальной.

Знание вероятности возникновения этих осложнений не облегчает выбор определенной тактики, поскольку более выраженное снижение риска кровотечения сопровождается более выраженным повышением риска развития инсульта и наоборот. Правильность решения будет оп ределяться относительной ценностью предупреждения инсульта или снижения риска кровотечения для конкретного больного. При анализе принятия решений обычно указывают приемлемость каждого клиниче ского исхода, причем этот показатель изменяется от 0 (смерть) до 1, (полное здоровье). На рис. 4 отмечены гипотетические показатели при емлемости четырех клинических исходов, рассчитанные для верхней в етви дерева решений: 1,0 для отсутствия инсульта и кровотечения;

0, Для отсутствия инсульта и наличия кровотечения;

0,5 для наличия ин сульта и отсутствия кровотечения и 0,4 для наличия и инсульта, и кро вотечения.

На последнем этапе анализа принятия решений рассчитывают инте гральный показатель приемлемости и вероятности для каждого вмеша тельства. Для представленных значений вероятности и приемлемости при отказе от профилактики расчет этого показателя будет выглядеть следующим образом: (0,891 х 1,0) + (0,009 х 0,8) + (0,099 х 0,5) + (0,001 х 0,4) = 0,948. В зависимости от вероятностей, выбранных для средней и нижней линий, можно будет оценить приемлемость применения аспи рина или варфарина по сравнению с отсутствием профилактики. Если интегральный показатель приемлемости и вероятности для любой из этих линий будет превышать 0,948, соответствующее вмешательство окажет ся более приемлемым по сравнению с отсутствием профилактики, если нет — менее приемлемым.

Алгоритм, представленный на рис. 2—4, в значительной степени Уп' рощен. Так, в нем не учитываются сроки наступления клинического ис хода и возможность последовательного развития у больного нескольких клинических исходов. При анализе принятия решений часто использу ют компьютерные программы, с помощью которых можно смоделиро вать клинические исходы в гипотетической когорте больных при не скольких циклах наблюдения определенной продолжительности (напри мер, равной году). Модель может также учитывать возможность изме нения состояния здоровья с течением времени. Например, у кого-то из больных в течение первого цикла наблюдения может развиться инсульт в легкой форме, затем на протяжении нескольких циклов у него будут отмечаться слабо выраженные нарушения функционального статуса, после чего возникнет желудочно-кишечное кровотечение и, наконец, тяжелый инсульт. Такие модели переходных состояний, или модели Маркова, обычно отражают ситуацию во всей ее сложности, близко к действительности и поэтому повышают точность анализа принятия ре шений.

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ Практические рекомендации ("систематически разрабатываемые по ложения, направленные на облегчение принятия врачом и больным ре шения о тактике лечения в конкретной ситуации" [24]) представляют собой еще один способ обобщения имеющихся данных и оценки пред почтений с последующей выработкой клинических рекомендаций о вы боре тактики лечения [1, 25—30]. При составлении практических реко мендаций количественному анализу придают меньшее значение, чем при анализе принятия решений. Учитываются совпадающие мнения груп пы экспертов, в идеале включающей специалистов, практикующих вра чей и больных, которые тщательно оценивают данные о вмешательст вах и принимают решение об их применении. Составители практиче ских рекомендаций наделяются определенными временными полномо чиями и могут принимать участие в подобных проектах на уровне стра ны, области, города, больницы или амбулаторной практики. Такие ре комендации, основанные на одинаковых данных, могут различаться в зависимости от того, составляются ли они в Филиппинах или США, п Редназначены ли для применения в городской или сельской местно Ти > в крупной университетской клинике или небольшой больнице, в °ликлинике, расположенной в респектабельных или бедных кварта К а ч и ' в Р ' практикующие в сельских районах слаборазвитых стран, гут сразу отказаться от применения варфарина при ФП, поскольку не еют возможности проводить регулярное тщательное исследование е Ртьтающей системы крови Таблица 1. Рекомендуемый подход к оценке достоверности клинических рекомендации, посвященных тактике лечения Учтены ли в клинических рекомендациях все категории больных с определенным заболеванием, вмешательства и клинические исходы?

Существует ли систематический обзор, в котором по каждому рассматриваемому клиническому вопросу обобщается информация о причинно-следственной связи между вмешательствами и клиническими исходами Был ли определен перечень предпочтений и жизненных ценностей, учитываемых при рассмотрении возможных клинических исходов Сообщается ли о степени достоверности клинических рекомендаций?

И анализ принятия решений, и практические рекомендации могут обладать высоким или низким методологическим качеством, что сказы вается на достоверности конечных клинических рекомендаций. В табл. мы предлагаем четыре принципа ее оценки.

ОЦЕНКА КЛИНИЧЕСКИХ РЕКОМЕНДАЦИЙ УЧТЕНЬ! ЛИ В КЛИНИЧЕСКИХ РЕКОМЕНДАЦИЯХ ВСЕ КАТЕГОРИИ БОЛЬНЫХ С ОПРЕДЕЛЕННЫМ ЗАБОЛЕВАНИЕМ, ВСЕ ВМЕШАТЕЛЬСТВА И КЛИНИЧЕСКИЕ " ИСХОДЫ?

Клинические рекомендации предназначены для использования в процессе принятия решений о применении определенных методов ле чения или профилактики у больных определенных категорий с учетом возможных последствий. Вне зависимости от того, посвящены ли кли нические рекомендации вопросам диагностики, профилактики, лече ния или реабилитации, в них должны быть учтены все возможные кате гории больных, методы традиционной и нетрадиционной (альтернатив ной) медицины. Например, в анализ принятия решений о том или ином лечении при предполагаемом герпетическом энцефалите авторы вклю чили три вмешательства, доступные для врачей на момент составления рекомендаций: биопсию мозга, применение видарабина и отсутствие лечения [31]. Эта модель отражала положение дел в то время, когда были опубликованы рекомендации, но впоследствии появился ацикловир, который теперь широко используется при данном заболевании. Посколь ку исходная модель не включала оценку лечения ацикловиром, она уже не может считаться надежной основой для принятия решения.

В качестве другого примера можно привести практические рекомен дации Американской коллегии врачей, разработанные по результатам систематического обзора [32], в которых были предложены подходы к медикаментозной профилактике инсульта [33]. Хотя авторы упоминали каротидную эндартерэктомию как альтернативный метод профилакти ки, эта операция не была включена в рекомендации. Последние были бы гораздо достоверней, если бы применение лекарственных препара тов для предотвращения преходящих нарушений мозгового кровообра щения рассматривалось совместно с высокоэффективным хирургиче ским вмешательством [34].

Клинические рекомендации часто различаются по тому, на какие ка тегории больных они рассчитаны. В частности, у больных с наимень шим риском развития изучаемого клинического исхода, на предотвра щение которого направлено вмешательство, вероятность эффективно сти этого вмешательства будет ниже, чем у больных с максимальным исходным риском (см. главу 2ВЗ на компакт-диске). Например, Амери канская коллегия врачей разработала отдельные рекомендации по ис пользованию заместительной гормональной терапии в постменопаузе у женщин разных категорий: в общей популяции;

после экстирпации мат ки;

при высоком риске развития сердечно-сосудистых осложнений;

при высоком риске развития рака молочной железы [35].

При подготовке клинических рекомендаций должны учитываться не только все соответствующие категории больных и вмешательства, но так же все важные последствия применения последних. Данные о влиянии лечения или профилактики на частоту развития осложнений, смертность или качество жизни имеют большое значение для больных, а необходи мость эффективного использования ресурсов определяет повышенный интерес к затратам на медицинскую помощь. Рассмотрение последних при разработке клинических рекомендаций может повлиять на их со держание, т.е. на выводы их составителей, независимо от того, учитыва лись ли в первую очередь интересы больных, страхователей, всей систе м ы здравоохранения или конечной целью было решение общих вопро сов, таких как влияние разных подходов к ведению больных на продол жительность нетрудоспособности (см. главу 2F на компакт-диске). По этому анализ принятия решений, который включает оценку экономиче ской эффективности вмешательств, называется экономическим анализом.

Составление клинических рекомендаций по проведению скринин °вьгх обследований требует особого внимания к определению всех воз можных клинических исходов. Попытки выявить болезнь в отсутствие симптомов могут привести к ряду нежелательных последствий, с кото рыми не сталкиваются врачи, обследующие и лечащие больных с теми или иными клиническими проявлениями. Люди, у которых при скри нинговых обследованиях было диагностировано неизлечимое заболева ние, в течение более длительного времени ощущают свое нездоровье, что связано с дополнительными переживаниями. Это особенно пробле матично, если заболевание, на выявление которого направлено скри нинговое обследование, еще долго останется бессимптомным. Пред ставьте себе мужчину, которому в результате обследования был постав лен диагноз рака предстательной железы, но умереть суждено от заболе вания сердца до того, как появятся первые симптомы рака. Кроме того, лицам, у которых при более тщательном обследовании наличие заболе вания не подтвердилось, скрининговое обследование может нанести психологическую травму, а тот, кто при скрининговом обследовании был признан здоровым, но впоследствии заболел, будет чувствовать себя обманутым (см. главу 2F на компакт-диске).

В рекомендациях по использованию заместительной гормональной терапии, разработанных Американской коллегией врачей, были исполь зованы данные о риске развития на протяжении жизни рака эндомет рия, рака молочной железы, перелома шейки бедренной кости, ишеми ческой болезни сердца, инсульта и о медиане продолжительности жиз ни;

это позволило оценить преимущества и недостатки такого лечебно го вмешательства в разных подгруппах. Были подтверждены отрицатель ное влияние заместительной гормональной терапии на концентрации липопротеинов в крови, половую и мочевыделительную функцию, по вышение риска развития маточного кровотечения и необходимость ин вазивных исследований, однако эту информацию не включили в мате матическую модель, использованную при обработке данных. Влияние заместительной гормональной терапии на качество жизни, которое мог ло в наибольшей степени определить выбор самих больных, подробно не рассматривалось.

В ходе анализа принятия решений о применении антикоагулянтов при дилатационной кардиомиопатии [4] авторы использовали модель, в которой учитывались все возможные клинические исходы, имеющие значение для больных (инсульт, тромбоэмболия других сосудов, крово течение и т.п.). Клинические исходы оценивались по шкале ожидаемой продолжительности жизни, скорректированной с учетом ее качества, что позволяет интегрировать данные о продолжительности и качестве жиз ни. Такой количественный подход кажется целесообразным в ях, подобных описанной в примере с ФП, поскольку можно предполо жить, что прием варфарина повлияет как на продолжительность жизни, так и на ее качество.

СУЩЕСТВУЕТ ЛИ СИСТЕМАТИЧЕСКИЙ ОБЗОР, В КОТОРОМ ПО КАЖДОМУ РАССМАТРИВАЕМОМУ КЛИНИЧЕСКОМУ ВОПРОСУ ОБОБЩАЕТСЯ ИНФОРМАЦИЯ о ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННОЙ СВЯЗИ МЕЖДУ ВМЕШАТЕЛЬСТВАМИ И КЛИНИЧЕСКИМИ ИСХОДАМИ?

После того как были определены возможные вмешательства и кли нические исходы, следует оценить вероятность наступления последних.

В результате может возникнуть ряд специфических вопросов. В случае с заместительной гормональной терапией первый из них будет звучать приблизительно так: "Каково влияние альтернативных вмешательств на частоту развития переломов шейки бедренной кости, рака молочной железы, рака эндометрия, инфаркта миокарда или внезапной смерти?".

В клинических рекомендациях должна быть собрана воедино и обобще на с использованием соответствующих методов, сводящих к минимуму риск возникновения систематической ошибки, вся актуальная инфор мация. При этом необходимо найти или провести систематический об зор с рассмотрением данных по каждому из возникших вопросов. В гла ве 10 Обобщение доказательств предложены рекомендации, которые позволят определить вероятность того, что сбор и обобщение данных свободны от ошибок.

В идеале в клинических рекомендациях должны быть описаны кри терии включения доказательств, методы их отбора и обобщения, нагляд но представлена ключевая информация, а также нужно сообщать резуль таты РКИ, в которых соотносились вмешательства и клинические исхо Ды. Однако такие РКИ могут оказаться недоступными. В подобной си туации авторы обзора отказались бы от его проведения, сославшись на отсутствие высококачественных исследований с обобщаемыми резуль татами. Так не могут поступить составители клинических рекомендаций.

Надежная доказательная информация по важным вопросам, изучение которых затруднено по этическим, техническим или экономическим соображениям, может отсутствовать. Поскольку для составления кли рекомендаций необходимо использовать самые достоверные (которые часто не выдерживают никакой критики) из имеющих Я Не ' обходимо учитывать результаты исследований с различной струк ^Р°и (опубликованных и неопубликованных), мнение экспертов и по ителей медицинских услуг. Это означает, что обоснованность ин формации, на которой строятся клинические рекомендации, может быть различной. Таким образом, даже клинические рекомендации, появив шиеся в результате тщательного отбора и вдумчивого обобщения дан ных, могут оказаться ненадежными, если сами данные недостоверны. К этому вопросу мы вернемся позднее в этой главе (см. табл. 1).

БЫЛ ЛИ ОПРЕДЕЛЕН ПЕРЕЧЕНЬ ПРЕДПОЧТЕНИЙ И ЖИЗНЕННЫХ ЦЕННОСТЕЙ, УЧИТЫВАЕМЫХ ПРИ РАССМОТРЕНИИ ВОЗМОЖНЫХ КЛИНИЧЕСКИХ ИСХОДОВ?

Выявление связи между вмешательствами и клиническими исхода ми по большей части зависит от действительных причинно-следствен ных отношений и методов исследования. Приемлемость тех или иных клинических исходов, напротив, является функцией предпочтений и жизненных ценностей сторон, участвующих в лечении или профилак тике. Можно по-разному оценить приемлемость повышения риска раз вития рака молочной железы при заместительной гормональной тера пии с целью снижения риска переломов. Поэтому важно, чтобы авторы рекомендаций сообщали об основных источниках данных о приемле мости клинических исходов и методах достижения согласия.

