Роксана Мухарямова - Доказательная медицина. Чек-лист здорового человека, или Что делать, пока ничего не болит

Доказательная медицина (ДМ) сегодня – это один из способов собрать, обобщить, сравнить и подвергнуть анализу все имеющиеся знания и данные (гипотезы, результаты исследований) о профилактике, диагностике и лечении заболеваний. Это наиболее полная и объективная картина современной медицины, однако не лишенная и своих минусов. Мы не будем подробно останавливаться на теории ДМ, о которой вы легко можете найти информацию[1], но подробнее поговорим о наиболее популярных заблуждениях, с ней связанных.

Считалось, что русский врач лечит душой, а у тех – «других» – все по кальке. В настоящее время это привело к тому, что «нестандартный» врач нестандартно лечит стандартную патологию, зачастую используя альтернативные методы и называя это персонифицированным подходом. Разумеется, такой подход привлекает. Однако доказательная медицина основана на совокупности мнений и их системном анализе, это синтез различных подходов, это некоторая «страховка» от ошибок и заблуждений.

Мы трезво оцениваем силу научного метода и статистические погрешности. Мы много учимся, чтобы понимать или хотя бы подозревать лобби больших корпораций и организаций, видеть некачественный подход и четко осознавать методологию исследований. Увы, сам термин тоже стал популярным, и некоторые стали пользоваться им недобросовестно.

Итак, что же такое доказательная медицина?

Основные типы научных исследований, которые чаще всего учитываются для принятия клинических решений:

1) Систематический обзор (Systematic review) – научное исследование (анализ) всех опубликованных отдельных медицинских исследований на определенную тему с целью их критического анализа и оценки. Задача – свести к минимуму возможные случайные или систематические ошибки, которые могут влиять на результаты отдельных исследований, искажать их.

2) Мета-анализ (Meta-analysis) – может быть частью систематического обзора, также объединяет результаты нескольких исследований для проверки одной или нескольких взаимосвязанных научных гипотез (количественное объединение).

3) Рандомизированные контролируемые двойные слепые клинические исследования (Randomized clinical trials) – исследования, где для снижения вероятности ошибок наблюдения проводят в двух группах (одна из них – с вмешательством: например, испытуемым дается исследуемый препарат), при этом ни исследователи, ни исследуемые не знают, к какой группе они отнесены. Обязательное условие – рандомное распределение участников, когда они распределены по группам случайным образом.

В некоторых случаях (очень редкое заболевание, например) во внимание могут приниматься и оригинальные статьи (результаты отдельных исследований).

Рис. 1. Пирамида доказательной медицины: иерархия доказательств[2]

Казалось бы, все довольно просто, особенно если вы привыкли доверять математическим методам, статистике, так логично позволяющим объективизировать такую странную науку, как медицина. Увы, до «медицины стандартов», которая так сильно бы облегчила работу врачам, нам никогда не дойти. Почему?

На примере American Heart Association расскажем о процессе создания клинических рекомендаций – гайдлайнов. Безусловно, процесс долгий, но ускорить его без потери качества не получается. Именно поэтому в гайдлайны часто могут быть не включены исследования, опубликованные недавно (см. Рис. 2). К сожалению, в России процесс может немного отличаться.

Рис. 2. Процесс создания гайдлайнов в American Heart Association [3]

Исторически профессиональные сообщества, занимающиеся разработкой руководств по клинической практике для лечения заболеваний, могут по-разному формулировать понятия уровней доказательности и рекомендаций. В таблице 1 вы найдете расшифровку терминов, которыми в своих рекомендациях пользуется Европейское Общество Кардиологов (European Society of Cardiology).

Таблица 1

Пример описания рекомендаций и уровни доказательности[4]

Классы рекомендации ESC

Уровни доказательности ESC

Справедливо полагать, что наиболее объективные данные мы можем получить только в результате больших исследований, где много участников. Однако в медицине в зависимости от объекта исследования используются любые достоверные данные, будь то рандомизированные исследования, обсервационные исследования, эксперименты, серии случаев, сообщения о случаях или опыт врачей, помогающие оптимально помочь пациентам.