Доказательная медицина. Разбор принципов.
Оригинал взят у igorgray в Доказательная медицина. Разбор принципов.
Великолепный анализ и расчеты необходимых ресурсов, требующихся для выполнения тех условий, при которых исследование можно причислить к доказательной медицине и показывающие всю несостоятельность заявлений части медиков о приоритете и большей объективности этого направления.
Статья от karamergen. Наслаждайтесь.
(Статья большая - половину авторского листа примерно).
Я прекрасно понимаю, что большинство людей в интернете уже не в состоянии прочесть статью более одной страницы вордовского документа. Да это и не так важно. Данная статья - одна из цикла, который я сейчас делаю. Без краткого описания того, что называется «доказательной медициной» в современном мире, сложно будет аргументировать некоторые вещи, которые современные же чинуши от науки обозвали «лженаукой».
На самом деле термин «лженаука» - сам по себе лженаучен, прошу простить за каламбур.
Лженауки как таковой не бывает. Есть научная методология, есть исследования, которые ей или соответствуют, или не соответствуют. Любой набор феноменов имеет право на существование. Любая гипотеза, объясняющая эти феномены, имеет право на существование. А наукой или не наукой данная гипотеза становится только тогда, когда в чистых экспериментах с высокой вероятностью доказана реальная возможность существования такого рода фактов и возможен прогноз этих фактов с той же высокой вероятностью.
То есть, отрицательный результат эксперимента - не есть доказательство отсутствия факта. А вот наличие факта может подтвердить только положительный повторяемый в определенных условиях эксперимент.
Итак - поговорим о таком явлении, как
Доказательная медицина.
Не так давно пришлось выступать в одной радиопередаче на тему современного состояния медицинской науки. При этом пришлось пообщаться с одним достаточно известным медиком - врачом с большим опытом, как гематологической и хирургической клиники, так и скорой помощи.
Речь отчего-то зашла не только о современных метаниях наших чиновников от медицины, но и о научном методе. Была упомянута так называемая «доказательная медицина». И именно при ее упоминании врач мягко выдал все, что он по этому поводу думает. Как выяснилось впоследствии, при общении с рядом других медиков, мнение о «доказательной медицине» у большинства самые похабные.
Но проблема-то в том, что это направление весьма ценится у чиновников и популяризаторов (особенно западных), как сверхвесомый аргумент при отбивании значимых сумм в процессе сертифицирования или запрета на те или иные медицинские методы, те или иные фармакологические средства, те или иные государственные кампании по продвижению товаров медицинской направленности.
Разобравшись внимательно с тем, что собой представляет само понятие и методы его использования, я тоже проникся чувствами медицинских тружеников.
Просто потому, что представляю себе, что такое методика нормального эксперимента и что именно проталкивают под видом оной чиновники от медицины всех мастей.
Для начала я пошел самым простым путем - элементарно тянул определения из пресловутой Википедии. Почему? Да потому, что именно стиль вики характерен для подавляющего смыслового поля того, что за рубежом называют «настоящей наукой», а кроме того, именно этот стиль навязывается в современной России, как базовый.
Отсюда и отпляшем «цыганочку с выходом».
Итак:
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%BE%D0%BA%D0%B0%D0%B7%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BC%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%BD%D0%B0
Начнем с простых цитат:
«Доказа́тельная медици́на (англ. Evidence-based medicine - медицина, основанная на доказательствах) - подход к медицинской практике, при котором решения о применении профилактических, диагностических и лечебных мероприятий принимаются исходя из имеющихся доказательств их эффективности и безопасности, а такие доказательства подвергаются поиску, сравнению, обобщению и широкому распространению для использования в интересах больных (Evidence Based Medicine Working Group, 1993).»
Заодно еще один тонкий момент, который в той статье указан:
«Термин «доказательная медицина» был предложен группой канадских учёных из Университета Мак-Мастера (1990).
Хотя общепринятого определения термин пока не имеет, но концепции, стоящие за ним, быстро распространяются.»
А теперь давайте подумаем, какая именно концепция проводится, как базовая.
Вот ссылка на статью некоего A. Li Wan Po, Университет Ноттингема, Великобритания (что-то сразу возникает стойкая ассоциация на тему «британские ученые доказали», но это - классическая непереводимая игра слов, характерная для критического сектора русскоязычного интернета).
http://www.nedug.ru/lib/lit/farm/01oct/farm10/farm.htm.
Статья называется «Фармакология - Фармакотерапия, основанная на доказательствах».
Приводится критерий доказательности:
«По мнению Шведского совета по технологии оценки в здравоохранении, качество доказательств из этих источников различается по достоверности и убывает в следующем порядке: 1) рандомизированное контролируемое испытание; 2) нерандомизированное испытание с одновременным контролем; 3) нерандомизированное испытание с историческим контролем; 4) когортное исследование; 5) исследование типа “случай-контроль”; 6) перекрестное испытание; 7) результаты наблюдений; 8) описание отдельных случаев.»
Вроде все нормально, но с другой стороны в единой системе оказались и «доказательства», которые вполне научно оцениваются с точки зрения классического эксперимента, и «доказательства», которые основываются на таких эфемерных признаках, как «ощущения пациента».