Врач должен искать сведения о том, кто прямо или косвенно опреде лял приемлемость клинических исходов. В разработке клинических ре комендаций нередко участвуют группы экспертов и согласительные ко миссии. Необходимо знать, что понимается под термином "эксперт", поскольку при формировании таких групп и комиссий преимуществен но из врачей профильной специальности высока вероятность возник новения систематических ошибок, связанных с различиями в уровне интеллекта, территориальными и финансовыми различиями. Группы и комиссии, в которые в продуманном соотношении включают экспертов по методологии медицинских исследований, врачей общей практики, специалистов и представителей общественности, скорее всего будут об суждать разные точки зрения, чего не произойдет, если коллектив авто ров будет представлен специалистами в одной области медицины.

Даже если группа составителей сформирована правильно по составу, организация обсуждения разногласий может повлиять на качество кли нических рекомендаций. Поэтому необходимо искать описание специ альных методов, используемых для достижения согласия. Отказ от при менения таких методов может привести к доминированию отдельных членов группы или комиссии, особенно председателя. Продуманные подходы к достижению согласия при расхождении мнений или прямое заявление о числе проголосовавших "за", "против" и воздержавшихся повышают надежность клинических рекомендаций.

Знание того, в какой степени учтены предпочтения больных, особен но важно. Во многих рекомендациях о предпочтениях больных не упо минается, но предполагается, что разработчики учли основные интере сы больных. Хотя об этих интересах сообщается редко, читатель должен знать, какие принципы (независимость больного от стационарной или амбулаторной медицинской помоши;

принцип "не навреди";

справед ливое распределение ресурсов здравоохранения) были приоритетными при выборе тактики лечения или профилактики. В рекомендациях наи более высокого методологического качества сообщается, направлены ли они на наиболее полное удовлетворение потребностей больных, финан сирующих организаций или общества в целом. В идеале должны быть перечислены основные ценностные принципы, на которых базируются данные рекомендации.

Например, в рекомендациях по медикаментозной профилактике ин сульта, разработанных Американской коллегией врачей, при преходя щих нарушениях мозгового кровообращения аспирин предлагается в качестве препарата первого ряда, а тиклопидин — в качестве препара та второго ряда (в случаях непереносимости аспирина) [24]. В опти мальном варианте при преходящем нарушении мозгового кровообра щения применение тиклопидина по сравнению с аспирином снижает относительный риска развития инсульта на 15%, что соответствует пре дупреждению одного дополнительного инсульта у каждых 70 больных, принимающих тиклопидин (при исходном риске инсульта, составляю щем 10%). Рекомендация принимать аспирин вместо тиклопидина при преходящих нарушениях мозгового кровообращения основана, по меньшей мере отчасти, на большей стоимости тиклопидина, а также на необходимости в периодическом определении числа и соотноше ния различных форм лейкоцитов у больных, принимающих этот пре парат. Если бы авторы назвали жизненные ценности, которые они рас сматривали в процессе принятия решения, такое суждение о предпоч тительности могло бы быть оспорено, а рекомендация стала бы от это го более достоверной.

В отличие от практических рекомендаций для анализа принятия ре шений не характерны серьезные проблемы, связанные с недостаточным освещением или сокрытием данных о предпочтениях и жизненных цен ностях, которые определяли выбор того или иного вмешательства. Из РИс - 4 видно, что причина этого заключается в обязательности нагляд ного количественного представления предпочтений при анализе при ятия решений. Показатели приемлемости отражают предпочтения и Н рассматривающего различные клинические исходы. Существует несколько методов их непосредственной оценки [5, 7, 24, 25] (см. главу 2В2 на компакт-диске), но пока неясно, какой из них наилучший.

Какой бы метод оценки предпочтений ни использовался, авторы ре комендаций должны указать источник соответствующих данных. При анализе принятия решений для выбора тактики лечения конкретного больного самый, и, возможно, единственно правильный способ оценки предпочтений — узнать мнение самого больного. Если анализ принятия решений проводится для разработки общих рекомендаций, информа цию о приемлемости клинических исходов можно получить из трех ис точников. Во-первых, можно опросить большую группу больных с изу чаемым заболеванием, к которым могут быть применимы результаты анализа принятия решений. Во-вторых, можно изучить отчеты об опуб ликованных исследованиях качества жизни у подобных больных, как это бьшо сделано в недавно проведенном анализе принятия решений при постоянной форме ФП [26]. В-третьих, можно исходить из оценок, сде ланных такими же крупными группами представителей общей популя ции. Лица, оценивающие приемлемость клинических исходов при про ведении различных вмешательств, должны иметь представление о соот ветствующих клинических исходах и методах лечения или профилакти ки. Чем больше члены соответствующей группы знают об изучаемом заболевании или состоянии, тем правдоподобнее будет результат оцен ки приемлемости клинических исходов.

СООБЩАЕТСЯ ЛИ О СТЕПЕНИ ДОСТОВЕРНОСТИ ПРЕДЛАГАЕМЫХ РЕКОМЕНДАЦИЙ?

Достоверность (обоснованность) клинических рекомендаций опре деляется множеством факторов, в том числе методологическим качест вом первичных исследований, включенных в систематический или опи сательный обзор;

размером и постоянством лечебного или профилак тического эффекта вмешательства в разных исследованиях;

выражен ностью побочных эффектов;

неудобствами для больного, связанными с практическим применением и стоимостью предложенных методик;

рас ходованием физических и материальных ресурсов здравоохранения, а также с относительной приемлемостью возможных клинических исхо дов. На противоположных полюсах находятся клинические рекоменда ции, основанные на данных систематических обзоров крупных РКИ, з которых показано значительное положительное влияние вмешательств на важные для больных клинические исходы при минимальных побоч ных эффектах, затратах и неудобствах для больных (наиболее обосно ванные клинические рекомендации), и те рекомендации, при подготов ке которых использовались результаты обсервационных исследований, свидетельствующих о небольшом размере эффекта вмешательств при выраженных побочных реакциях и высокой стоимости (клинические рекомендации низкого методологического качества).

Есть два способа, при помощи которых разработчики клинических рекомендаций могут указать их достоверность (обоснованность). Во первых (что наиболее приемлемо для практических рекомендаций), мож но оценить этот показатель по специальной шкале. Во-вторых (что луч ше всего подходит для анализа принятия решений), можно определить степень, в которой изменение предположений о влиянии вмешательст ва на клинические исходы изменяет характер рекомендаций (анализ чув ствительности). Мы обсудим оба этих подхода.

СТЕПЕНЬ ДОСТОВЕРНОСТИ КЛИНИЧЕСКИХ РЕКОМЕНДАЦИИ Специальная канадская группа разработчиков рекомендаций по пе риодическим профилактическим обследованиям (The Canadian Task Force on the Periodic Health Examination) предложила первую формаль ную классификацию клинических рекомендаций, основанную на науч ной обоснованности использовавшихся при их составлении первичных исследований [36—38]. Мы видоизменили эту классификацию, прини мая во внимание, что практические рекомендации наиболее высокого методологического качества должны опираться на выводы системати ческих обзоров, в которых обобщаются самые доказательные данные доступных оригинальных исследований (табл. 2).

Степень достоверности клинических рекомендаций мы будем обо значать буквами А, В, С+ и С (см. табл. 2). Они отражают методологиче ское качество обзоров, авторы которых могли обобщать информацию, полученную в РКИ с однородными результатами (степень А), или же Данные обсервационных исследований с неоднородными результатами.

Поскольку выводы об эффекте вмешательства становятся менее обос нованными при наличии необъяснимых и значительных различий по эффективности лечения или профилактики между различными иссле дованиями, неоднородность результатов первичных исследований сни жает надежность рекомендаций даже в тех случаях, когда первичными исследованиями являются РКИ (степень В). Обоснованность клиниче ских рекомендаций, опирающихся на информацию, которая была по лучена в обсервационных исследованиях, еще ниже (степень С).

Встречаются ситуации, когда РКИ, тематика которых строго соот ветствовала бы клиническому вопросу, недоступны. В таких ситуациях авторы практических рекомендаций могут успешно применить данные об эффективности вмешательства в одной подгруппе больных к другой подгруппе. Например, в РКИ показано значительное снижение частоты развития инсультов с ФП без поражения митрального клапана. Имею щаяся информация о патогенезе ФП позволяет предположить, что эти результаты применимы к больным с ФП клапанной этиологии. Во-вто рых, в обсервационных исследованиях может быть выявлен большой и постоянный размер эффекта лечения или профилактики, например при изучении терапии инсулином при диабетическом кетоацидозе. И в том, и в другом случае достоверность составленных таким образом клиниче ских рекомендаций можно отнести к категории С+.

Если данные о причинно-следственной связи между вмешательства ми и клиническими исходами были получены в систематических обзо рах первичных исследований, врачи могут применить для оценки кли нических рекомендаций критерии достоверности результатов система тического обзора и схему, представленную в табл. 2.

В табл. 2 число категорий первой и второй групп отражает баланс между преимуществами и недостатками лечения. Если преимущества изучаемого вмешательства явно перевешивают его недостатки (или не достатки альтернативного вмешательства перевешивают его преимуще ства), а выбор почти всех больных одинаков, клиническим рекомендаци ям можно присвоить категорию 1. Если соотношение преимуществ и не достатков не столь очевидно, а потому разные больные могут принять раз ные решения, клинические рекомендации соответствуют категории 2.

Сомнения в балансе между преимуществами и недостатками лече ния или профилактики могут быть обусловлены рядом причин, вклю чая существенные различия в предпочтениях самих больных и широкие доверительные интервалы при оценке размера благоприятного или не благоприятного эффекта (см. главу 2F на компакт-диске).

Если клинические рекомендации разработаны на основе обсерваци онных исследований, или оценка эффективности лечения приблизитель на, можно сделать вывод о том, что достоверность клинических реко мендаций сравнительно невелика. Проверить его правильность можно, проанализировав результаты практического применения рекомендаций на клинические исходы. Например, S.R. Weingarten et al. [39] оценили последствия практического применения рекомендаций, согласно кото рым всех больных с низким риском развития сердечно-сосудистых ос ложнений, помещенных в отделения интенсивной кардиологии, следу ет раньше выписывать из стационара. В течение 1 года в течение четных месяцев врачам раздавали памятки с соответствующими выдержками из упомянутых рекомендаций. В те месяцы, когда врачи следовали его по ложениям, продолжительность пребывания больных в отделении интен сивной кардиологии была меньше примерно на 1 день, а средняя стои мость лечения — более чем на 1000 долларов США. В обеих группах были одинаковыми смертность и общее состояние через месяц после выпис ки. Если подобное исследование проведено на высоком методологиче ском уровне, оно повышает достоверность данных, положенных в осно ву клинических рекомендаций, и надежность последних.

Рекомендации по заместительной гормональной терапии, которые были упомянуты ранее, демонстрируют ограничения любых рекомен даций, опирающихся на результаты первичных исследований низкого методологического качества [35]. Хотя авторы не указали степень на дежности своих рекомендаций, известно, что они основаны главным образом на результатах обсервационных исследований, а потому могут быть отнесены к категории 2С в соответствии со схемой, представлен ной в табл. 2. В частности, эти рекомендации базируются в основном на мета-анализе результатов обсервационных исследований, посвященных оценке влияния заместительной гормональной терапии на течение ише мической болезни сердца;

в этом мета-анализе сообщается, что сниже ние относительного риска развития сердечно-сосудистых осложнений составляет 0,35. Впоследствии в ходе первого же крупного РКИ, вклю чавшего женщин с подтвержденной ишемической болезнью сердца, сни жение частоты развития таких осложнений на фоне заместительной гор мональной терапии не подтвердилось [40]. Ясно, что врач должен с боль шой осторожностью применять на практике клинические рекоменда ции, относящиеся к категории С.

АНАЛИЗ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ При анализе принятия решений специалисты могут использовать систематические методы для оценки неопределенности данных, т.е.

определять степень, в которой изменение предположений об исход ном риске развития тех или иных клинических исходов, преимуще ствах вмешательства и предпочтениях сторон, участвующих в лече нии (профилактике), изменяет характер рекомендаций. Такой анализ чувствительности предпринимают для того, чтобы ответить на вопрос:

влияет ли неопределенность данных о вероятности развития клини ческих исходов или их приемлемости на принятие конкретного ре ени я? Если при этом изменяют значения одного показателя, ана Из чувствительности называется однофакторным, если двух или бо с ~ многофакторным. Например, исследователи, проводящие ана принятия решений о назначении антибиотиков для профилакти ки заражения Mycobacterium avium-intracellulare у ВИЧ-инфицирован ных, обнаружили, что эффективность затрат снижается, если пред полагается большая продолжительность жизни больных либо мень шая эффективность препарата [41]. Если предполагается одновремен но и большая продолжительность жизни больных, и меньшая эффек тивность препарата (двухфакторный анализ чувствительности), ги потетическая эффективность затрат на подобную профилактику ста нет существенно ниже. Обращаясь к результатам анализа чувствитель ности, необходимо искать сводный перечень переменных, учитывае мых при анализе, а также сведения о рассматриваемых значениях ка ждой переменной и список переменных, влияющих на выбор такти ки лечения или профилактики (если таковые имеются).

В целом с помощью анализа чувствительности должны быть оцене ны все предположения о вероятности развития клинических исходов.

Диапазон рассматриваемых значений зависит от источника данных. Если вероятность бьша рассчитана в крупных РКИ высокого методологического качества при небольших доверительных интервалах, может быть выбран узкий диапазон рассматриваемых значений. Он будет тем шире, чем ниже методологическое качество исследования и точность расчетов.

Необходимо выверять при помощи одноименного анализа чувст вительность используемой модели к изменениям предположений о приемлемости клинических исходов, причем и в этом случае диапа зон рассматриваемых значений зависит от источника данных. Если сходные предпочтения были определены в больших группах больных или представителей общей популяции, информированных о клини ческих исходах, диапазон рассматриваемых значений может быть уз ким. Если же оценка проводилась в небольшой группе больных или мнения экспертов значительно расходятся, следует выбрать более широкий диапазон рассматриваемых значений. Когда при изменении предположений о вероятности и приемлемости клинических исходов основные результаты анализа принятия решений остаются прежни ми, рекомендация надежна. В противном случае ее нельзя считать обоснованной.

В табл. 3 клинические рекомендации, посвященные лечению, клас сифицированы по их методологическому качеству. В этой классифи кации основное внимание уделяется трем ключевым компонентам:

рассмотрению всех соответствующих вмешательств и клинических ис ходов, систематическому обобщению данных и объективной и/илй количественной оценке предпочтений больных или интересов ства.

