Эффективность лекарств
В связи с новостями о том, что гилеадовский ремдесивир неплохо показал себя в испытаниях начались вопросы о том, что неужели уже готово лекарство и скоро ли его все смогут получить.
Поэтому вот небольшой ликбез о том, на что следует обращать внимание в таких новостях, примерно в порядке важности, но вообще для полноценного понимания результатов все эти факторы очень важны:
Что измеряют - эффект лекарства измеряется не простым "вылечило-не вылечило". Измерять могут самые разные вещи: процент умерших, вероятность применения ИВЛ, вероятность вторичной инфекции, и т.д. Важно также смотреть - измеряется прямой эффект на здоровье или какой-то маркер. Например, если измеряется количество вируса в крови и видно что лекарство его снижает, то это вовсе не значит, что лекарство будет обязательно иметь пользу для выздоровления. Важно также смотреть на то, в какой момент измеряют. Например, теоретически может быть такое, что через две недели после начала лечения разница большая, а через месяц - группы на плацебо и на лекарстве выглядят идентично. Или наобортот - сначала идентично, а разница видна позже. Иногда составляют некую шкалу в которой баллами оцениваются разные аспекты состояния пациента и смотрят на улучшение по количеству баллов. В общем, интерпретация результата далеко не всегда очевидна, надо внимательно читать о чем идет речь. В случае ремдисивира смотрели на то как быстро выписывали пациентов. (См. примечание внизу). Помимо основного результата, по которому собственно компания собирается оценивать эффективность и получать разрешение на продажу от FDA, зачастую измеряются и множество вторичных. Они важны для лучшего понимания того, как работает препарат, а в будущем могут быть переведены и в основные. В этом испытании их было почти 30, и один из критериев - процент умерших.
Величина эффекта - естественно, надо смотреть не просто на измеряемые параметры среди принимавших лекарство, а обязательно сравнивать их с группой плацебо и оценивать насколько велика разница между ними, причем надо смотреть и на проценты и на абсолютные значения. Например, в случае ремдесивира людей на плацебо выписывали из госпиталя в среднем через 15 дней, а на ремдесивире - через 11. В абсолютных значениях разница в 4 дня, в относительных - 30%. В плацебо группе умерли 11.6%, а на ремдесивире - 8.0%.
Размер испытания и стат достоверность - сколько человек было в испытании? Цифры варьировать могут от единиц до десятков, сотен и тысяч. Большой размер испытания это обычно плюс. Но при этом надо иметь в виду, что большое испытание может аккуратно и надежно измерить даже небольшой эффект лекарства, а в маленьком достоверным будет лишь большой эффект. Испытание ремдесивира было среднего размера - примерно по 500 человек в группе. Упомянутая выше разница в смертях при этом не достигла статистической достоверности, т.е. с большой вероятностью могла быть делом случая, хотя вполне возможно что она реальна. Если она реальна, то было бы испытание больше - мы бы с большей уверенностью это могли утверждать, но заметьте, что разница-то сама по себе не очень велика.
Популяция - кого набирали в испытания? Как правило в испытании существуют жесткие правила о том, кто может в нем участвовать чтобы создать группу для ответа на конкретный вопрос. Иногда это могут быть люди с первыми симптомами вируса, а иногда - на границе со смертью. Иногда берут в целом здоровых людей, а иногда с дополнительными проблемами со здоровьем, иногда с конкретными дополнительными проблемами со здоровьем (например с диабетом). Иногда берут до определенного возраста, а иногда - после. Результаты для одной популяции больных могут не распространятся на другие (собственно поэтому их и определяют так жестко - чтобы как можно лучше увидеть эффект). В объявлении от NIH популяция не указана. Можно пойти на ClinicalTrials.gov и там сделать поиск. Видим, что там длинный список критериев, но в общем и целом брали почти всех требующих госпитализации за исключением уже почти выздоровевших. Это не обязательно хорошо. Возможно что лекарство помогало лишь какой-то одной группе пациентов, а другим даже вредило. Для того, чтобы в этом разобраться исследователям надо будет смотреть на подгруппы, но результаты по подгруппам будут менее надежными, особенно если их не планировали заранее.
Примечание: На ClinicalTrials.gov отслеживаются все изменения в описании испытания. И там видно, что сначала эффект лекарства должен был оцениваться по 8-бальной шкале в течение первых 15 дней, и лишь совсем недавно было сделано изменение на "время до выписки". В самом по себе факте изменения ничего плохого нет, именно для этого испытания делают двойными слепыми - чтобы исследователи не могли глядя на уже существующие данные передвигать ворота. В отсутствие этих данных ворота тоже особо двигать не стоит, но может быть множество уважительных причин их таки подвинуть. Вроде бы тут их подвинули потому что стало понятно, что болезнь длится дольше 15 дней, но почему поменяли со шкалы на время до выписки мы не знаем. Я собственно для чего тут это привожу - подчеркнуть важность того, что именно измеряется. По исходным критериям вполне возможно бы оказалось, что ремдесивир не эффективен.