Вот, к примеру, цитата оттуда же:
«Что, например, понимать под тяжестью герпетической инфекции при лечении мазью с ацикловиром? Следует ли оценивать ее по объективным (площадь поражений) или субъективным (зуд, боль) параметрам? Как они соотносятся с общей оценкой? Лучше ли выбрать одну общую оценку? В дерматологии предпочтение обычно отдают мнению самого больного, хотя в некоторых исследованиях выраженность зуда оценивалась врачом. При анализе результатов лечения хронических заболеваний важно пренебречь непосредственным эффектом и попытаться оценить менее заметные но, вероятно, более важные аспекты терапии, в частности ее влияние на качество жизни больных. Причем необходимо проверить информативность методов оценки качества жизни. Этот процесс трудоемкий и дорогой, но результаты, полученные с помощью непроверенных методов, вряд ли, будут иметь практическое значение.»
Далее - просто приводим соображения чисто научно-парадигмального характера.
Имеется некое фармакологическое средство. Средство это позиционируется, как лекарственное от некоторых болезней. А если точнее - рекомендуется при некоторых заболеваниях, поскольку влияет на тот или иной параметр болезненного процесса.
(Заранее оговорюсь - я, как человек с чисто инженерным научным подходом, стараюсь выявить логику именно системного характера).
Итак, некое фармакологическое средство (или терапевтический метод), который должен вернуть тот или иной функциональный процесс организма в рамки гомеостатического коридора, который именно для этого организма является нормальным, то есть, позволяющим всему организму функционировать в качестве «здорового».
И вот тут начинается странное.
Когда проводится некое воздействие на организм, скажем, неким веществом, то предполагается, что это вещество оказывает одинаковое (!) влияние на тот или иной процесс (специфический для данного вещества) на любого человека. Но это, разумеется, в идеале. Поскольку всем известно, что вещества, которое оказывает влияние идентичное в любом случае - просто не существует.
Если брать простую химическую реакцию, например, воздействие раствора кислоты на раствор щелочи конкретных видов, то реакции такие описаны давно и подробно. При этом учитывается вчерне сам механизм взаимодействия веществ, а также те условия, при которых он может протекать. Ну, скажем, температура (от которой зависит скорость реакции), объемы реагирующих веществ, остаточные количества не прореагировавших веществ, чистота применяемых препаратов и многое другое.
То есть, уже в варианте простейших взаимодействий выявляется интересная вещь: параметры химической реакции зависят не только от собственно характера вступающих во взаимодействие химикатов, но и от набора дополнительных условий. Подчеркну - значимых условий.
Еще сложнее - на порядки - ситуация, когда некое вещество начинает работать в организме.
Тут архиважно понимать, что организм - это не есть набор биохимических реакций, которые работают автономно и каждая самостоятельно. Организм - это система, в которой все буквально подсистемы, на всех уровнях - от клеточного до социального - работают в сложной взаимосвязи. (Чисто для иллюстрации рекомендую книгу Нефедова, Новосельцева, Ясайтиса «Гомеостаз на различных уровнях организации биосистем»).
И при разных значениях взаимовлияния все системы разных организмов будут реагировать по-разному.
Да, во многих случаях определенные реакции могут попадать в некое поле подобия, но в целом…
Вот простой пример. Есть реакции на фармакопею, различные для женщин и для мужчин.
Скажем, прогестерон, который важен и в организме мужчин и в организме женщин, воздействует на схожие биохимические процессы, тем не менее, производит совершенно разное действие на организмы людей разного пола. (Подробно не буду, поскольку каждый сам в состоянии посмотреть, чем отличается воздействие этого гормона на организмы разных полов).
И это - один из самых простых примеров.
Если мы начнем смотреть дальше, то увидим, что сложная фармакология производит разное воздействие на организмы, у которых различны:
Пол,
возраст,
тип центральной нервной системы,
тип периферической нервной системы,
тип билатеральной асимметрии,
тип доминирующего лобно-затылочного градиента,
группа крови,
резус-фактор
и так далее и тому подобное.
Кроме того, есть значительная разница в норме реакции на фармовоздействие у людей, имеющих разный психологический и социальный опыт отклика, как на собственное заболевание, так и на сам процесс лечения.
Плюс фактор степени заболевания - начальная, средняя, тяжелая.
А теперь смотрим главное.
Для того чтобы оценить фактор влияния того или иного нового препарата (метода лечения, метода диагностики) требуется клиническое исследование, как требует «доказательная медицина» в категории, скажем «А» (I), необходимо провести несколько (!) исследований, основанных на двойном слепом методе, исключающим плацебо-эффект. Причем, провести и на людях больных, которым и предназначается препарат, и на людях здоровых, чтобы оценить степень «чистого» воздействия вещества, которое изменяет коридор гомеостаза целевого фактора.
Вот прекрасная статья, которая дает некоторое представление о методах отбора репрезентативных групп при проведении статистической оценки отдельных параметров в области клинических исследований http://www.critical.ru/actual/statistica/pub_01.htm.
Прелесть этого подхода заключается в реальной качественной оценке размера репрезентативной группы по малому количеству параметров.
Но давайте прикинем, сколько же, на самом деле, нужно провести оценок при исследовании влияния сложных препаратов или методов воздействия на организм при реальных и честных «доказательных» исследованиях.