Таблица. 3. Классификация клинических рекомендаций в зависимости от их методологического качества Рассмотрение Форма Системати- Рассмотрение всех публикации, Методологи- ческое приемлемости вмешательств в которую были ческое качество обобщение клинических и клинических включены данных исходов исходов рекомендации Высокое Применялось Применялось Описано Практические рекомендации или анализ принятия Промежуточное Применялось Применялось Не описано Систематиче или не приме ский обзор* нялось Не применя- Применялось Низкое Не описано Описательный лось или не приме- обзор;

нялось оригинальное исследование Примечание. * — методологическое качество клинических рекомендаций может быть вы соким или низким вне зависимости от формы публикации, в которую они были включе ны. Например, если авторы практических рекомендации или анализа принятия решений не применяют систематических методов при поиске или обобщении информации, не рас сматривают во всей полноте предпочтения больных или интересы общества, методологи ческое качество предлагаемых рекомендаций будет низким. Наоборот, если при подго товке систематического обзора учитываются все соответствующие вмешательства и хотя бы качественно оцениваются предпочтения, методологическое качество рекомендаций будет высоким.

НУЖНЫ ЛИ ВООБЩЕ КЛИНИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ?

Подходы, которые мы описали, указывают на то, что принятие кли нического решения зависит не только от доказательств эффективности вмешательств, но и от предпочтений больных или интересов общества.

Приемлемость методов лечения или профилактики, скорее всего, будет с УЩественно различаться в разных ситуациях. Так, мониторинг терапии а Нтикоагулянтами может оказаться неприемлемым в сельской местно Ти > где для его осуществления потребуется преодолевать большие рас °яния, или в условиях дефицита ресурсов здравоохранения, когда рас Ды на мониторинг заставят сократить закупки некоторых необходи ^ лекарственных препаратов, например антибиотиков.

Не менее важны и различия в предпочтениях отдельных больных.

Даже при одинаковых условиях оказания медицинской помощи отно сительная приемлемость мониторинга терапии антикоагулянтами, ин сульта и желудочно-кишечного кровотечения будет широко различать ся. Логично спросить: если принятие решений в такой степени зависит от приемлемости клинических исходов, зачем вообще нужны клиниче ские рекомендации?

Здесь можно было бы отметить следующее. Вместо того чтобы со ставлять клинические рекомендации с сомнительной обоснованностью, исследователи должны осуществлять систематический поиск, отбор и обобщение данных, чтобы передать в распоряжение врачей информа цию об эффективности методов лечения (профилактики) и клинических исходах, имеющих значение для больных. В свою очередь врачи будут принимать клинические решения, учитывая предпочтения конкретно го больного и особенности своей повседневной практики.

С этим нельзя не согласиться. Однако успешным применение такого подхода на практике будет только при наличии стандартных методов обобщения и представления информации для врачей в удобной для них форме. Кроме того, при этом врачи должны располагать временем и вла деть приемами, необходимыми для оценки приемлемости клинических исходов для конкретного больного, информация о которой затем будет интегрирована с данными систематических обзоров. Вряд ли эти требо вания будут полностью удовлетворены в ближайшем будущем. Скорее всего, клинические рекомендации не потеряют своего значения как уве личительное стекло для пристального изучения сложившейся ситуации;

как веха, отделяющая вчерашнюю отсталость от сегодняшних достиже ний;

как напоминание о недостаточности наших знаний и как повод для спора, в котором, как известно, рождается истина. В любом случае вра чи чаще будут принимать правильные клинические решения, если осоз нают мотивы и движущие силы этого процесса и будут критичнее отно ситься к предлагаемым их вниманию клиническим рекомендациям. Это му должна способствовать предложенная нами классификация.

ПРИНЯТИЕ КЛИНИЧЕСКОГО РЕШЕНИЯ Вернемся к нашему клиническому примеру. Оценивая достоверность практических рекомендаций по применению тромболитической тера пии при ФП [2], следует начать с вопроса, действительно ли составите ли рассматривали все соответствующие категории больных, все вмеша тельства и клинические исходы. Вы отмечаете, что рекомендации раз личаются в зависимости от разного исходного риска развития инсульта;

однако при этом не учитывается исходный риск возникновения крово течений. Это упущение может быть связано с тем, что в исследованиях, посвященных изучению прогноза и положенных в основу рекоменда ций, данные о факторах риска возникновения кровотечений оказались слишком неоднородными. В случае с конкретной больной вы исключи ли необходимость применения антиаритмических средств (которые в другом доступном вам анализе принятия решений предлагались в каче стве препаратов выбора [42]). В рекомендациях оцениваются все инте ресующие вмешательства, т.е. прием варфарина или аспирина в фикси рованной либо скорректированной по результатам исследования свер тывающей системы крови дозе;

однако ничего не говорится о предло женном вашим эксцентричным коллегой клопидогреле и сходном с ним тиклопидине.

В рекомендациях описаны основные возможные клинические исхо ды, включая эмболический инсульт, геморрагический инсульт, желудоч но-кишечное и другие тяжелые кровотечения, но не уделяется должно го внимания необходимости регулярного исследования свертывающей системы крови или возникновению кровоподтеков при лечении варфа рином.

Переходя к оценке качества отбора и обобщения данных, вы обнару живаете, что критерии включения, использовавшиеся авторами реко мендаций, вполне приемлемы, а поиск в литературе, как указано на сайте Центра анализа и синтеза информации, был исчерпывающим. Методы обобщения данных не оговариваются особо, однако из текста понятно, что они основаны на подсчете и сравнении абсолютных и относитель ных значений частоты развития благоприятных и неблагоприятных кли нических исходов, и положительно сказались на степени обоснованно сти рекомендаций.

Составители считают, что предпочтения больных должны играть ре шающую роль в процессе принятия решения, однако данные об отно сительной приемлемости развития инсульта и кровотечения, которые л егли в основу рекомендаций, не представлены. Предпочтения соста в ителей руководства склоняются к приему варфарина в скорректиро в анных дозах при высоком риске развития инсульта и аспирина при Ни зком риске. Поскольку при высоком риске развития инсульта крово течение может возникнуть даже на фоне приема варфарина, а при низ Ком риске инсульта вероятность его развития снижается на фоне прие а а нтикоагулянтов, в данных рекомендациях приемлемость предупре ждения инсульта косвенно сопоставлялась с приемлемостью возникно вения тяжелых и незначительных кровотечений, а также с неудобства ми, связанными с применением варфарина.

Если, как в данном случае, процесс оценки приемлемости клиниче ских исходов не описан подробно, читатель должен самостоятельно рас смотреть информацию о профессиональной принадлежности и возмож ной материальной заинтересованности экспертов, которые принимали участие в разработке клинических рекомендаций. Все авторы рекомен даций были квалифицированными специалистами;

в группу составите лей не включались врачи общей практики и больные. Разработку дан ных рекомендаций, которые были опубликованы в виде приложения к журналу Chest [2], финансировала фармацевтическая компания Dupont, производящая варфарин. Это заставляет о многом задуматься, посколь ку финансирующая организация может повлиять на проведение науч ного исследования. Если составители рекомендаций не представляют исчерпывающих сведений о приемлемости клинических исходов (а это бывает весьма часто), риск возникновения систематической ошибки, связанной с конфликтом интересов, особенно велик.

Авторы использовали оригинальную схему, на основании которой мы разработали описанную выше модификацию, и при подготовке реко мендаций рассматривали только РКИ с однородными результатами;

поэтому данные рекомендации отнесены к категории А (см. табл. 2).

Рекомендации по профилактике инсульта при высоком (прием варфа рина) и низком риске развития этого осложнения (прием аспирина) были классифицированы как соответствующие категории 1. Это значит, что авторы считают соотношение преимуществ и недостатков в обоих слу чаях очевидным. В нашем клиническом примере риск развития инсуль та у больной следует рассматривать как промежуточный. В соответст вии с клиническими рекомендациями в данном случае можно приме нять как варфарин, так и аспирин. В целом публикация отвечает боль шинству критериев достоверности, и вы склоняетесь к тому, что реко мендации авторов заслуживают доверия.

При анализе принятия решений [5] назначение варфарина сопостав ляли только с отсутствием лечения Сравнение с аспирином не прово дилось, потому что эффективность этого препарата не доказана (в ДРУ' гих мета-анализах размер эффекта аспирина едва достигал уровня кли нической значимости). Применение других антиагрегантов не рассмат ривалось. К оцениваемым клиническим исходам авторы отнесли неудоб ства, связанные с мониторингом терапии антикоагулянтами;

тяжелое кровотечение;

инсульт легкой формы;

тяжелый инсульт и стоимость вмешательства. Незначительное кровотечение среди них даже не упо минается.

Исследователи описали свою поисковую стратегию очень ясно. Они ограничились поиском статей, опубликованных на сайтах в Интернете, однако в указанных границах этот поиск был исчерпывающим. Ясно описаны и убедительно обоснованы критерии отбора данных. Отмечена проблематичность одного из ключевых решений: отбирать для расчета показателей риска данные Фремингемского исследования или РКИ, посвященных лечению больных с ФП.

Чтобы оценить приемлемость клинических исходов, авторы опроси ли 57 проживающих дома пожилых людей (средний возраст 73 года), применив при обработке данных элементы теории игр (см. главу 2В2 на компакт-диске). По шкале от 0 (смерть) до 1,0 (полное здоровье) при емлемость клинических исходов составила 0,986 для терапии варфари ном без осложнений, контролируемой врачом общей практики;

0, для тяжелого кровотечения;

0,675 для легких форм инсульта и 0 для тя желого инсульта.

Исследователи провели анализ чувствительности и показали, что применявшаяся ими модель чувствительна к изменению предположе ний о приемлемости клинических исходов в группе варфарина. Если значение приемлемости относится к верхнему квартилю (т.е. прибли жается к 1,0;

что указывает на полную приемлемость клинических исхо дов), то, согласно результатам анализа, почти всем больным следует на значать варфарин. Если же значение приемлемости относится к нижне му квартилю, результаты анализа указывают на необходимость отказа от приема варфарина у большинства больных.

При оценке по критериям достоверности, представленным в табл. 1, рассматриваемый анализ принятия решений заслуживает высокой оценки. Показатели приемлемости и риска, которые рассчитывались с использованием медианы предпочтений больных, а также самых точных оценок риска и степени его снижении (анализ основного слу чая), почти целиком соответствуют аналогичным показателям у боль ной с ФП из нашего основного примера. Исследователи представили таблицы, с помощью которых в разных клинических ситуациях мож Но принять оптимальное решение. Поместив в них данные о характе ристиках нашей больной, получаем ответ: лечение не будет эффек тивным. Тем не менее этот клинический случай, скорее всего, соот Ве тствует ячейке таблицы, расположенной на границе между отсут ь ием эффекта и наличием четкого эффекта. Анализ чувствитель °сти позволяет предположить, что при одинаковой ценности жизни вне зависимости от приема варфарина польза от применения этого препарата перевесит его недостатки Рассмотрев практические рекомендации и анализ принятия решений, а также убедившись в их высоком методологическом качестве, вы с боль шим основанием можете принимать клинические решения и давать со ответствующие советы своим коллегам. Однако вы несколько обескура жены тем фактом, что лучшее решение для многих больных (в том числе и для вашей больной с ФП) в значительной мере зависит от их собствен ных предпочтений. Вы решаете более подробно обсудить возможные вмешательства и их последствия с больной во время следующего визита (см. главу 2F на компакт-диске).