В общем, как это часто бывает - простых ответов у меня для вас нет.
Поэтому вот небольшой ликбез о том, на что следует обращать внимание в таких новостях, примерно в порядке важности, но вообще для полноценного понимания результатов все эти факторы очень важны:
Что измеряют - эффект лекарства измеряется не простым "вылечило-не вылечило". Измерять могут самые разные вещи: процент умерших, вероятность применения ИВЛ, вероятность вторичной инфекции, и т.д. Важно также смотреть - измеряется прямой эффект на здоровье или какой-то маркер. Например, если измеряется количество вируса в крови и видно что лекарство его снижает, то это вовсе не значит, что лекарство будет обязательно иметь пользу для выздоровления. Важно также смотреть на то, в какой момент измеряют. Например, теоретически может быть такое, что через две недели после начала лечения разница большая, а через месяц - группы на плацебо и на лекарстве выглядят идентично. Или наобортот - сначала идентично, а разница видна позже. Иногда составляют некую шкалу в которой баллами оцениваются разные аспекты состояния пациента и смотрят на улучшение по количеству баллов. В общем, интерпретация результата далеко не всегда очевидна, надо внимательно читать о чем идет речь. В случае ремдисивира смотрели на то как быстро выписывали пациентов. (См. примечание внизу). Помимо основного результата, по которому собственно компания собирается оценивать эффективность и получать разрешение на продажу от FDA, зачастую измеряются и множество вторичных. Они важны для лучшего понимания того, как работает препарат, а в будущем могут быть переведены и в основные. В этом испытании их было почти 30, и один из критериев - процент умерших.
Величина эффекта - естественно, надо смотреть не просто на измеряемые параметры среди принимавших лекарство, а обязательно сравнивать их с группой плацебо и оценивать насколько велика разница между ними, причем надо смотреть и на проценты и на абсолютные значения. Например, в случае ремдесивира людей на плацебо выписывали из госпиталя в среднем через 15 дней, а на ремдесивире - через 11. В абсолютных значениях разница в 4 дня, в относительных - 30%. В плацебо группе умерли 11.6%, а на ремдесивире - 8.0%.
Размер испытания и стат достоверность - сколько человек было в испытании? Цифры варьировать могут от единиц до десятков, сотен и тысяч. Большой размер испытания это обычно плюс. Но при этом надо иметь в виду, что большое испытание может аккуратно и надежно измерить даже небольшой эффект лекарства, а в маленьком достоверным будет лишь большой эффект. Испытание ремдесивира было среднего размера - примерно по 500 человек в группе. Упомянутая выше разница в смертях при этом не достигла статистической достоверности, т.е. с большой вероятностью могла быть делом случая, хотя вполне возможно что она реальна. Если она реальна, то было бы испытание больше - мы бы с большей уверенностью это могли утверждать, но заметьте, что разница-то сама по себе не очень велика.
Популяция - кого набирали в испытания? Как правило в испытании существуют жесткие правила о том, кто может в нем участвовать чтобы создать группу для ответа на конкретный вопрос. Иногда это могут быть люди с первыми симптомами вируса, а иногда - на границе со смертью. Иногда берут в целом здоровых людей, а иногда с дополнительными проблемами со здоровьем, иногда с конкретными дополнительными проблемами со здоровьем (например с диабетом). Иногда берут до определенного возраста, а иногда - после. Результаты для одной популяции больных могут не распространятся на другие (собственно поэтому их и определяют так жестко - чтобы как можно лучше увидеть эффект). В объявлении от NIH популяция не указана. Можно пойти на ClinicalTrials.gov и там сделать поиск. Видим, что там длинный список критериев, но в общем и целом брали почти всех требующих госпитализации за исключением уже почти выздоровевших. Это не обязательно хорошо. Возможно что лекарство помогало лишь какой-то одной группе пациентов, а другим даже вредило. Для того, чтобы в этом разобраться исследователям надо будет смотреть на подгруппы, но результаты по подгруппам будут менее надежными, особенно если их не планировали заранее.
Примечание: На ClinicalTrials.gov отслеживаются все изменения в описании испытания. И там видно, что сначала эффект лекарства должен был оцениваться по 8-бальной шкале в течение первых 15 дней, и лишь совсем недавно было сделано изменение на "время до выписки". В самом по себе факте изменения ничего плохого нет, именно для этого испытания делают двойными слепыми - чтобы исследователи не могли глядя на уже существующие данные передвигать ворота. В отсутствие этих данных ворота тоже особо двигать не стоит, но может быть множество уважительных причин их таки подвинуть. Вроде бы тут их подвинули потому что стало понятно, что болезнь длится дольше 15 дней, но почему поменяли со шкалы на время до выписки мы не знаем. Я собственно для чего тут это привожу - подчеркнуть важность того, что именно измеряется. По исходным критериям вполне возможно бы оказалось, что ремдесивир не эффективен.
В общем, как это часто бывает - простых ответов у меня для вас нет.