Займемся простейшей арифметикой.
Чтобы быть уверенным, что группа исследования действительно схожа по всем значимым параметрам, нужно подобрать ее таким образом, чтобы все указанные дифференциации совпадали.
Итак, начнем.
«Мальчик - девочка» - две разные группы. 2
«Возрастные группы» - минимум шесть (для простоты) http://enc-dic.com/enc_medicine/Vozrast-32193.html . 6
Группы по типу центральной нервной системы (типу темперамента, типу информационно-мотивационного отклика по Симонову П.В.) - четыре. 4
Группы по типу доминанты отделов периферической нервной системы - две. 2
Группы по разнице билатеральной асимметрии мозга - две. 2
Группы по разнице доминирования лобно-затылочного грандиента - две. 2
Группы по группе крови - четыре. 4
Группы по резус-фактору - две. 2
…
На этом я, пожалуй остановлюсь, хотя можно еще долго считать, сколько вариантов именно биохимического отклика может быть при разных вариантах, к примеру, соответствия психофизиологического типа и психо-социального, но это уже реально - дебри глухие, которые современная медицина практически не исследует и не очень представляет, что это такое.
Поэтому, просто считаем:
2х6х4х2х2х2х4х2=3072
То есть, для оценки воздействия любого нового лекарства или метода нужно (в рамках именно «доказательной» медицины!) провести 3072 исследования. Умножим это количество на количество пациентов в репрезентативной группе. При этом примем размер такой группы в среднем равный 40 (сорока) человекам. Да, это очень приблизительно, в указанной выше статье показано, как именно производится процесс определения выборки, но, как правило, это количество считается вполне значимым и достоверным. По крайней мере, в старые добрые времена это так и было.
Хотя, позволяя себе сделать маленькое лирическое отступление, в настоящее время с этим несколько напряженно. Например, беседуя с одной милой женщиной, зав. кафедрой гистологии в одном очень известном ВУЗе, я с удивлением узнал, что на современном историческом этапе, при написании кандидатских и докторских диссертаций в области медицины, оказывается достаточной репрезентативная группа в… 3-5 человек.
Я бы сам посмеялся, если бы это не было столь ужасно.
Но - продолжим.
Итак, мы берем группу с одинаковыми параметрами в сорок душ и умножаем это число на 3072.
Получаем - 122 880 человек.
Да, забыл, это число умножаем на два, поскольку требуется еще и контрольная группа.
Итого - 245 760 человек.
Да-да. Именно столько, по идее, нужно для проведения относительно грубых исследований (в один проход, что характерно!), для оценки действия того или иного фармацевтического средства или медицинского метода, чтобы они были достоверными в рамках «доказательной медицины» класса «А» (I).
Да, кстати, это число надо умножить минимум на два (2), чтобы как раз попасть в этот класс. (Помните? «данные, полученные при мета-анализе НЕСКОЛЬКИХ рандомизированных контролируемых исследований.»).
Но, как принято говорить в рекламе дешевых кухонных ножей, «и это еще не всё!».
Не стоит забывать, что люди по биохимическим, физиологическим, психологическим свойствам делятся еще и на расы и расовые подгруппы.
Значит, это число надо увеличить еще в некоторое количество раз. От трех (минимум) до 10-15. В среднем, чтобы не сильно путаться в цифрах - на четыре. Отсюда число испытуемых - порядка миллиона! 1 000 000.
Представили размер бедствия?
И это - только в том случае, если уже проведены предварительные исследования по отбору людей по данным категориям, обязательно с учетом того болеют они целевой болезнью или нет.
То есть, для проведения отбора в испытательные группы нужно просеять сквозь «оборочное сито» количество людей на порядок - два большее. Уже не миллион, а - сто миллионов. 100 000 000.
И это мы еще не упомянули такие характеристики, которые, в принципе, вообще учитываются врачами, но далеко не всегда учитываются в статистических исследованиях. Например - какие имеются предшествующие испытанию действия. Принимал ли испытуемый перед испытанием антибиотики, наркотические средства, транквилизаторы и т.д.? Ведь речь идет именно о людях больных, то есть тех, которые, так или иначе, подвергаются некоторым терапевтическим действиям и помимо испытаний.
И это мы еще не упомянули об индивидуальных или групповых состояниях, при проведении той или иной испытательной программы.
Но эти цифры даже не станем учитывать, поскольку очень неопределенно все это. Просто будем знать, что есть запас «по научности» подхода к исследованиям.
Но посмотрим, сколько же ресурсов затрачивается для проведения клинических испытаний и сколько вообще испытаний проводится.
Вот, к примеру, данные:
«Разработка нового лекарственного средства занимает около 10-15 лет, и в среднем она стоит около 1 млрд дол. США. Последние несколько лет во всем мире отмечается изменение стратегических бизнес-моделей крупных фармацевтических компаний с целью оптимизации затрат на разработку препаратов. В 2012 г. количество новых R&D-проектов составило около 10,5 тыс., что на 7,6% больше, чем в предыдущем году. Это свидетельствует о том, что на мировом фармацевтическом рынке отмечается рост R&D-активности компаний, занимающихся инновационной деятельностью. Результатом такой научно-исследовательской работы в США стало одобрение в 2012 г. 39 инновационных препаратов, что на 30% больше по сравне¬нию с предыдущим годом.»