Литература 1 Eddy DMA Manual for Assessing Health Practices and Designing Practice Policies The Explicit Ap proach Philadelphia American College of Physicians, 2 Laupaas A, Albers G, Dalen J, Dunn M I, Jacobson А К, Singer D E Antithrombotic therapy in atnal fibrillation Chest 1998,114 579S-589S 3 Shaneyfell T M, Ma\o-Smith M F, RothwanglJ Are guidelines following guidelines The methodologi cal quality of clinical practice guidelines in the peer-reviewed medical literature JAMA 1999,281 1900 4 Gnlli R Magnm N, Penna A, Mura G, Liberati A Practice guidelines developed bv specialty societies the need for a critical appraisal Lancet 2000,355 103— 5 Thompson R, Parkin D, Eccles M, Sudlow M, Robinson A Decision analysis and guidelines for antico agulant therapy to prevent stroke in patients with atnal fibrillation Lancet 2000,355 956— 6 Vandenbroucke-Grauh С M JE, Vendenbroucke J P Effect of selective decontamination of the digestive tract on respiratory tract infections and mortality in the intensive care unit Lancet 1991,338 859— 7 Selective Decontamination of the Digestive Tract Trialists' Collaborative Group Meta-analysis of randomised controlled trials of selective decontamination of the digestive tract BMJ 1993,307 525— 8 Heyland D К, Cook D J, Jaeschke R, Griffith L, Lee H N, Guyatt G H Selective decontamination of the digestive tract Chest 1994,105 1221- 9 KollefM H The role of selective digestive tract decontamination on mortality and respiratory tract infec tions Chest 1994,105 1101- 10 GlatziouPP, Irwig L M An evidence based approach to individualising treatment BMJ 1995 311 13^ 11 Sinclair J С, Cook R, Guyatt G H, Pauker S G, Cook D J When should an effective treatment be use" Derivation of the threshold number needed to treat and the minimum event rate for treatment J C№ Epidemiol In press 12 Smith G D, Egger M Who benefits lrom medical interventions BMJ 1994,308 72- sei 13 Amman E M, Lau J, Kupelnick В, Modeller F Chalmers T С A comparison of results ot meta-analy ar of randomized control trials and recommendations of clinical experts treatments lor myocardial ini lion JAMA 1992 268 240- 14 Keene\ RL DtFision analysis an overview Operations Res 1982,40 803— a 15 Eckman M И, Lexine H J, Pauker S G Decision analytic and cost-effectiveness issues concerning coagulant prophylaxis in heart disease Chest 1992,102 538S—549S 16 Kassirer JP, Moskowitz A J, Lau J, Pauker S G Decision analysis a progress report Ann Intern Med 1987 106 275- 17 Eddy D M Clinical decision making from theorv to practice Designing a practice pohc\ Standards guidelines and options JAMA 1990,263 3077, 3081, 18 Wong J В, Salem D N, Pauker S G You're never too old N Engl J Med 1993.328 971- 19 Krahn M D, Mahoney J E, Eckman M H, Trachtenberg J, Pauker S G, Detsky A S Screening for pros tate cancer a decision analytic view JAMA 1994,272 773— 20 Krahn M, Nay lor С D, Basinski A S, Detski A S Comparison of an aggressive ( US) and a less aggres sive (Canadian) policy for cholesterol screening and treatment Ann Intern Med 1991 115 248— 21 Gael V Decision analysis applications and limitations CMAJ 1992,147 413— 22 Drummond M F, Richardson WS, O'Brien В, Levine M, Heyland D К, for the Evidence-Based Medicine Working Group Users' Guides to the Medical Literature XIII How to use an article on economic analysis of clinical practice A Are the results of the study valid JAMA 1997,277 1552- 23 O'Brien В J, Heyland D К, Richardson W S, Levine M, Drummond M F, for the Evidence-Based Medi cine Working Group Users' Guides to the Medical Literature XIII How to use an article on economic analysis of clinical practice В What are the results and will they help me in caring for my patients JAMA 1997,277 1802— 24 Institute of Medicine Clinical Practice Guidelines Directions for a New Program Washington, DC National Academy Press 25 AMA/Specialty Society Practice Parameters Partnership Attributes to Guide the Development ol Prac tice Parameters Chicago American Medical Association, 26 American College of Physicians Clinical Efficacy Assessment Project Procedural Manual Philadel phia American College of Physicians, 27 Gottlieb L К, Margohs С Z, Schoenbaum S С Clinical practice guidelines at an HMO development and implementation in a quality improvement model QRB 1990,16 80— 28 Lohr К N, Field MJ A provisional instrument for assessing clinical practice guidelines 1991 Unpub lished 29 WoolfS H Expert Panel on Preventive Services analytic methodology 1991 Unpublished 30 Park R E, Fink A, Brook R H, et al Physicians' rating of appropriate indications for six medical and surgical procedures Am J Public Health 1986,76 766— 31 Barza M, Pauker S G The decision to biops>, treat, or wait in suspected herpes encephalitis Ann Intern Med 1980 92 641- 32 MatcharD В, McCrory D С, Barnett H J M, FeussnerJ R Medical treatment for stroke prevention Ann Intern Med 1994,1*21 41- 33 American College ol Physicians Guidelines for medical treatment for stroke prevention Ann Intern Med 1994,121 54- North American Symptomatic Carotid Endarterectomy Trial Collaborators Beneficial effect ol carotid en darterectomy in symptomatic patients with high-grade carotid stenosis N Engl J Med 1991,325 445— Grady D, Rubin S M, Petitti D В, et al Hormone therapv to prevent disease and prolong life in post menopausal women Ann Intern Med 1992,117 1016- Canadian Task Force on the Periodic Health Examination The periodic health examination CMAJ 1979,121 1193- °°lfS H, Battista RN, Anderson G M, Logan A G, Wang E Assessing the clinical effectiveness of Preventive maneuvers analytic principles and systematic methods in reviewing evidence and developing c| mical practice recommendations J Chn Epidemiol 1990 43 891— ockett D L Rules of evidence and clinical recommendations on the use of antithrombotic agents Arch Wern Med 1986,146 464- ngarten S R, Reidmger M S, Conner L et al Practice guidelines and reminders to reduce duration of s Wtal stay for patients with chest pain Ann Intern Med 1994,120 257- 40. HulleyS., GradyD., Bush Т., FurbergC, Herrlngton D., RiggsB., VininghojfE Randomized trial of estrogen plus progestin for secondary prevention of coronary heart disease in postmenopausal women. Heart and Estrogen/progestin Replacement Study (HERS) Research Group. JAMA 1998:280:605- 41 Bayoumi A.M., Redelmeier D.A. Preventing Mycobactenum avium complex in patients who are using pro tease inhibitors: a cost-effectiveness analysis. AIDS 199S;

J2:1503—1512.

42 Catherwood., FUzpatrick W.D., Greenberg M.L., el al. Cost-effectiveness of cardioversion and antiarrhythmic therapy in non-valvular atnal fibrillation. Ann Intern Med 1999:130:625—636.

Более детальные сведения: практическое применение принципов доказательной медицины и обучение ее основам • ЛЕЧЕНИЕ И РИСК: ПРИЧИНЫ НЕДОСТОВЕРНОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ — СИСТЕМАТИЧЕСКИЕ Ш СЛУЧАЙНЫЕ ОШИБКИ • ЛЕЧЕНИЕ И ПОНИМАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ: ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ • ЛЕЧЕНИЕ И ПОНИМАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ: ДОВЕРИТЕЛЬНЫЕ ИНТЕРВАЛЫ • ЛЕЧЕНИЕ И ПОНИМАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ;

ИЗМЕРЕНИЕ КОРРЕЛЯЦИИ В печатном варианте второй части книги более детально обсуждают ся основные положения, изложенные в первой части. Специально для тех, кто хотел бы полнее понять методы статистической обработки дан ных, мы подробно остановимся на некоторых понятиях, таких как сис тематическая и случайная ошибка, проверка исходной гипотезы, дове рительные интервалы и оценка взаимосвязи между явлениями.

В электронном варианте книги каждая глава второй части имеет пря мую ссылку на соответствующий раздел первой части и наоборот. Во второй части представлены рекомендуемые подходы к изложению наи более сложных концепций доказательной медицины;

они могут оказать ся особенно полезными для преподавателей.

Вторая часть книги на компакт-диске начинается с раздела, в кото ром продолжено обсуждение вопросов, рассматриваемых в главе 1 пер вой части Введение: философская концепция доказательной медицины, в том числе о критических замечаниях в адрес доказательной медицины.

Следующая глава посвящена проблеме, которая нередко служит причи ной получения недостоверных результатов;

речь идет о наличии систе матических и случайных ошибок. Мы сочли необходимым подчеркнуть тесную связь между исследованиями, посвященными оценке эффектив ности и безопасности лечения. Данная глава включена и в печатный ва риант книги.

В самой большой главе второй части книги рассматриваются спосо бы наиболее эффективного использования результатов исследований при лечении конкретных больных. Обсуждаются случаи, когда резуль таты рандомизированных контролируемых испытаний отличаются от прогнозируемых или противоречат данным, полученным в ходе обсер вационных исследований. Кроме того, для целого ряда медицинских вмешательств приводятся значения такого показателя, как ЧБНЛ (т.е.

число больных, которых необходимо лечить определенным методом в течение определенного времени, чтобы достичь благоприятного исхода у одного больного или предотвратить один неблагоприятный клиниче ский исход);

особое внимание уделено зависимости данного показателя от величины исходного риска.

В этом разделе книги рассматриваются также различные аспекты ста тистической обработки данных, в частности анализ, проводимый исхо дя из допущения, что все больные получили предписанное лечение;

про верка исходной гипотезы;

доверительные интервалы и выбор самого наглядного способа представления размера эффекта (глава 4 Лечение и понимание результатов исследования: измерение корреляции). Некоторые из этих глав вошли и в печатный вариант книги. Мы приводим реко мендации по практическому использованию результатов рандомизиро ванных контролируемых испытаний при лечении конкретных больных и выборе наилучшего метода лечения в клинических испытаниях с уча стием отдельно взятого больного (испытания N=1).

Особое внимание уделено случаям, когда вмешательство явно влия ет на биологические параметры, но не влияет на клинические исходы, имеющие значение для больного («Использование косвенных критери ев оценки»). Подробно рассмотрены клинические исходы, которыми авторы рандомизированных испытаний нередко пренебрегают (напри мер, качество жизни). Предложен подход, позволяющий либо судить о применимости результатов, полученных при изучении какого-либо од ного препарата определенного фармакологического класса, ко всем пре паратам этого класса, либо сделать вывод о большей эффективности одного из препаратов по сравнению с остальными. Наконец, рассмат риваются исследования двух конкретных типов: посвященные оценке эффективности компьютерных систем, облегчающих принятие клини ческих решений, а также исследования с использованием качественных критериев оценки, в которых особое внимание уделяется мнению боль ных о качестве жизни и медицинской помощи.

Во второй части книги более детально рассматриваются исследова ния, посвященные диагностике (в частности, те из них, в которых опи сываются клинические проявления заболеваний, разрабатываются или проходят проверку правила клинического прогнозирования). Читатель узнает о том, что совпадение мнений (например, мнений врачей, оце нивающих определенный результат обследования конкретного боль ного) может быть обусловлено влиянием случайных факторов, а так же о методах, позволяющих нивелировать это влияние. Далее приво дятся примеры расчета отношения правдоподобия — показателя, ко торый служит для представления результатов исследований диагно стических тестов. В главе 4 Лечение и понимание результатов исследо вания: измерение корреляции, обсуждаются разные методы статисти ческого анализа.

В следующем разделе второй части на компакт-диске более детально Осуждаются вопросы использования систематических обзоров. Поче му результаты оригинальных исследований по одному и тому же вопро су могут противоречить друг другу? Когда можно доверять данным, сви детельствующим о том, что лечение тем или иным препаратом оказыва ет положительный эффект в одной группе больных, но неэффективно в РУгой? Достоверны ли данные о том, что применение разных доз пре а Рата по-разному влияет на клинический исход? Кроме того, в этом разделе обсуждаются трудности, возникающие при включении в систе матические обзоры неопубликованных материалов, а также выбор оп тимальных методов статистического анализа.

Во второй части более подробно рассматривается применение имею щихся данных при лечении конкретного больного или группы больных со схожими характеристиками. Изучение этого раздела поможет оценить достоверность клинических рекомендаций и понимать результаты ис следований, посвященных сравнительной экономической оценке эф фективности разных лечебных вмешательств. Детально обсуждаются исследования, посвященные оценке эффективности скрининговых об следований и качества медицинской помощи. Рассматривается также одна из важнейших проблем доказательной медицины: каким образом следует в полной мере учитывать предпочтения конкретного больного при принятии клинического решения, которое может повлиять на всю дальнейшую жизнь этого больного.

ЛЕЧЕНИЕ И РИСК:

ПРИЧИНЫ НЕДОСТОВЕРНОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ — СИСТЕМАТИЧЕСКИЕ И СЛУЧАЙНЫЕ ОШИБКИ Г. Гайятт В подготовке данной главы принимали также участие члены рабочей группы по разработке и внедрению принципов доказательной медицины Ш. Строе, Д. Кук и П. Уайер В ЭТОМ РАЗДЕЛЕ Случайная ошибка Систематическая ошибка Оценка влияния систематической и случайной ошибки Методы снижения вероятности возникновения систематической ошибки в исследованиях, посвященных эффективности лечения и риску СЛУЧАЙНАЯ ОШИБКА На каждый клинический вопрос есть правильный ответ, который со ответствует истине. Например, применение [3-блокаторов определенным образом влияет на уровень смертности при сердечной недостаточности, ингаляции кортикостероидных препаратов — на частоту обострений бронхиальной астмы, а каротидная эндартерэктомия — на риск разви тия инсульта у больных с преходящими нарушениями мозгового крово обращения. К сожалению, нам никогда не известно, насколько выраже ны эти влияния. Почему?

Представьте, что подбрасываете идеально сбалансированную моне ту. Каждый раз вероятность выпадения орла или решки составляет 50%.

Допустим, что вы исследователь и не знаете о том, что монета идеально сбалансирована, а точнее не имеете представления о том, насколько хо рошо она сбалансирована и хотели бы это выяснить. Сформулировав вопрос — какова истинная вероятность выпадения орла или решки — вы подбрасываете монету 10 раз подряд. Допустим, что орел выпал 8 раз, а решка два. Какой вывод можно сделать? Если подойти к результатам эксперимента формально, может сложиться впечатление, что монета сбалансирована плохо (так как орел выпадает намного чаще, чем реш ка), и что вероятность выпадения орла при каждом подбрасывании со ставляет 80%.

Подобное заключение удовлетворит немногих, так как мы знаем, что на самом деле даже у идеально сбалансированной монеты орел и решка не всегда выпадают одинаково часто, т.е. результат зависит от случая.

Иными словами, в любом эксперименте возможна случайная ошибка. При подбрасывании хорошо сбалансированной монеты орел иногда выпа дает 8, реже — 9 и совсем редко — 10 из 10 раз.

А что, если орел и решка выпадали одинаково часто (т.е. по 5 из Раз)? Поскольку при проведении данного теста большую роль играет случай, мы усомнимся в том, что полученные результаты достоверны.

Нам известно, что, во-первых, орел может выпасть 8, а решка 2 раза в тех случаях, когда истинная вероятность выпадения орла составляет 0,5, а, во-вторых, обе стороны даже плохо сбалансированной монеты могут вьтасть одинаково часто (например, когда истинная вероятность выпа Дения орла составляет 0,8).

Допустим, что наш маленький эксперимент заинтересовал СПОНСО РОВ, которые выделили средства для проведения более крупного иссле Ван ия. Это позволило значительно увеличить размеры выборки (мо ет У подбрасывали 1000 раз). После того как орел и решка выпали по 500 раз, можно ли будет утверждать, что полученные данные отражают истину? Нет. Мы знаем, что даже в тех случаях, когда истинная вероят ность выпадения орла составляет 51%, подбросив монету 1000 раз, мож но получить результаты, аналогичные описанным.

Влияние случайных факторов в медицинских исследованиях. Логические рассуждения, изложенные выше, можно применять при оценке резуль татов медицинских исследований. Так, данные, полученные в рандоми зированном контролируемом испытании (РКИ), свидетельствуют о том, что в группе лечения умирают 10 из 100, а в группе контроля — 20 из больных. Значит ли это, что проводимая терапия действительно снижа ет уровень смертности на 50%? Возможно, но нельзя быть в этом уве ренным, так как достоверно неизвестно, насколько эффективно лече ние (если оно вообще эффективно). Приведем реальный пример: в плацебо-контролируемом исследовании эффективности бисопролола при умеренно тяжелой и тяжелой сердечной недостаточности в группе контроля умерли 228 (17%) из 1320 больных, в группе лечения — (12%) из 1327 больных [1]. Несмотря на то что истинное снижение отно сительного риска (ОР) смерти, скорее всего, близко к величине, получен ной в исследовании (34%), полученные данные могут оказаться и ошибоч ными. В начале главы мы задали вопрос "Почему никогда нельзя быть аб солютно уверенными в размере эффекта лечения, независимо от статисти ческой мощности исследования и того, насколько хорошо оно было спла нировано?" Потому что всегда возможна случайная ошибка.

СИСТЕМАТИЧЕСКАЯ ОШИБКА Что имеют в виду, когда говорят о достоверности или обоснованно сти результатов исследования? Под достоверностью подразумевается степень, в которой результат исследования позволяет правильно отве тить на поставленный вопрос или измерить тот или иной показатель. В данной книге достоверность используется в качестве технического тер мина, с помощью которого описывают вероятность возникновения сис тематической ошибки. В отличие от случайной систематическая ошиб ка приводит к появлению систематического отклонения от истинного значения в определенную сторону. В исследованиях, посвященных оцен ке эффективности и безопасности лечения, наличие систематической ошибки сопровождается недооценкой или переоценкой его преимуществ или недостатков.

Систематическая ошибка может быть обусловлена тем, что группы лечения и контроля изначально различались по влиянию факторов, не меющих отношения к изучаемому вмешательству. В то же время она и может стать следствием различий, возникших в ходе исследования. Кли нические исходы у больных, не получающих терапию, могут быть бла гоприятными или неблагоприятными. Под неблагоприятными клини ческими исходами подразумевают осложнения, которые развиваются в процессе исследования (например, инсульт). Именно они часто явля ются объектами изучения или оцениваемыми клиническими исходами.

Вероятность развития оцениваемого (неблагоприятного) клиническо го исхода зависит от множества факторов. Например, риск развития инсульта будет выше у больных пожилого возраста, мужчин, при нали чии выраженных патологических изменений сосудов (атеросклероз) и артериальной гипертонии [2]. Каждая из перечисленных характеристик участников исследования называется прогностическим фактором, или фактором, определяющим клинический исход. Именно эти факторы опре деляют вероятность развития у конкретного больного оцениваемого кли нического исхода.

В отличие от перечисленных другие характеристики участников, та кие как цвет глаз или размер обуви, едва ли способны повлиять на риск развития инсульта. У голубоглазых людей или лиц, носящих 12-й раз мер обуви, риск развития данного осложнения не выше и не ниже, чем у кареглазых или тех, кто носит 8-й размер.

Различия между группами лечения и контроля, влияющие на прогноз.

Систематическая ошибка появляется в том случае, если группы лече ния и контроля изначально различаются по какому-либо фактору, спо собному предопределить развитие оцениваемого клинического исхода.

В отличие от различий по цвету глаз и размеру обуви такие факторы риска могут привести к появлению систематической ошибки. Напри мер, если в группе лечения атеросклероз более выраженный, или воз раст участников старше, в ней будет выше частота развития неблаго приятных клинических исходов, чем в группе контроля. В данном слу чае возникнет систематическая ошибка, приводящая к занижению эф фективность лечения, а полученные результаты будут неистинными (недостоверными).

Если в контрольную группу будет включено больше мужчин или боль ных с более высокими средними показателями артериального давле Ни я, чем в группу вмешательства, возникнет систематическая ошиб ка, ведущая к переоценке эффективности лечения. Таким образом, одна из причин появления систематической ошибки заключается в Исходных различиях между группами лечения и контроля, влияющих На прогноз.

Эффект плацебо. Даже в том случае, когда факторы риска в основной и контрольной группах не различаются, эффективность вмешательства может быть оценена неверно. Так, больные, уверенные в получении ак тивного лечения, могут ожидать наступления улучшения, и само это ожидание приведет к положительным переменам в их самочувствии и даже функциональном статусе. Таким образом, эффект плацебо может приводить к завышению реальной эффективности лечения.

Дифференцированный подход к проведению вмешательств. Другой причиной появления систематической ошибки может стать дифферен цированный подход к проведению дополнительных вмешательств, от личных от тех, которые изучаются в данном исследовании, в группах лечения и контроля. Например, если при проведении испытания ново го препарата, снижающего риск развития инсульта, в основную группу будет включено больше больных, которые получают аспирин или кло пидогрел, чем в группу контроля, оценка эффективности изучаемого лечения будет завышена. Однако, если в основной группе большая доля больных будет также применять изотонический раствор натрия хлорида в виде глазных капель или антацидные препараты, то это никак не отра зится на вероятности появления систематической ошибки, поскольку прием аспирина и клопидогрела снижает риск развития инсульта, а при менение таких глазных капель или антацидных препаратов — нет. Со путствующее вмешательство используется в данной книге в качестве тех нического термина, описывающего применение в одной из групп срав нения дополнительных методов лечения, влияющих на частоту разви тия оцениваемого клинического исхода.

Следует отметить, что нас не волнуют исходные различия между уча стниками по цвету глаз или размеру обуви {исходные характеристики), так же как и различия по применению глазных капель или антацидных препаратов в течение периода наблюдения. Однако мы обратим самое пристальное внимание на несоответствие по тяжести заболевания и час тоте приема аспирина в сравниваемых группах, поскольку эти факторы влияют на риск развития инсульта. Таким образом, результаты исследо вания могут быть смещены под влиянием систематической ошибки, если в группах сравнения различаются исходные характеристики больных или сопутствующие вмешательства, влияющие на прогноз. Термином иска жающий фактор обозначают любое влияние, имеющее прогностическое значение (включая характеристики больных и вмешательства), которое в группах лечения и контроля различается. Во избежание систематиче" ской ошибки группы должны быть сходными (сравнимыми) до начала исследования и оставаться таковыми на всем его протяжении.

Дифференцированный подход к оценке изучаемого клинического исхо да- Причиной систематической ошибки также может стать дифферен цированный подход к определению изучаемого клинического исхода.

Например, решение о том, перенес ли больной преходящее нарушение мозгового кровообращения или микроинсульт, может быть принято в результате совместного обсуждения. Если же в группе контроля данный клинический исход расценивается как инсульт, а в группе лечения — как преходящее нарушение мозгового кровообращения, эффективность те рапии будет переоценена.

Выбывание участников из исследования. Систематическая ошибка может появляться в тех случаях, когда из исследования выбывает боль шое число больных. Если частота оцениваемого неблагоприятного кли нического исхода у выбывших больных и остальных участников неоди накова, полученные результаты могут оказаться ошибочными.

ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ СИСТЕМАТИЧЕСКОЙ И СЛУЧАЙНОЙ ОШИБКИ При изучении принципов доказательной медицины можно столк нуться с непониманием концепций и путаницей в терминологии. На вопрос, что делает результаты исследования достоверными, студенты часто отвечают: "Большие размеры выборки". Однако маленькая вы борка не способствует появлению систематической ошибки (и потому не снижает достоверность полученных данных), но повышает риск воз никновения случайной ошибки. Следующее упражнение поможет вам лучше уяснить смысл данных терминов.

Представьте группу исследований со сходной структурой и одинако вым числом участников, набранных в одной и той же популяции. Как и в случае с подбрасыванием монеты, когда частота выпадения орла и реш ки не всегда одинакова, результаты исследований будут различаться в связи с влиянием случайных факторов.

Теперь представьте 4 такие группы, в две из которых были включены исследования с малой выборкой, в остальные две — с большой.

В две группы были включены РКИ с применением слепого метода отношению к больным, медицинскому персоналу и исследователям, ченивающим клинические исходы (одна группа исследований с малы и одна — с большими выборками), в остальные две — обсервацион е исследования, в которых больных включали в ту или иную группу с том их пожеланий, мнения лечащего врача или без определенной е мы. Риск появления систематических ошибок в обсервационных е Дованиях гораздо выше, чем в РКИ. В рассматриваемом примере нам будет предоставлена уникальная возможность, которой лишены врачи в реальных условиях — знать об истинном эффекте вмешательст ва. На рисунке он обозначен черным кружком, а мелкие точки пред ставляют не отдельных больных, а результаты одного исследования. Чем больше расстояние между точкой и кружком, тем менее достоверны ре зультаты конкретного лечения.

Прежде чем продолжить чтение, внимательно изучите рисунок и по пробуйте сделать собственные выводы о влиянии структуры исследова ний и их выборки на полученные данные.

Фрагмент А отображает результаты серии крупных РКИ. В связи с высокой статистической мощностью РКИ полученные данные досто верны, поэтому точки (результаты отдельных РКИ) сгруппированы во круг кружка. Точки выходят за его пределы из-за возникновения слу чайной ошибки, однако при больших выборках снижается риск ее по явления, поэтому результаты отдельных РКИ приближаются к истин ному размеру эффекта вмешательства.

В фрагменте В структура РКИ также является залогом того, что ре зультаты отдельных исследований (точки) будут располагаться вокруг истинного значения (кружка). Однако при малых выборках РКИ повы шается риск появления случайных ошибок, поэтому некоторые точки отстоят от черного кружка довольно далеко.

Эксперимент с подбрасыванием монеты поможет понять природу различий между результатами исследований, отображенных на фрагмен тах А и В. Представьте, что в каждом из РКИ идеально сбалансирован ную монету подбросили 10 раз;

при этом результаты отдельных испыта ний могут достаточно сильно отличаться от истинных (т.е. в 70 или даже 80% случаев может выпасть орел или решка). Описанная ситуация соот ретствует фрагменту В. Если в каждом РКИ монету подбросили 1000 раз, картина будет соответствовать фрагменту А. При этом вероятность вы падения орла или решки более чем, например, 540 раз (в 54% случаев), достаточно мала. Таким образом, в исследованиях с малой выборкой полученные результаты могут сильно отличаться от истинного значе ния, а в крупных РКИ, как правило, приближаются к нему.

Фрагменты А и В позволяют понять целесообразность обобщения ре зультатов отдельных исследований. Этот процесс называют мета-анализом.

Допустим, что информация об эффективности того или иного метода лече ния получена в нескольких небольших РКИ. При этом результаты иссле дований значительно различаются (вследствие влияния случайных факто ров). Статистическая мощность РКИ высока, поэтому точки (результаты отдельных РКИ) располагаются вокруг кружка (истинного размера эффек та лечения). В свою очередь мы можем снизить влияние случайной ошиб ки и повысить достоверность результатов отдельных РКИ, обобщив их (т.е.

приблизив ситуацию фрагмента В к ситуации фрагмента А).

На фрагменте С центр скопления точек (отдельные исследования) далеко отстоит от кружка (истинное значение), поскольку при проведе нии обсервационных исследований даже с большой выборкой повыша ется риск появления систематической ошибки. Вследствие одинаковой структуры ее величина и направленность в отдельных исследованиях одинакова. При большой выборке снижается вероятность появления случайной ошибки, поэтому результаты отдельных исследований раз личаются мало. Тем не менее они будут недостоверными.

Приведем пример из реальной жизни. В 1 крупном обсервационном исследовании было показано, что применение препаратов, содержащих витамин Е, снижает смертность от ишемической болезни сердца (ИБС) [5]. Однако полученные результаты не удалось подтвердить в ходе круп ного хорошо спланированного РКИ [6].

А вот другой пример. В серии обсервационных исследований с боль шой выборкой было выявлено, что проведение заместительной гормональ ной терапии (ЗГТ) в постменопаузе снижает риск смерти от ИБС на 35% [']• Вместе с тем в первом же РКИ, в котором участвовали женщины с вы соким риском развития сердечно-сосудистых осложнений, не было обна ружено различий по эффективности препаратов для ЗГТ и плацебо [8].

"Ьяснением в обоих случаях может служить тот факт, что препараты вита ^на Е и ЗГТ чаще принимают лица с более низким риском развития ИБС, 3 X приводит к неправильной оценке эффективности лечения.

Ситуация, представленная на фрагменте С, особенно коварна, так к большие выборки исследований внушают врачам уверенность в дос товерности полученных результатов. Например, многие врачи до сих пор верят в то, что ЗГТ снижает риск смерти от ИБС.

На фрагменте D, как и на фрагменте С, представлены результаты об сервационных исследований, которые значительно отличаются от ис тинных (вследствие систематической ошибки). Кроме того, малые вы борки стали причиной выраженных различий между данными, получен ными в отдельных исследованиях. Возможно, некоторые захотят про вести мета-анализ результатов обсервационных исследований. Однако это весьма опасно, так как на основании данных, неточных вследствие выраженного влияния случайной ошибки, будет получен точный, но по прежнему недостоверный результат.

МЕТОДЫ СНИЖЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ ВОЗНИКНОВЕНИЯ СИСТЕМАТИЧЕСКОЙ ОШИБКИ В ИССЛЕДОВАНИЯХ, ПОСВЯЩЕННЫХ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЛЕЧЕНИЯ И РИСКУ Как уже отмечалось, систематические ошибки возникают вследст вие того, что группы лечения и контроля исходно различаются по тем или иным прогностическим факторам либо данные различия появля ются в ходе исследования. Каким образом можно уменьшить вероят ность возникновения систематической ошибки? Возможные способы представлены в таблице.

В исследованиях эффективности новых методов лечения часто уда ется с успехом применять перечисленные методы. При этом можно сни зить вероятность включения в группы вмешательства и плацебо боль ных с различным влиянием прогностических факторов с помощью ран домизации. Эффект плацебо уменьшается, если внешний вид активно го препарата и плацебо будет одинаковым. Использование слепого ме тода по отношению к врачам, назначающим активное лечение или его имитацию, способно устранить возможность избирательного примене ния сопутствующих вмешательств, а по отношению к исследователям, оценивающим клинические исходы — значительно уменьшить вероят ность возникновения систематической ошибки вследствие дифферен цированного подхода к оценке клинических исходов.

Как правило, в исследованиях, посвященных вредным воздействиям или осложнениям лечения, методы для снижения вероятности возник новения систематической ошибки реже достигают своей цели, чем при оценке эффективности вмешательств. Исследователям приходится сраВ' нивать данные о больных, подвергнутых изучаемому воздействию или Таблица. Методы снижения вероятности возникновения систематической ошибки в исследованиях, посвященных оценке эффективности лечения и риска Методы снижения Методы снижения вероятности вероятности возникновения возникновения Причина систематической ошибки систематической ошибки систематической в исследованиях, в исследованиях, ошибки посвященных посвященных вредным эффективности лечения воздействиям или побочным эффектам Исходные различия Различие Рандомизация Коррекция с учетом прогностических различий по факторов в основной и прогностическим факторам контрольной группах при статистической обработке данных Различия, возникающие в процессе исследования Эффект плацебо Применение слепого метода Выбор оцениваемых в отношении больных клинических исходов, в меньшей степени подверженных влиянию эффекта плацебо (например, смерть) Сопутствующее Применение слепого метода Регистрация различий в вмешательство в отношении врачей проводимой терапии и внесение соответствующих поправок при проведении статистического анализа Систематическая Применение слепого метода Выбор оцениваемых ошибка вследствие в отношении клинических исходов, в Дифференцированного исследователей, меньшей степени подхода к оценке оценивающих клинические зависящих от мнения исследователей (например, клинических исходов исходы смерть) Выбывание больных Наблюдение всех больных до Наблюдение всех больных из исследования конца исследования до конца исследования вмешательству по их собственному выбору либо под действием обстоя тельств. При этом повлиять на возможные различия по клиническим Ис ходам можно только путем внесения при статистическом анализе со ответствующих поправок на разное влияние прогностических факторов, ^пользование слепого метода невозможно, и чтобы снизить влияние Ффекта плацебо и вероятность появления систематической ошибки, связанной с различным определением клинических исходов, необходи мо выбирать те из них (например, смерть), которые менее подвержены влиянию указанных факторов. Кроме того, риск появления системати ческих ошибок можно снизить, сведя к минимуму частоту выбывания участников из исследования (см. таблицу).