Источник - http://gmpnews.ru/2013/06/tendencii-razvitiya-mirovogo-farmacevticheskogo-rynka-rd-proektov/.
(Для справки - R&D-проекты - это ихний иноземный вариант нашего НИОКРа - научно-исследовательской и опытно-конструкторской разработки. Research and development)
Представим себе, что все эти 10,5 тысяч проектов идут не последовательно, а последовательно-параллельно.
Сократим произвольно число одновременных исследований на порядок. Думаю, что не сильно ошибусь. То есть, предварительное число исследователей-испытателей умножаем еще на тысячу.
Итого - то есть, уже порядка десяти миллиардов. 10 000 000 000.
Допустим, что количество фармацевтических кампаний, которые реально занимаются исследованиями новых лекарств (что, разумеется, резко упрощает подсчеты, но не соответствует реалиям, но - все же…) ограничивается только пятьюдесятью основными мировыми - http://original-analog.ru/farma/krupnejshie-farmatsevticheskie-kompanii.
И допустим, что все кампании используют упомянутое количество пациентов-испытателей не новых для каждого исследования, а хотя бы на пятьдесят процентов - одних и тех же (что, откровенно говоря, маловероятно, поскольку заболевания-то у всех разные и целевые группы фармакологических препаратов - разные).
Умножаем уже сами. Можно в уме. Можно на калькуляторе.
Оценили цифру?
Это - чисто математический, чисто инженерный и чисто логический подход к самому понятию доказательной науки.
Да-да, на Земле сейчас народу немного меньше. Просто данное число исследований - реально необходимое для реально научной оценки достоверности так называемой «доказательной медицины».
В общем, для реально научно значимых исследованиях в рамках «доказательной медицины» требуется только людских ресурсов неизмеримо больше, чем существует людей на планете.
Нет-нет, я в курсе, что с высокой степенью вероятности многие параметры исследования «схлопываются», то есть при воздействии на организм определенными препаратами или методиками некоторые категории сепарации вполне могут показывать (и показывают в реальности) схожие величины.
Но даже, если мы сократим общее число исследований на пару порядков, то все равно становится очевидным, что ни о какой реальной достоверности при проведении такого рода исследований речи идти не может.
И еще один значимый момент. Неоднократно приходилось сталкиваться с ситуацией, когда некоторые принципиальные схемные решения, основанные на реальных свойствах применяемых инструментов и реальных же особенностях пациентов, наталкивались на противодействие со стороны тех, кто должен был воплощать алгоритмы оценки в жизнь - математиков и программистов. Тут ситуация оказалась странной. Будучи абсолютно уверенными в том, что именно методы математической статистики являются абсолютным инструментом решения проблемы оценки состояния, они умудрялись делать заявления такого рода:
«Зачем нам знать первоначальное состояние пациента и его личностные характеристики, если можно статистически оценить их динамику и выявить закономерности, только для него характерные?»
Что-то похожее, но со стороны врачей исследователей тоже звучало. В смысле - к чему нужно учитывать особенности пациента, если есть методы мат статистики? Но тут, как я понимаю, на первый план выступает некое религиозное чувство, которое испытывает неспециалист по отношению к инструменту, всей сути которого он не знает, но ему объяснили, что это - великолепно само по себе.
Таким образом, постараемся резюмировать.
Идея о научной доказательности в любых исследованиях, которые оценивают влияние тех или иных факторов на состояние человека - верна и заслуживает самой горячей поддержки.
Но вот те формы, которые мы наблюдаем в реальности горят о том, что на самом деле мы имеем не столько «доказательную медицину», сколько классическую спекуляцию, основанную на определенных сговорах заинтересованных лиц и на высоком уровне медицинской, математической и общенаучной неграмотности населения в целом.
Кроме того, стоит не забывать, что любые методы в современной науке ни в коем случае не могут оставаться в стороне от социального фактора влияния. Никакая «доказательная медицина» ни в коем случае не способна справиться с реальными целями и задачами, которые ставит перед собой производственный капитал в деле получения максимальной прибыли. Естественно, что любые фармацевтические формы, которые стоят дороже, но менее эффективные, будут иметь однозначный приоритет перед таковыми, но более эффективными и более дешевыми. Не стоит забывать, что медицина в настоящее время не столько стремится к исцелению больных, сколько в их продолжительному лечению.
То есть, все варианты современного мема «британские ученые доказали» на ближайшие несколько десятилетий останутся именно социально-политическими мемами, которые к реальной науке отношение имеют весьма опосредованное.
Ну и критика тех или иных методов, которые не относятся к бизнесу ведущих фирм, занимающихся медициной, всегда будет основана на интересах, прежде всего, именно бизнеса. А уж здоровье людей или реальные научные новации всегда будут оставаться на последнем месте.
Поэтому рекомендую всех, кто апеллирует к некой «доказательной медицине» в аргументации тех или иных одобрительных или критических оценок, спокойно посылать в сад, поскольку упомянутое явление в ближайшие годы будет оставаться исключительно инструментом социологических, политических и коммерческих манипуляций и спекуляций.