Описанные выше правила применимы не всегда. В некоторых случа ях исследователи находят затруднительным, а то и невозможным, ран домизированно включать больных в группы лечения и контроля, пред почитая проводить обсервационные исследования. При оценке методо логического качества исследований с такой структурой приходится ис пользовать критерии достоверности, разработанные для оценки вред ных воздействий или осложнений лечения.

Аналогично, если применение эффективного препарата чревато раз витием побочных реакций, исследователи могут рандомизированно включать больных в группы лечения и контроля. При оценке методоло гического качества РКИ эффективности лечения, можно использовать критерии достоверности, разработанные для соответствующих исследо ваний. Независимо от того, рассматриваются вопросы эффективности или безопасности вмешательств, достоверность результатов РКИ почти всегда выше достоверности обсервационных исследований.

Литература 1. CIBIS-II Investigators and Committees. The Cardiac Insufficiency Bisoprolol Study II (CIBIS- II): a randomised trial. Lancet 1999;

353:9— 2. Goldstein L.B., Adams R., Becker K., FurbergC.D., Gorelick P.B., Hademenos G., era/. Primary prevention of ischaemic stroke: a statement for healthcare professionals from the Stroke Council of the American Heart Association. Stroke 2001;

32(l):280— 3. Gubitz G., Sandercock P., Counsel! C. Antiplatelet therapy for acute ischaemic stroke (Cochrane Review).

In. The Cochrane Library;

1, 2001. Oxford. Update Software.

4. CAPRIE Steering Committee. A randomized, blinded, trial of clopidogrel versus aspirin in patients at risk of ischaemic events (CAPRIE). Lancet 1996,348(9038)1329-1339.

5. Knekt P., Reunanen A., Jarvinen R., Seppanen R., Heliovaara M., Aromaa A. Antioxidant vitamin intake and coronary mortality in a longitudinal population study. Am J Epidemiol 1994;

139.1180—1189.

6. YusufS., Dagenais G., PogueJ., Bosch J., Sleight P. Vitamin E supplementation and cardiovascular events in high-risk patients. The Heart Outcomes Prevention Evaluation Study Investigators. N Engl J Med 2000;

342:154-160.

7. Stampfer M.J., Colditi G.A. Estrogen replacement therapy and coronary heart disease: a quantitative assessment of the epidemiologic evidence. Prev Med 1991 ;

20:47—63.

8. Hulley S., Grady D., Bush Т., et al. Randomized trial of estrogen plus progestin for secondary prevention of coronary heart disease in postmenopausal women. Heart and Estrogen/progestin Replacement Stu

280:605—613.

ЛЕЧЕНИЕ И ПОНИМАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ Г. Гайятт, Р. Йешке, Д. Кук, С. Уолтер В подготовке данной главы принимали также участие члены рабочей группы по разработке и внедрению принципов доказательной медицины Р. Хатала В ЭТОМ РАЗДЕЛЕ Роль случайных факторов Величинар Вероятность того, что существующие различия останутся незамеченными Пример оценки непрерывных переменных при оценке клинических исходов Внесение поправок на исходные различия Одновременная проверка множества гипотез Проблемы, с которыми приходится сталкиваться при проверке гипотез,. Как уже отмечалось в предыдущей главе, истинный размер эффекта лечения можно оценить только в ходе эксперимента (см. главу 1 Лечение и риск: причины недостоверности результатов — систематические и слу чайные ошибки). Для более точной оценки истинного эффекта лечения исследователи применяют различные статистические методы. В неко торых исследованиях последние используются главным образом для проверки той или иной гипотезы, начиная с нулевой гипотезы, которую нужно рассмотреть и, возможно, опровергнуть. Как правило, нулевая гипотеза предполагает отсутствие различий между сравниваемыми ме тодами лечения. В рандомизированных контролируемых испытаниях (РКИ), в которых сравнивается эффективность изучаемого метода ле чения и плацебо, нулевая гипотеза будет звучать так: истинное различие по частоте наступления определенного клинического исхода в основ ной и контрольной группах отсутствует (т.е. равно 0). Например, в од ном исследовании (804 мужчины с сердечной недостаточностью) эффек тивности вазодилататоров сравнивали уровень выживаемости среди больных, получавших эналаприл или гидралазин в сочетании с нитра тами [1]. В начале исследования было выдвинуто предположение, что эффективность описанных схем лечения одинакова. Исследователи при держивались данной гипотезы до тех пор, пока ее не опровергли полу ченные результаты. В данном случае нулевая гипотеза подразумевает отсутствие истинных различий по выживаемости среди больных, при нимавших эналаприл или получавших комбинированную терапию.

При проверке гипотезы статистический анализ призван ответить на вопрос, соответствуют ли полученные данные нулевой гипотезе. Логика подобного подхода такова: даже если изучаемое лечение в действитель ности не оказывает ни положительного ни отрицательного влияния на кли нические исходы (т.е. его эффективность равна 0), результаты, полученные в основной и контрольной группах, редко совпадают полностью. Чем боль ше различаются полученные данные, тем менее достоверна нулевая гипо теза. В случае получения значительных различий между группами лечения и контроля исследователи вправе от нее отказаться. В дальнейшем описан ная логическая цепочка будет дополнена информацией о роли, которую играют в клинических исследованиях случайные факторы.

РолЬ СЛУЧАЙНЫХ ФАКТОРОВ В главе 1 Лечение и риск: причины недостоверности результатов — сис емаг пические и случайные ошибки рассматривается случай, когда веро ть выпадения орла или решки при каждом подбрасывании идеаль но сбалансированной монеты составляет 0,5. Было отмечено, что если подбросить такую монету 10 раз, орел и решка не обязательно выпадут одинаково часто. Иногда это соотношение может составлять 8:2 или даже 9:1. Более того, в редких случаях все 10 раз может выпасть только орел или только решка.

Подобный разброс результатов обусловлен влиянием случайных фак торов. Каким образом они действуют, можно продемонстрировать на при мере некоторых игр. Иногда при подбрасывании двух костей с идеально ровными гранями (т.е. костей, в которых вероятность выпадения любой цифры от 1 до 6 одинакова) могут выпасть две двойки или две шестерки.

Аналогичным образом банкомет может сдать игроку в покер 5 карт одной масти (к великой радости игрока). Еще реже эти 5 карт могут оказаться не только одинаковой масти, но и последовательного достоинства.

Влияние случайных факторов проявляется не только в вышеописан ных игровых ситуациях. При включении в исследование участников из общей популяции необычная распространенность какого-либо хрони ческого заболевания также может оказаться случайной. Кроме того, при сравнении одинаково эффективных препаратов частота наступления того или иного клинического исхода в 2 группах может также оказаться раз личной под влиянием случайных факторов. По большей части стати стическая обработка данных направлена на определение степени, в ко торой подобные различия можно объяснить влиянием случайных фак торов, а в каких случаях необходимо искать другие причины (например, большая или меньшая эффективность того или иного метода лечения).

Как будет показано, результаты статистического анализа в большой мере зависят от размера выборки.

ВЕЛИЧИНА Р Исследователь может ошибочно предположить, что между группами лечения и контроля существуют различия, хотя на самом деле они от сутствуют. Согласно статистической терминологии, подобные ошибки называют ошибкой I рода (а-ошибкой), а их вероятность соответствует уровню а. Вообразите ситуацию, когда мы не имеем информации о сба лансированности монеты. Предположив, что чаще будет выпадать либо орел, либо решка, мы можем выдвинуть нулевую гипотезу, согласно ко торой монета сбалансирована и частота выпадения ее сторон будет оди наковой (т.е. вероятность выпадения орла и решки составит 50%). Мы можем проверить данную гипотезу экспериментальным путем, подбро сив монету несколько раз. Статистический анализ полученных резуль татов должен будет ответить на вопрос, в какой степени они оказались следствием влияния случайных факторов.

Проведем гипотетический эксперимент. Допустим, мы подбросили монету 10 раз и все 10 раз выпал орел. Насколько вероятен подобный исход в том случае, если монета действительно идеально сбалансирова на? Большинство людей придут к выводу, что вероятность получения подобного результата под действием случайных факторов очень мала.

Мы готовы отвергнуть гипотезу об идеальной сбалансированности мо неты (нулевую гипотезу) и сделать вывод о том, что у нее смещен центр тяжести. С помощью статистических методов мы можем более точно оценить вероятность того, что полученные результаты обусловлены влия нием случайных факторов в том случае, если нулевая гипотеза все же верна. Правило перемножения вероятностей независимых событий (ко гда одно из них никак не влияет на другое) гласит, что вероятность по следовательного выпадения орла 10 раз рассчитывается путем перемно жения вероятностей его однократного выпадения, т.е. SSS и т.д. Тогда вероятность данного исхода меньше '/|000. В научных статьях эту вероят ность отражает величина р (т.е. р<0,001). Каково точное значение вели чины />? Если при условии сбалансированности монеты (правильности нулевой гипотезы) повторить эксперимент с ее 10-кратным подбрасы ванием много раз, орел случайно выпадет 10 раз подряд менее чем в 0,1 % серий бросков. Вероятность случайного выпадения или орла или решки 10 раз подряд составит 0,002 (2 из 1000 раз).

При проверке гипотез эксперимент не может быть завершен до гех пор, пока не будет принято окончательное решение об отказе от нуле вой гипотезы, после чего исследователь делает окончательный вывод, в нашем примере — вывод о несбалансированности монеты. Выбор эта па, на котором будет прекращен эксперимент, зависит от того, насколь ко мы уверены в сбалансированности монеты в том случае, когда на са мом деле у нее смещен центр тяжести (другими словами, насколько мы Уверены в том, что не совершим ошибку I рода). Таким образом, мы вы бираем определенное пороговое значение или границу, по одну сторону °т которой мы примем нулевую гипотезу, а по другую откажемся от нее.

Возвращаясь к эксперименту с выпадением орла 10 раз подряд, следует отметить, что большинство людей отвергнут нулевую гипотезу при ве Роятности подобного исхода ниже 0,001.

Повторим эксперимент. На этот раз решка выпала 9 раз, а орел — Данный результат также нельзя объяснить исключительно влия случайных факторов. Величина р при этом составляет 0,02. Таким Разом, если монета сбалансирована, а нулевая гипотеза верна, по добный (9 орлов и 1 решка или 9 решек и 1 орел) или описанный ранее ( орлов или 10 решек) исход может быть случайным лишь в 2 случаях из 100.

Должны ли мы отвергнуть нулевую гипотезу в данном случае? Выбор величины р произволен и может быть оспорен. Законы статистики дик туют положительный ответ, так как за точку разделения правдоподоб ных и неправдоподобных результатов исследования традиционно при нимают величину р, равную 0,05. Однако в некоторых случаях это не исключает возможности выбора другого значения р. При р<0,05 полу ченные результаты расцениваются как статистически значимые. Это означает, что они, по всей видимости, обусловлены не только влиянием случайных факторов, а, следовательно, нулевая гипотеза неверна.

Повторим наш эксперимент еще дважды, использовав каждый раз другую монету. Первый раз орел выпал 8, а решка — 2 раза. Расчет вели чины р показывает, что при условии сбалансированности монеты по добное (2/8 или 8/2) или более неравномерное распределение в резуль тате действия случайных факторов встречается в 11 случаях из (р=0,11). Таким образом, мы оказываемся по другую сторону от тради ционно выбранной точки разделения правдоподобных и неправдопо добных результатов исследования. Если придерживаться общепринято го мнения, нулевую гипотезу отвергать не следует, а полученные данные следует считать статистически незначимыми.

Проведем эксперимент в последний раз. Допустим, что решка выпа ла 7, а орел 3 раза. Опыт говорит нам, что такой исход (хотя и не очень часто) может наступить даже при использовании сбалансированной монеты. Величина р, равная 0,34, подтверждает наше предположение.

Полученные результаты могут встречаться в 34 случаях из 100, т.е. нуле вая гипотеза оказалась верной.

Несмотря на то что проблемы, затрагиваемые в клинических испыта ниях, несколько отличаются от оценки сбалансированности монеты, при веденный пример помогает понять значения величины р, которые приво дятся в научных статьях. При сравнении двух методов лечения исследова тели задаются вопросом: «Какова вероятность того, что наблюдаемые раз личия обусловлены только влиянием случайных факторов?» Если мы со гласны с точкой разделения р<0,05, следует отвергнуть нулевую гипотезу и сделать вывод о большей (или меньшей) эффективности изучаемого вме шательства, когда при повторении эксперимента такие же или более выра женные различия будут наблюдаться менее чем в 5% случаев.

Вернемся к РКИ, в котором сравнивали эффективность эналаприла или гидралазина в сочетании с нитратами у 804 мужчин с сердечной не достаточностью. В нем продемонстрирован метод оценки гипотезы с применением дихотомического клинического исхода — смерти [1]. В течение периода наблюдения от 6 мес до 5,7 года в группе эналаприла умерли 132 из 403 (33%) больных, а в группе комбинированной терапии 153 из 401 (38%) больных. При сравнении полученных результатов (доли умерших больных) с помощью критерия %2 было показано, что если нулевая гипотеза верна (т.е. уровень смертности в обеих группах одина ков), то указанные или более выраженные различия между группами могут встретиться в 11 из 100 случаев (р=0,11). Таким образом, приняв за точку разделения величину р<0,05, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу и вынуждены считать, что наблюдаемые различия случайны.

ВЕРОЯТНОСТЬ ТОГО, ЧТО СУЩЕСТВУЮЩИЕ РАЗЛИЧИЯ ОСТАНУТСЯ НЕЗАМЕЧЕННЫМИ Некоторые врачи могут прокомментировать сравнение эффективно сти эналаприла и гидралазина в сочетании с нитратами, следующим об разом: «Нулевую гипотезу отвергнуть нельзя (так как р>0,05), однако нельзя утверждать, что эналаприл не более эффективен, чем комбини рованная терапия. Полученные результаты все же неубедительны». По добное заключение заставляет обсудить ошибку II рода, которую может совершить исследователь — не заметить существующих различий, т.е.

отрицать бблыпую или меньшую эффективность изучаемого лечения.

Вероятность ошибочного заключения об одинаковой эффективно сти эналаприла и комбинированной терапии может показаться большой.

Исследование показало, что прием эналаприла снижает уровень смерт ности на 5% по сравнению с применением вазодилататоров. Если бы различие по уровню смертности на самом деле составляло 5%, следова ло бы сделать заключение, что эналаприл имеет важные преимущества.

Несмотря на это, мы вынуждены придерживаться нулевой гипотезы.

Почему же исследователи, наблюдая столь значительные различия по Уровню смертности, не могут сделать вывод о том, что эналаприл эффек т ивнее гидралазина в сочетании с нитратами? Потому что число участни ков исследования было недостаточным для подтверждения истинности этих Рэзличий. Вероятность того, что клинически значимые различия останут незамеченными (вероятность возникновения ошибки II рода), умень ае тся по мере увеличения размера выборки. Если эта вероятность доста ч Но высока, статистическая мощность исследования низка. Чем больше ' °рка, тем меньше риск совершения ошибки II рода и тем выше его ста ^еская мощность. В исследование были включены 804 больных, чего, казалось бы, должно быть достаточно, однако при выборе дихотомическо го клинического исхода, такого как смерть, для выявления небольшого раз мера эффекта лечения требуются очень большие выборки. Так, в исследо вании эффективности тромболитических препаратов при остром инфарк те миокарда авторы предполагали и наблюдали различие по уровню смерт ности между группами лечения и контроля, не достигшее 5%. Поэтому в исследование пришлось включить несколько тысяч больных, после этого оно обрело достаточную статистическую мощность.

Если нулевую гипотезу отвергнуть не удалось (т.е. р>0,05), истинная эффективность вмешательства могла быть оценена неверно. В этом слу чае следует решить, достаточна ли статистическая мощность исследова ния. При этом чем более выражены (статистически незначимые) разли чия между группами лечения и контроля, тем выше вероятность того, что истинный эффект терапии остался незамеченным [2]. В другой гла ве данной книги описывается, каким образом можно определить доста точность размеров выборки (см. главу 3 Лечение и понимание результа тов исследования: доверительные интервалы).

Структура некоторых исследований предназначена не для того, чтобы доказать преимущества нового лечения, а для того, чтобы продемонстри ровать сравнимую клиническую эффективность распространенного мето да и более дешевых, простых или безопасных методов. Подобные работы часто называют исследованиями эквивалентности вмешательств [3]. При их проведении или оценке полученных результатов особое внимание следует уделять достаточности выборки для выявления небольших, но клинически значимых различий. В противном случае можно сделать ошибочный вы вод о сходной эффективности двух методов лечения, в то время как тради ционная терапия на самом деле будет иметь преимущества перед более де шевыми, простыми или безопасными вмешательствами.

ПРИМЕР ОЦЕНКИ НЕПРЕРЫВНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ ПРИ ОЦЕНКЕ КЛИНИЧЕСКИХ ИСХОДОВ До этого момента во всех приводимых примерах использовались та кие дихотомические критерии оценки или исходы, как положительный и отрицательный результат, орел или решка, смерть или выживание;

причем во всех случаях можно бьшо рассчитать частоту наступления того или иного исхода. Однако при сравнении эффективности 2 методов ле чения и более часто применяются непрерывные данные, имеющие потен циально бесконечное число возможных значений с небольшими разли чиями между ними (например, результаты спирометрии, величина сер дечного выброса, клиренс креатинина или показатели качества жизни, оцениваемого с помощью специальной анкеты).

Пример применения таких показателей в качестве критерия оценки (в данном случае переносимость физической нагрузки) приводится в исследовании эффективности эналаприла и гидралазина в сочетании с нитратами при сердечной недостаточности. В отличие от влияния на уровень смертности, комбинированная терапия по сравнению с приме нением эналаприла повышала переносимость физических нагрузок.

Период наблюдения составил 6 мес;

для анализа полученных результатов использовали /-критерий. В группе комбинированной терапии переноси мость физических нагрузок увеличилась в большей степени, причем полу ченные данные не зависели от влияния случайных факторов (р=0,02).

ВНЕСЕНИЕ ПОПРАВОК НА ИСХОДНЫЕ РАЗЛИЧИЯ Проводя проверку гипотезы, исследователи часто учитывают исход ные различия между группами сравнения, внося поправки в ходе соот ветствующего анализа, т.е. рассчитывая стандартизованные показатели.

В процессе рандомизации больные распределяются случайным образом;

при этом, как правило, формируются сопоставимые группы. Однако в некоторых случаях группы могут существенно различаться по наличию и распределению прогностических факторов, влияющих на изучаемый клинический исход. Например, известно, что в некоторых случаях про гноз хуже у пожилых больных. Однако при сравнении эффективности методов лечения доля таких больных в одной из групп может оказаться больше. Учитывая, что риск развития побочных эффектов у пожилых больных выше, отсутствие поправки на возраст снижает достоверность полученных результатов. Таким образом, при расчете величины р также будет необходимо внести соответствующие поправки. Это позволяет провести анализ данных таким образом, как если бы возрастные разли чия между группами отсутствовали. Необходимые поправки можно вно сить для нескольких переменных одновременно. В данном случае ин терпретация величины р не будет ничем отличаться от обычной.

ОДНОВРЕМЕННАЯ ПРОВЕРКА МНОЖЕСТВА ГИПОТЕЗ Долгое время студенты университетов были объектами для проведе Ия Различных экспериментов. Следуя традиции, для нашего следую щего гипотетического исследования мы выбрали студентов-медиков.

Представьте себе медицинский институт и двух преподавателей, чи тающих вводный курс медицинской статистики. Один из них пользуется большей популярностью среди учащихся. Декан факультета не может ни кем заменить менее популярного преподавателя. Тогда, стараясь действо вать справедливо, он решает провести рандомизированное распределение 200 студентов 1 -го курса по группам;

в этом случае у каждого студента будут равные шансы (50%) попасть к тому или иному преподавателю.

Преподаватели использовали это решение для того, чтобы наглядно объяснить студентам некоторые важные принципы медицинской ста тистики. Они задали вопрос: «Имеются ли различия в характеристиках студентов двух групп, которые нельзя объяснить влиянием случайных факторов?» Из оцениваемых характеристик были выбраны пол, цвет глаз, рост, средний балл, полученный в последний год обучения в колледже, социально-экономический статус и любимая музыка. Для каждого срав нения была сформулирована своя нулевая гипотеза. Например, для ана лиза групп по половой принадлежности она звучала так: студентов от бирали с одного курса, поэтому число девушек в двух сформированных группах должно быть одинаковым. Поскольку студентов отбирали из одной популяции и распределяли по группам рандомизированно, при всех сравнениях нулевая гипотеза истинна, а во всех случаях, когда она отвергнута, результат будет недостоверным.

Преподаватели определили необходимые характеристики у каждого из студентов. Было установлено, что группы не различаются по распре делению 5 из этих характеристик (во всех случаях при оценке сущест вующих различий р>0,10), однако в одной группе глаза были голубыми у 25 из 100, а в другой — у 38 из 100 студентов. Формальный статистиче ский анализ показал, что в том случае, если нулевая гипотеза верна (а она верна), вероятность обнаружения аналогичных или более выражен ных различий между группами по доле лиц с голубыми глазами чуть мень ше 0,05. Используя традиционную точку разделения (р<0,05), препода ватели вынуждены были отказаться от нулевой гипотезы.

Насколько вероятен тот факт, что при проверке 6 независимых гипо тез в 2 группах студентов хотя бы в 1 случае различия окажутся статисти чески значимыми в силу влияния случайных факторов? Под независи мыми гипотезами мы подразумеваем, что данные, полученные при про верке одной из них, не влияли на результаты проверки других. Если ве роятность получения статистически значимых результатов составляет 0,05, то вероятность получения статистически незначимых результатов равна 1 — 0,05 = 0,95. При одновременной проверке 2 гипотез вероят ность получения статистически незначимых результатов равна 0,95 х 0, лли 0,952, а при проверке 6 гипотез — 0,956 (т.е. 74%). Таким образом, веро ятность получения, по меньшей мере, одного статистически значимого ре зультата при одновременной проверке 6 независимых гипотез составляет jOO _ 74 = 26%;

иными словами, он будет получен в 1 случае из 4, а не из 20.

Если мы хотим сохранить общую границу статистически значимых и не значимых данных, равную 0,05, для каждого из 6 сравнений пороговую ве личину р следует разделить на 6;

таким образом, она составит 0,008.

Приведенный пример имеет двоякий смысл. Во-первых, редкие ис ходы иногда оказываются случайными. Даже при анализе одной гипо тезы результат, соответствующий р=0,01, будет получен в 1% наблюде ний. Во-вторых, не следует проверять одновременно несколько гипо тез, так как полученные при этом результаты могут оказаться ошибоч ными. В научной литературе имеется множество примеров данного фе номена. Так, анализируя результаты 45 испытаний, отчеты о которых были опубликованы в 3 ведущих медицинских журналах, S.J. Pocock et al. обнаружили, что в каждом исследовании применялись в среднем критериев оценки, причем при проведении большинства сравнений оце нивалась статистическая значимость различий [2].

В качестве примера, убедительно иллюстрирующего опасность одно временного проведения нескольких сравнений, можно привести РКИ, в котором оценивалось влияние реабилитационных мероприятий на качество жизни больных после инфаркта миокарда. Участников рандо мизированно включали в группы стандартной терапии, лечебной физ культуры и медицинских консультаций. Все больные сообщали инфор мацию о своей работе, досуге, сексуальной активности, удовлетворен ности своим состоянием, соблюдении рекомендаций врача, качестве досуга и работы, психологическом состоянии, симптомах сердечно-со судистых заболеваний и общем состоянии здоровья [4]. Три группы были сравнимы практически по всем показателям, однако после 18 мес на блюдения удовлетворенность своим состоянием у больных из группы лечебной физкультуры была выше;

необходимость в помощи членов се мьи, посвящаемое работе время и частота половых актов в группе про ведения консультаций была ниже, чем в двух других группах. Означает ли это, что программы лечебной физкультуры и консультаций необхо димо внедрять из-за того положительного (хотя и незначительного) влия ния, которые они оказывают на самочувствие больных, или, напротив, от них следует отказаться, так как по большей части клинические исхо ды между группами не различались? Сами исследователи пришли к вы воду, что предложенные ими программы реабилитации не повышают качества жизни больных. Однако их оппоненты могут возразить, что, если они улучшают хотя бы некоторые клинические исходы, их приме нение имеет смысл. Очевидно, что использование многочисленных кри териев оценки способствует возникновению подобных споров.

Существует ряд статистических методов, позволяющих одновременно проверять несколько гипотез. Один из них бьш продемонстрирован выше:

величину р разделили на число тестов. Можно также выбрать до начала ис следования один основной критерий оценки, который и будет определять окончательные выводы. Кроме того, существуют статистические методы (например, обобщение величины эффекта), позволяющие объединять раз личные клинические исходы в один комбинированный критерий оценки.

Более детальное обсуждение статистических методов, которые применя ются в исследованиях с множественными критериями оценки, в данной книге не приводится. Однако те, кто заинтересовался данной проблемой, смогут найти необходимую информацию в других источниках [5].

ПРОБЛЕМЫ, С КОТОРЫМИ ПРИХОДИТСЯ СТАЛКИВАТЬСЯ ПРИ ПРОВЕРКЕ ГИПОТЕЗ Несомненно, что у некоторых врачей возник ряд вопросов, которые остались непонятыми. Почему, например, нужно использовать единст венную точку разделения, когда ее выбор осуществляется произвольно?

Почему на вопрос об эффективности лечения следует отвечать однознач но — да или нет, когда можно рассматривать этот критерий оценки как непрерывную переменную (от «эффективность маловероятна» до «эф фективность практически не вызывает сомнения»)?

Врачи, у которых возникли подобные вопросы, стоят на правильном пути. В главе 3 Лечение и понимание результатов исследования: довери тельные интервалы дается объяснение, почему альтернативные подходы к анализу данных имеют преимущества перед проверкой гипотезы.

Литература 1. Conn J.N, Johnson G., Ziesche S., et al. A comparison of enalapril with hydralazine-isosorbide dinitrate in the treatment of chronic congestive heart failure. N Engl J Med 1991;

325:303—310.

2. DetskyA.S., Sackett D.L. When was a "negative" trial big enough? How many patients you needed depends on what you found. Arch Intern Med 1985;

145:709—715.

3. Kirshner B. Methodological standards for assessing therapeutic equivalence. J Clin Epidemiol 1991;

44:839-849.

4. Mayou R., MacMahon D., Sleight P., Florencio M.J. Early rehabilitation after myocardial infarction. Lancet 1981 ;

2:1399—1401.

5. Pocock S.J., Geller N.L., Thiatis A.A. The analysis of multiple endpoints in clinical trials. Biometrics 1987;

43:487—498.

ЛЕЧЕНИЕ И ПОНИМАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ ДОВЕРИТЕЛЬНЫЕ ИНТЕРВАЛЫ Г. Гайятт, С. Уолтер, Д. Кук, Р. Йешке В подготовке данной главы принимали также участие члены рабочей группы по разработке и внедрению принципов доказательной медицины М. Уилсон и М. Стоклер В ЭТОМ РАЗДЕЛЕ Как лечить больных с сердечной недостаточностью? Трудности при интерпретации результатов исследования Решение проблемы: что такое доверительные интервалы?

Использование доверительных интервалов при интерпретации результатов клинических исследований Интерпретация результатов исследований, в которых не было выявлено различий между основной и контрольной группами Интерпретация результатов исследований, в которых были выявлены различия между основной ш контрольной группами Был ли размер выборки достаточным?