Оригинал статьи
Великолепный анализ и расчеты необходимых ресурсов, требующихся для выполнения тех условий, при которых исследование можно причислить к доказательной медицине и показывающие всю несостоятельность заявлений части медиков о приоритете и большей объективности этого направления.
Статья от karamergen. Наслаждайтесь.
(Статья большая - половину авторского листа примерно).
Я прекрасно понимаю, что большинство людей в интернете уже не в состоянии прочесть статью более одной страницы вордовского документа. Да это и не так важно. Данная статья - одна из цикла, который я сейчас делаю. Без краткого описания того, что называется «доказательной медициной» в современном мире, сложно будет аргументировать некоторые вещи, которые современные же чинуши от науки обозвали «лженаукой».
На самом деле термин «лженаука» - сам по себе лженаучен, прошу простить за каламбур.
Лженауки как таковой не бывает. Есть научная методология, есть исследования, которые ей или соответствуют, или не соответствуют. Любой набор феноменов имеет право на существование. Любая гипотеза, объясняющая эти феномены, имеет право на существование. А наукой или не наукой данная гипотеза становится только тогда, когда в чистых экспериментах с высокой вероятностью доказана реальная возможность существования такого рода фактов и возможен прогноз этих фактов с той же высокой вероятностью.
То есть, отрицательный результат эксперимента - не есть доказательство отсутствия факта. А вот наличие факта может подтвердить только положительный повторяемый в определенных условиях эксперимент.
Итак - поговорим о таком явлении, как
Доказательная медицина.
Не так давно пришлось выступать в одной радиопередаче на тему современного состояния медицинской науки. При этом пришлось пообщаться с одним достаточно известным медиком - врачом с большим опытом, как гематологической и хирургической клиники, так и скорой помощи.
Речь отчего-то зашла не только о современных метаниях наших чиновников от медицины, но и о научном методе. Была упомянута так называемая «доказательная медицина». И именно при ее упоминании врач мягко выдал все, что он по этому поводу думает. Как выяснилось впоследствии, при общении с рядом других медиков, мнение о «доказательной медицине» у большинства самые похабные.
Но проблема-то в том, что это направление весьма ценится у чиновников и популяризаторов (особенно западных), как сверхвесомый аргумент при отбивании значимых сумм в процессе сертифицирования или запрета на те или иные медицинские методы, те или иные фармакологические средства, те или иные государственные кампании по продвижению товаров медицинской направленности.
Разобравшись внимательно с тем, что собой представляет само понятие и методы его использования, я тоже проникся чувствами медицинских тружеников.
Просто потому, что представляю себе, что такое методика нормального эксперимента и что именно проталкивают под видом оной чиновники от медицины всех мастей.
Для начала я пошел самым простым путем - элементарно тянул определения из пресловутой Википедии. Почему? Да потому, что именно стиль вики характерен для подавляющего смыслового поля того, что за рубежом называют «настоящей наукой», а кроме того, именно этот стиль навязывается в современной России, как базовый.
Отсюда и отпляшем «цыганочку с выходом».
Итак:
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%BE%D0%BA%D0%B0%D0%B7%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BC%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%BD%D0%B0
Начнем с простых цитат:
«Доказа́тельная медици́на (англ. Evidence-based medicine - медицина, основанная на доказательствах) - подход к медицинской практике, при котором решения о применении профилактических, диагностических и лечебных мероприятий принимаются исходя из имеющихся доказательств их эффективности и безопасности, а такие доказательства подвергаются поиску, сравнению, обобщению и широкому распространению для использования в интересах больных (Evidence Based Medicine Working Group, 1993).»
Заодно еще один тонкий момент, который в той статье указан:
«Термин «доказательная медицина» был предложен группой канадских учёных из Университета Мак-Мастера (1990).
Хотя общепринятого определения термин пока не имеет, но концепции, стоящие за ним, быстро распространяются.»
А теперь давайте подумаем, какая именно концепция проводится, как базовая.
Вот ссылка на статью некоего A. Li Wan Po, Университет Ноттингема, Великобритания (что-то сразу возникает стойкая ассоциация на тему «британские ученые доказали», но это - классическая непереводимая игра слов, характерная для критического сектора русскоязычного интернета).
http://www.nedug.ru/lib/lit/farm/01oct/farm10/farm.htm.
Статья называется «Фармакология - Фармакотерапия, основанная на доказательствах».
Приводится критерий доказательности:
«По мнению Шведского совета по технологии оценки в здравоохранении, качество доказательств из этих источников различается по достоверности и убывает в следующем порядке: 1) рандомизированное контролируемое испытание; 2) нерандомизированное испытание с одновременным контролем; 3) нерандомизированное испытание с историческим контролем; 4) когортное исследование; 5) исследование типа “случай-контроль”; 6) перекрестное испытание; 7) результаты наблюдений; 8) описание отдельных случаев.»
Вроде все нормально, но с другой стороны в единой системе оказались и «доказательства», которые вполне научно оцениваются с точки зрения классического эксперимента, и «доказательства», которые основываются на таких эфемерных признаках, как «ощущения пациента».