Вывод При проверке гипотез определяют вероятность того, что наблюдае мые результаты случайны, если верна нулевая гипотеза, т.е. гипотеза, согласно которой чаще всего подразумевается отсутствие различий ме жду основной и контрольной группами (см. главу 2 Лечение и понимание результатов исследования: проверка гипотез). Все больше авторов меди цинских исследований и преподавателей медицинских дисциплин по нимают ограничения проверки гипотез;

теперь становится более попу лярным альтернативный подход к сравнению данных, полученных в группах сравнения, а именно расчет точечных значений и доверитель ных интервалов (ДИ). Термины и определения, которыми мы будем опе рировать, рассматриваются рядом авторов [1—5];

их рассуждения могут дополнить наши. В ходе обсуждения будет использован пример, к кото рому мы уже прибегали ранее (см. главу 2 Лечение и понимание результа тов исследования: проверка гипотез).

КАК ЛЕЧИТЬ БОЛЬНЫХ С СЕРДЕЧНОЙ НЕДОСТАТОЧНОСТЬЮ?

ТРУДНОСТИ ПРИ ИНТЕРПРЕТАЦИИ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ Авторы двойного слепого рандомизированного контролируемого испытания (РКИ), в котором участвовали 804 мужчины с сердечной не достаточностью, сравнивали применение эналаприла и лечение гидра лазином в сочетании с нитратами [6]. За период наблюдения, длитель ность которого составила от 6 мес до 5,7 года, умерли 132 из 403, или 33%, больных в группе эналаприла, и 153 из 401, или 38%, больных в группе комбинированного лечения. Величина р, характеризующая ста тистическую значимость различий по смертности между группами, со ставила 0,11.

Если согласиться с рекомендуемым значением вероятности того, что наблюдаемые различия обусловлены влиянием случайных факторов (р>0,05;

см. главу 2 Лечение и понимание результатов исследования: про верка гипотез), нулевую гипотезу отвергать нельзя, т.е. можно заключить, что между группами сравнения не было существенных различий. Ис следователи провели анализ, в ходе которого помимо выживаемости сравнивали сроки наступления смерти в группах. В результате такого анализа дожития, который в целом более чувствителен, чем оценка раз личий по частоте развития клинического исхода (см. главу 4 Лечение и понимание результатов исследования: измерение корреляции), была рассчи тана величина />=0,08 (что указывает на отсутствие статистически зна чимых различий между группами). Это подтвердило результаты более простого анализа. Вместе с тем авторы сообщают о том, что различие по уровню смертности между группами через 2 года (который рассматри вался в качестве одного из основных критериев оценки) достигло уров ня статистической значимости (р=0,016).

Подобные противоречия способны запутать любого. На этом этапе врач должен спросить себя, указывают ли результаты исследования на преимущества ингибиторов ангиотензинпревращающего фермента (АПФ) перед гидралазином в сочетании с нитратами либо на отсутствие различий между двумя вмешательствами.

РЕШЕНИЕ ПРОБЛЕМЫ: ЧТО ТАКОЕ ДОВЕРИТЕЛЬНЫЕ ИНТЕРВАЛЫ?

Как интерпретировать результаты исследования, учитывая ограни чения методов проверки гипотез? Можно избрать альтернативный спо соб, не задаваясь вопросом, соответствуют ли результаты нулевой гипо тезе и какова величина р, сформулировав вопросы следующим образом:

1) каково точечное значение размера эффекта, с наибольшей вероятно стью отражающее истинное различие между сравниваемыми вмешатель ствами? и 2) каков приемлемый диапазон, в котором может находиться истинное различие? На второй вопрос можно ответить, определив диа пазон ДИ. Прежде чем применять данный подход к решению проблемы о назначении эналаприла или гидралазина в сочетании с нитратами при сердечной недостаточности, мы проиллюстрируем использование ДИ на простом примере с подбрасыванием монеты.

Представим монету, о сбалансированности которой нам ничего не известно. Иными словами, действительная вероятность выпадения реш ки в каждом конкретном случае может составлять 0,5;

1,0 (т.е. во всех случаях должны выпадать решки) или 0 (всегда будут выпадать орлы).

Теперь проведем эксперимент.

Сначала мы подбросим монету дважды, и один раз выпадает решка, а другой — орел. Каково самое достоверное предположение о вероятно сти выпадения решки при любом подбрасывании можно сделать на ос новании полученных результатов? Соответствует ли этому предположе нию значение 0,5, которое мы получили (точечное значение)? Каковы правдоподобные рамки, в которых может находиться истинная вероят ность выпадения решки? Они довольно широки, и большинство согла сится, что этот интервал простирается от >0,1 до <0,9. Другими словами, после двух испытаний, если один раз выпала решка, а другой — орел, еше нельзя исключить того, что в действительности вероятность выпа дения решки при любом подбрасывании составляет 0,9. Так что после двух испытаний мы пока не приблизились к истине.

Подбросим монету еще восемь раз. Теперь, если суммировать все наши испытания, получается, что пять раз выпала решка, а пять — орел.

Наиболее достоверное предположение об истинной вероятности выпа дения решки по-прежнему соответствует 0,5 (точечная оценка). Вместе с тем рамки, в которых может находиться истинное значение вероятно сти, сузились. Уже нельзя предполагать, что она равняется 0,9. Иначе говоря, если истинная вероятность выпадения решки была бы равна 0,9, шансы того, что из 10 случаев решка выпадет только в 5, были бы крайне низкими. Интуитивное ощущение границ, в которых может располагать ся истинная вероятность того или иного события, различается у разных людей, однако большинство согласится, что она вряд ли больше 0,8 или меньше 0,2.

После 10 подбрасываний предположения об истинной вероятности, лежащие в диапазоне между 0,2 и 0,8, не равноценны. Самое правдопо добное соответствует точечному значению (0,5), однако близкие к нему значения, например 0,4 или 0,6, также весьма правдоподобны. Чем даль ше значение от полученного при точечной оценке, тем менее вероятно, что оно соответствует истинному.

Десять подбрасываний монеты оставили у нас еще некоторые сомне ния о свойствах монеты, и мы бросаем ее еще 40 раз. После 50 попыток мы наблюдаем 25 случаев выпадения решки и 25 — орла, и точечная оцен ка остается равной 0,5. Теперь мы начинаем верить, что центр тяжести монеты не смещен;

и диапазон, в котором может располагаться истин ная вероятность выпадения решки, теперь сузится еще больше и соста вит от 0,35 до 0,65. Этот диапазон пока еще достаточно широк, и мы подбрасываем монету еще 50 раз. Если после 100 подбрасываний мы наблюдаем 50 случаев выпадения решки, действительная вероятность этого события вряд ли находится вне диапазона значений от 0,40 до 0,60.

Если бы мы подбросили монету 1000 раз, и при этом в 500 случаях на блюдали бы выпадение решки, мы были бы почти уверены, что несба лансированность монеты, даже если таковая действительно присутст вует, минимальна.

В данном эксперименте мы прибегли к здравому смыслу, чтобы оп ределить Д И значений вероятности вокруг полученного результата (0,5).

В любом случае ДИ отражает диапазон, в котором скорее всего лежит истинное значение. Чем меньше размер выборки, тем шире ДИ. Когда выборка увеличивается, сильнее наша уверенность в том, что истинное значение оцениваемого показателя недалеко от точечной оценки, рас считанной на основе наблюдений;

поэтому ДИ становится меньше.

Представления о здравом смысле у разных людей значительно раз личаются. К счастью, для оценки ДИ можно использовать статистиче ские методы. Для этого сначала следует определить, каким крайним зна чениям мы еще можем доверять. В нашем примере соответствующий вопрос будет сформулирован следующим образом: "Каков интервал, внутри которого в 95% случаев находится истинное значение?" В табли це представлены значения 95% ДИ для точечного значения, равного 0,5.

Если нет необходимости в такой точности, можно довольствоваться бо лее узким 90% ДИ;

в этом случае точечное значение показателя будет находиться в данном диапазоне с 90% вероятностью (см. таблицу).

Из примера с подбрасыванием монеты также видно, каким образом с помощью ДИ можно ответить на вопрос о достаточности размеров выбор ки исследования для решения его задач. Если вы должны быть уверены в том, что ошибка в подсчетах не превышает 10% (т.е. точечное значение от стоит от верхней или нижней границы ДИ не более чем на 10%), необходи мы 100 подбрасываний. Если нужна более точная оценка (точечное значе ние отстоит от верхней или нижней границы ДИ не более чем на 3%), мо нету нужно подбросить 1000 раз. Для повышения точности результата тре буется только увеличить число наблюдений. В клинических исследованиях это подразумевает включение большего числа больных или более частое измерение изучаемых параметров у каждого участника.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДОВЕРИТЕЛЬНЫХ ИНТЕРВАЛОВ ПРИ ИНТЕРПРЕТАЦИИ РЕЗУЛЬТАТОВ КЛИНИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ Каким образом знание ДИ помогает нам интерпретировать резуль таты испытания вазодилататоров при сердечной недостаточности?

Смертность в группе ингибиторов АПФ составила 33%, в группе гидра лазина в сочетании с нитратами — 38%, т.е. абсолютное различие по этому показателю равно 5%. Такое различие по смертности представляет со бой точечное значение, наше самое правдоподобное предположение о влиянии на смертность ингибиторов АПФ по сравнению с контроль ным вмешательством. При этом 95% ДИ значений этого показателя со ставляет от -1,2 до 12%.

Как теперь можно интерпретировать результат исследования? Наи более вероятное различие по смертности равно 5%, хотя истинное зна чение может оказаться в непосредственной близости от -1,2% (т.е. ком бинированная терапия гидралазином и нитратами уменьшает смертность на 1,2% по сравнению с применением ингибиторов АПФ) или от 12% (ингибиторы АПФ более эффективны, чем комбинированная терапия).

Чем дальше предполагаемая величина от точечного значения (5%), тем менее она вероятна. Можно заключить, что продолжительность жизни у больных, принимающих ингибиторы АПФ, скорее всего выше, чем на фоне приема гидралазина в сочетании с нитратами;

но эти различия могут быть несущественными или же, напротив, весьма значительны ми. Этот способ рассмотрения результатов позволяет не отвечать на во просы о предпочтительности того или иного метода лечения однознач но ("да" или "нет", как при оценке гипотез) и целесообразности выбора авторами исследования смертности за 2 года в качестве критерия оцен ки. Теряют также свою актуальность споры о том, подтверждает ли ис следование преимущество одного из сравниваемых методов лечения или их равноценность. Можно сделать вывод о том, что при прочих равных условиях ингибитор АПФ более эффективен при сердечной недостаточ ности, чем гидралазин в сочетании с нитратами, однако доказательства того малоубедительны. На окончательное решение повлияют данные о токсичности и стоимости препарата, а также результаты других иссле дований (см. главу 11 раздела I От доказательств к практике). Поскольку в нескольких крупных РКИ было показано снижение смертности на Фоне приема ингибиторов АПФ при сердечной недостаточности [7], можно с уверенностью рекомендовать препараты этого фармакологи ческого класса как средство выбора у таких больных.

ИНТЕРПРЕТАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЙ, В КОТОРЫХ НЕ БЫЛО ^ЯВЛЕНО РАЗЛИЧИЙ МЕЖДУ ОСНОВНОЙ И КОНТРОЛЬНОЙ ГРУППАМИ В качестве другого примера использования ДИ можно интерпрети Ровать результаты шведского РКИ Swedish Co-operative Stroke Study, в котором изучалось влияние терапии аспирином на частоту развития повторных инсультов после перенесенного ишемического инсульта [8, 9]. Несмертельный инсульт развился у 18 (7%) участников из группы плацебо (252 больных) и 23 (9%) участников из группы аспирина ( больных). Точечная оценка в данном случае указывает на повышение частоты развития инсультов в группе аспирина на 2%.

Может показаться, что в этом исследовании, включающем более участников, была выявлена неэффективность применения аспирина для профилактики повторного инсульта. Однако 95% ДИ для точечного значе ния, равного —2%, составляет от —7 до 3 %. Если бы действительно аспирин снижал частоту развития инсультов на 3% по сравнению с плацебо (т.е. 3% больных, у которых развивается инсульт, могли бы его избежать, если бы принимали аспирин), то многие больные стали бы принимать этот препа рат. СОР развития инсульта составило бы 43%, а ЧБНЛ — всего 33 (т.е. для предупреждения одного случая инсульта аспирин необходимо назначать больным). Можно прийти к заключению, что результаты данного исследо вания не исключают наличия клинически значимого положительного эф фекта аспирина;

в этом смысле оно не было достаточно крупным.

Этот пример показывает, что выборка должна быть большой, если тре буется точно оценить эффект вмешательства. Теперь ясно, почему мы ре комендуем врачам по возможности обращаться к систематическим обзо рам, в которых обобщаются результаты исследований наивысшего методо логического качества [10]. Применительно к нашему примеру такой обзор показывает, что назначение антиагрегантов больным с преходящими нару шениями мозгового кровообращения или перенесенным инсультом сни жает ОР развития повторного инсульта примерно на 25% (при 95% ДИ при мерно от 19 до 31%) [11]. Ознакомившись с этими данными, многие боль ные, у которых без лечения вероятность развития инсульта превышает 10% (ЧБНЛ<50) или всего 5% (ЧБНЛ<100), предпочитают принимать аспирин.

Из этого примера также видно, что при оценке результатов исследова ний, в которых не было выявлено различий между основной и контроль ной группами (т.е. не удалось отвергнуть нулевую гипотезу), следует обра тить внимание на верхнюю границу ДИ, которая характеризует наиболь шую возможную эффективность изучаемого вмешательства. Если верхняя граница ДИ исключает какой-либо существенный эффект лечения, можно смело утверждать, что польза сравниваемых методов одинакова. Если, на против, ДИ включает значения, соответствующие клинически значимому эффекту изучаемого вмешательства, нельзя отрицать его преимущества.

Подобный подход к интерпретации результатов исследований, в ко торых не было выявлено различий между основной и контрольной груп пами, крайне полезен, когда надо определить, нужно ли заменять сущест вующее вмешательство новым, которое дешевле, проще или менее токсич но. Результаты исследований эквивалентности вмешательств свидетельст вуют о целесообразности такой замены, только если обычное лечение не обладает существенными дополнительными преимуществами по сравне нию с менее дорогостоящим или более простым. Мы будем уверены, что исключили вероятность наличия существенной дополнительной пользы стандартного лечения, если верхняя граница ДИ вокруг точечного значе ния размера эффекта ниже порога клинической значимости.

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.