Вот, к примеру, цитата оттуда же:
«Что, например, понимать под тяжестью герпетической инфекции при лечении мазью с ацикловиром? Следует ли оценивать ее по объективным (площадь поражений) или субъективным (зуд, боль) параметрам? Как они соотносятся с общей оценкой? Лучше ли выбрать одну общую оценку? В дерматологии предпочтение обычно отдают мнению самого больного, хотя в некоторых исследованиях выраженность зуда оценивалась врачом. При анализе результатов лечения хронических заболеваний важно пренебречь непосредственным эффектом и попытаться оценить менее заметные но, вероятно, более важные аспекты терапии, в частности ее влияние на качество жизни больных. Причем необходимо проверить информативность методов оценки качества жизни. Этот процесс трудоемкий и дорогой, но результаты, полученные с помощью непроверенных методов, вряд ли, будут иметь практическое значение.»
Далее - просто приводим соображения чисто научно-парадигмального характера.
Имеется некое фармакологическое средство. Средство это позиционируется, как лекарственное от некоторых болезней. А если точнее - рекомендуется при некоторых заболеваниях, поскольку влияет на тот или иной параметр болезненного процесса.
(Заранее оговорюсь - я, как человек с чисто инженерным научным подходом, стараюсь выявить логику именно системного характера).
Итак, некое фармакологическое средство (или терапевтический метод), который должен вернуть тот или иной функциональный процесс организма в рамки гомеостатического коридора, который именно для этого организма является нормальным, то есть, позволяющим всему организму функционировать в качестве «здорового».
И вот тут начинается странное.
Когда проводится некое воздействие на организм, скажем, неким веществом, то предполагается, что это вещество оказывает одинаковое (!) влияние на тот или иной процесс (специфический для данного вещества) на любого человека. Но это, разумеется, в идеале. Поскольку всем известно, что вещества, которое оказывает влияние идентичное в любом случае - просто не существует.
Если брать простую химическую реакцию, например, воздействие раствора кислоты на раствор щелочи конкретных видов, то реакции такие описаны давно и подробно. При этом учитывается вчерне сам механизм взаимодействия веществ, а также те условия, при которых он может протекать. Ну, скажем, температура (от которой зависит скорость реакции), объемы реагирующих веществ, остаточные количества не прореагировавших веществ, чистота применяемых препаратов и многое другое.
То есть, уже в варианте простейших взаимодействий выявляется интересная вещь: параметры химической реакции зависят не только от собственно характера вступающих во взаимодействие химикатов, но и от набора дополнительных условий. Подчеркну - значимых условий.
Еще сложнее - на порядки - ситуация, когда некое вещество начинает работать в организме.
Тут архиважно понимать, что организм - это не есть набор биохимических реакций, которые работают автономно и каждая самостоятельно. Организм - это система, в которой все буквально подсистемы, на всех уровнях - от клеточного до социального - работают в сложной взаимосвязи. (Чисто для иллюстрации рекомендую книгу Нефедова, Новосельцева, Ясайтиса «Гомеостаз на различных уровнях организации биосистем»).
И при разных значениях взаимовлияния все системы разных организмов будут реагировать по-разному.
Да, во многих случаях определенные реакции могут попадать в некое поле подобия, но в целом…
Вот простой пример. Есть реакции на фармакопею, различные для женщин и для мужчин.
Скажем, прогестерон, который важен и в организме мужчин и в организме женщин, воздействует на схожие биохимические процессы, тем не менее, производит совершенно разное действие на организмы людей разного пола. (Подробно не буду, поскольку каждый сам в состоянии посмотреть, чем отличается воздействие этого гормона на организмы разных полов).
И это - один из самых простых примеров.
Если мы начнем смотреть дальше, то увидим, что сложная фармакология производит разное воздействие на организмы, у которых различны:
Пол,
возраст,
тип центральной нервной системы,
тип периферической нервной системы,
тип билатеральной асимметрии,
тип доминирующего лобно-затылочного градиента,
группа крови,
резус-фактор
и так далее и тому подобное.
Кроме того, есть значительная разница в норме реакции на фармовоздействие у людей, имеющих разный психологический и социальный опыт отклика, как на собственное заболевание, так и на сам процесс лечения.
Плюс фактор степени заболевания - начальная, средняя, тяжелая.
А теперь смотрим главное.
Для того чтобы оценить фактор влияния того или иного нового препарата (метода лечения, метода диагностики) требуется клиническое исследование, как требует «доказательная медицина» в категории, скажем «А» (I), необходимо провести несколько (!) исследований, основанных на двойном слепом методе, исключающим плацебо-эффект. Причем, провести и на людях больных, которым и предназначается препарат, и на людях здоровых, чтобы оценить степень «чистого» воздействия вещества, которое изменяет коридор гомеостаза целевого фактора.
Вот прекрасная статья, которая дает некоторое представление о методах отбора репрезентативных групп при проведении статистической оценки отдельных параметров в области клинических исследований http://www.critical.ru/actual/statistica/pub_01.htm.
Прелесть этого подхода заключается в реальной качественной оценке размера репрезентативной группы по малому количеству параметров.
Но давайте прикинем, сколько же, на самом деле, нужно провести оценок при исследовании влияния сложных препаратов или методов воздействия на организм при реальных и честных «доказательных» исследованиях.
Займемся простейшей арифметикой.
Чтобы быть уверенным, что группа исследования действительно схожа по всем значимым параметрам, нужно подобрать ее таким образом, чтобы все указанные дифференциации совпадали.
Итак, начнем.
«Мальчик - девочка» - две разные группы. 2
«Возрастные группы» - минимум шесть (для простоты) http://enc-dic.com/enc_medicine/Vozrast-32193.html . 6
Группы по типу центральной нервной системы (типу темперамента, типу информационно-мотивационного отклика по Симонову П.В.) - четыре. 4
Группы по типу доминанты отделов периферической нервной системы - две. 2
Группы по разнице билатеральной асимметрии мозга - две. 2
Группы по разнице доминирования лобно-затылочного грандиента - две. 2
Группы по группе крови - четыре. 4
Группы по резус-фактору - две. 2
…
На этом я, пожалуй остановлюсь, хотя можно еще долго считать, сколько вариантов именно биохимического отклика может быть при разных вариантах, к примеру, соответствия психофизиологического типа и психо-социального, но это уже реально - дебри глухие, которые современная медицина практически не исследует и не очень представляет, что это такое.
Поэтому, просто считаем:
2х6х4х2х2х2х4х2=3072
То есть, для оценки воздействия любого нового лекарства или метода нужно (в рамках именно «доказательной» медицины!) провести 3072 исследования. Умножим это количество на количество пациентов в репрезентативной группе. При этом примем размер такой группы в среднем равный 40 (сорока) человекам. Да, это очень приблизительно, в указанной выше статье показано, как именно производится процесс определения выборки, но, как правило, это количество считается вполне значимым и достоверным. По крайней мере, в старые добрые времена это так и было.
Хотя, позволяя себе сделать маленькое лирическое отступление, в настоящее время с этим несколько напряженно. Например, беседуя с одной милой женщиной, зав. кафедрой гистологии в одном очень известном ВУЗе, я с удивлением узнал, что на современном историческом этапе, при написании кандидатских и докторских диссертаций в области медицины, оказывается достаточной репрезентативная группа в… 3-5 человек.
Я бы сам посмеялся, если бы это не было столь ужасно.
Но - продолжим.
Итак, мы берем группу с одинаковыми параметрами в сорок душ и умножаем это число на 3072.
Получаем - 122 880 человек.
Да, забыл, это число умножаем на два, поскольку требуется еще и контрольная группа.
Итого - 245 760 человек.
Да-да. Именно столько, по идее, нужно для проведения относительно грубых исследований (в один проход, что характерно!), для оценки действия того или иного фармацевтического средства или медицинского метода, чтобы они были достоверными в рамках «доказательной медицины» класса «А» (I).
Да, кстати, это число надо умножить минимум на два (2), чтобы как раз попасть в этот класс. (Помните? «данные, полученные при мета-анализе НЕСКОЛЬКИХ рандомизированных контролируемых исследований.»).
Но, как принято говорить в рекламе дешевых кухонных ножей, «и это еще не всё!».
Не стоит забывать, что люди по биохимическим, физиологическим, психологическим свойствам делятся еще и на расы и расовые подгруппы.
Значит, это число надо увеличить еще в некоторое количество раз. От трех (минимум) до 10-15. В среднем, чтобы не сильно путаться в цифрах - на четыре. Отсюда число испытуемых - порядка миллиона! 1 000 000.
Представили размер бедствия?
И это - только в том случае, если уже проведены предварительные исследования по отбору людей по данным категориям, обязательно с учетом того болеют они целевой болезнью или нет.
То есть, для проведения отбора в испытательные группы нужно просеять сквозь «оборочное сито» количество людей на порядок - два большее. Уже не миллион, а - сто миллионов. 100 000 000.
И это мы еще не упомянули такие характеристики, которые, в принципе, вообще учитываются врачами, но далеко не всегда учитываются в статистических исследованиях. Например - какие имеются предшествующие испытанию действия. Принимал ли испытуемый перед испытанием антибиотики, наркотические средства, транквилизаторы и т.д.? Ведь речь идет именно о людях больных, то есть тех, которые, так или иначе, подвергаются некоторым терапевтическим действиям и помимо испытаний.
И это мы еще не упомянули об индивидуальных или групповых состояниях, при проведении той или иной испытательной программы.
Но эти цифры даже не станем учитывать, поскольку очень неопределенно все это. Просто будем знать, что есть запас «по научности» подхода к исследованиям.
Но посмотрим, сколько же ресурсов затрачивается для проведения клинических испытаний и сколько вообще испытаний проводится.
Вот, к примеру, данные:
«Разработка нового лекарственного средства занимает около 10-15 лет, и в среднем она стоит около 1 млрд дол. США. Последние несколько лет во всем мире отмечается изменение стратегических бизнес-моделей крупных фармацевтических компаний с целью оптимизации затрат на разработку препаратов. В 2012 г. количество новых R&D-проектов составило около 10,5 тыс., что на 7,6% больше, чем в предыдущем году. Это свидетельствует о том, что на мировом фармацевтическом рынке отмечается рост R&D-активности компаний, занимающихся инновационной деятельностью. Результатом такой научно-исследовательской работы в США стало одобрение в 2012 г. 39 инновационных препаратов, что на 30% больше по сравне¬нию с предыдущим годом.»
Источник - http://gmpnews.ru/2013/06/tendencii-razvitiya-mirovogo-farmacevticheskogo-rynka-rd-proektov/.
(Для справки - R&D-проекты - это ихний иноземный вариант нашего НИОКРа - научно-исследовательской и опытно-конструкторской разработки. Research and development)
Представим себе, что все эти 10,5 тысяч проектов идут не последовательно, а последовательно-параллельно.
Сократим произвольно число одновременных исследований на порядок. Думаю, что не сильно ошибусь. То есть, предварительное число исследователей-испытателей умножаем еще на тысячу.
Итого - то есть, уже порядка десяти миллиардов. 10 000 000 000.
Допустим, что количество фармацевтических кампаний, которые реально занимаются исследованиями новых лекарств (что, разумеется, резко упрощает подсчеты, но не соответствует реалиям, но - все же…) ограничивается только пятьюдесятью основными мировыми - http://original-analog.ru/farma/krupnejshie-farmatsevticheskie-kompanii.
И допустим, что все кампании используют упомянутое количество пациентов-испытателей не новых для каждого исследования, а хотя бы на пятьдесят процентов - одних и тех же (что, откровенно говоря, маловероятно, поскольку заболевания-то у всех разные и целевые группы фармакологических препаратов - разные).
Умножаем уже сами. Можно в уме. Можно на калькуляторе.
Оценили цифру?
Это - чисто математический, чисто инженерный и чисто логический подход к самому понятию доказательной науки.
Да-да, на Земле сейчас народу немного меньше. Просто данное число исследований - реально необходимое для реально научной оценки достоверности так называемой «доказательной медицины».
В общем, для реально научно значимых исследованиях в рамках «доказательной медицины» требуется только людских ресурсов неизмеримо больше, чем существует людей на планете.
Нет-нет, я в курсе, что с высокой степенью вероятности многие параметры исследования «схлопываются», то есть при воздействии на организм определенными препаратами или методиками некоторые категории сепарации вполне могут показывать (и показывают в реальности) схожие величины.
Но даже, если мы сократим общее число исследований на пару порядков, то все равно становится очевидным, что ни о какой реальной достоверности при проведении такого рода исследований речи идти не может.
И еще один значимый момент. Неоднократно приходилось сталкиваться с ситуацией, когда некоторые принципиальные схемные решения, основанные на реальных свойствах применяемых инструментов и реальных же особенностях пациентов, наталкивались на противодействие со стороны тех, кто должен был воплощать алгоритмы оценки в жизнь - математиков и программистов. Тут ситуация оказалась странной. Будучи абсолютно уверенными в том, что именно методы математической статистики являются абсолютным инструментом решения проблемы оценки состояния, они умудрялись делать заявления такого рода:
«Зачем нам знать первоначальное состояние пациента и его личностные характеристики, если можно статистически оценить их динамику и выявить закономерности, только для него характерные?»
Что-то похожее, но со стороны врачей исследователей тоже звучало. В смысле - к чему нужно учитывать особенности пациента, если есть методы мат статистики? Но тут, как я понимаю, на первый план выступает некое религиозное чувство, которое испытывает неспециалист по отношению к инструменту, всей сути которого он не знает, но ему объяснили, что это - великолепно само по себе.
Таким образом, постараемся резюмировать.
Идея о научной доказательности в любых исследованиях, которые оценивают влияние тех или иных факторов на состояние человека - верна и заслуживает самой горячей поддержки.
Но вот те формы, которые мы наблюдаем в реальности горят о том, что на самом деле мы имеем не столько «доказательную медицину», сколько классическую спекуляцию, основанную на определенных сговорах заинтересованных лиц и на высоком уровне медицинской, математической и общенаучной неграмотности населения в целом.
Кроме того, стоит не забывать, что любые методы в современной науке ни в коем случае не могут оставаться в стороне от социального фактора влияния. Никакая «доказательная медицина» ни в коем случае не способна справиться с реальными целями и задачами, которые ставит перед собой производственный капитал в деле получения максимальной прибыли. Естественно, что любые фармацевтические формы, которые стоят дороже, но менее эффективные, будут иметь однозначный приоритет перед таковыми, но более эффективными и более дешевыми. Не стоит забывать, что медицина в настоящее время не столько стремится к исцелению больных, сколько в их продолжительному лечению.
То есть, все варианты современного мема «британские ученые доказали» на ближайшие несколько десятилетий останутся именно социально-политическими мемами, которые к реальной науке отношение имеют весьма опосредованное.
Ну и критика тех или иных методов, которые не относятся к бизнесу ведущих фирм, занимающихся медициной, всегда будет основана на интересах, прежде всего, именно бизнеса. А уж здоровье людей или реальные научные новации всегда будут оставаться на последнем месте.
Поэтому рекомендую всех, кто апеллирует к некой «доказательной медицине» в аргументации тех или иных одобрительных или критических оценок, спокойно посылать в сад, поскольку упомянутое явление в ближайшие годы будет оставаться исключительно инструментом социологических, политических и коммерческих манипуляций и спекуляций.
Оригинал статьи