Текст книги "Доказательная медицина. Что, когда и зачем принимать"

«И все бы хорошо, да что-то нехорошо»[64]64
  Цит. по: Гайдар А.П. Сказка о военной тайне, о Мальчише-Кибальчише и его твердом слове. Москва: ОНИКС, 2014.


[Закрыть], – как писал Аркадий Гайдар.

Если посадить «на конверты» сотрудника той же структуры, которая проводит исследование, то о полной незаинтересованности его в результатах говорить нельзя. Клинические исследования хорошо оплачиваются, они выгодны кафедрам и институтам, всем хочется получить как можно больше заказов и заработать как можно больше денег. Конкуренция в науке, надо сказать, такая же жесткая, как и в других сферах бизнеса, образно говоря – десять ртов на один кусок. Оплачивает проведение исследования заказчик, который в 95 % случаев является создателем или производителем того, что исследуется. Такой заказчик, разумеется, заинтересован в положительном результате. «Хорошая» кафедра или «хороший» институт, которые дают заказчику желаемый результат, могут рассчитывать на последующие заказы, а вот с теми, кто ожиданий не оправдал, повторно иметь дело вряд ли захочется. Поэтому исследователи априори нацелены на хороший результат, и «вроде бы постороннему» лаборанту кафедры, которому поручили раздавать конверты, всегда можно сказать: «Ты не выкобенивайся, дорогуша, со своей принципиальностью, мы с тобой одному делу служим, на одной кафедре работаем». В результате все конверты будут вскрыты разом, для ознакомления. А если известно, в какую группу направляется участник, имеющий данный номер, то можно организовать их регистрацию соответствующим образом.

Если же поручить выдачу конвертов «засланному казачку», то есть совершенно постороннему человеку, то и с ним можно договориться. Все мы люди, и ничто человеческое нам не чуждо. Или же можно выкрасть у него конверты, вскрыть их с соблюдением всех мер предосторожности, изучить их содержимое, а после снова запечатать и вернуть на место.

«Ну это уж чересчур! – скажут сейчас некоторые читатели. – Какие-то шпионские страсти-мордасти! И ради чего?»

Ради миллиардов долларов, евро, рублей, фунтов… По оценке Центра Тафтса по изучению разработки лекарств (Tufts Center for the Study of Drug Development), являющегося академическим некоммерческим аналитическим центром при Университете Тафтса в Бостоне, стоимость клинических испытаний одного лекарственного препарата в среднем составляет 2 870 000 000 долларов (два миллиарда восемьсот семьдесят миллионов!)[65]65
  DiMasi J.A., Grabowski H.G., Hansen R.A. Innovation in the Pharmaceutical Industry: New Estimates of R&D Costs // Journal of Health Economics. 2016. Vol. 47. P. 20–33.


[Закрыть]. Эта цифра представляет собой усредненную сумму, отражающую расходы на исследования всех создаваемых препаратов, как запущенных в производство, так и тех, эффективность которых не была доказана. Эксперты считают, что затраты на клинические испытания могут составлять до 50 % стоимости разработки нового препарата.

Когда на кону стоят такие деньги… Ну, вы понимаете.

Можно попробовать усложнить коды. В простом случае код 01 будет означать направление в основную группу, а код 02 – в контрольную. Если экспериментатор узнает, куда попал один пациент с таким-то кодом, то он сможет без помех манипулировать кодами. Но если для каждой группы будет создано по сотне-другой кодов (а почему бы и нет?), то манипулировать ими станет гораздо сложнее. Но лучше всего сделать рандомизацию дистанционной и «слепой», так будет надежнее всего. Зарегистрировав очередного участника, экспериментатор связывается по телефону или по интернету с Центром управления исследованием и получает оттуда код для этого участника. Коды зашифрованы так, что экспериментатор не может понять, в какую группу направляется участник. Это станет ясно только после того, как отбор будет закончен. Выдачей кодов может заниматься не живой человек, подверженный соблазнам, а компьютер. Да, разумеется, компьютер можно «хакнуть», но на сегодняшний день дистанционная слепая рандомизация считается лучшим способом отбора.

Вот вам домашнее задание – придумайте на досуге более надежный способ рандомизации. Удачная идея может принести вам мировую славу и огромные деньги, так что есть, ради чего напрягаться.

В современном мире все находится под контролем, в том числе и клинические исследования. В ходе исследования всегда существует вероятность проверки со стороны каких-то независимых организаций. Но если вы немного «пошаманите» с распределением по группам, то можете считать, что нужный результат у вас в кармане. Махинации с распределением по группам стоят на первом месте среди всех нарушений, наблюдающихся при клинических исследованиях. Есть даже такая горькая шутка: «Распределение бывает честным лишь в тех исследованиях, которые проводятся только на бумаге». Насчет «только на бумаге» – это не преувеличение. Липовые медицинские исследования выявляются ежегодно. Абсолютным рекордсменом в области фальсификации научных данных на сегодняшний день считается японский анестезиолог Еситака Фудзи, опубликовавший 249 научных статей за период с 1993 по 2012 годы. Такая плодовитость, а также некоторые несостыковки в статьях привлекли внимание редакторов научных журналов, в которые доктор Еситака отправлял свои работы. Научная экспертиза 212 публикаций выявила фальсификацию результатов в 172 из них, причем 126 статей были в буквальном смысле «высосаны из пальца» – описанные в них исследования проводились только в воображении автора.

Доктор Еситака не исключение, а один из многих фальсификаторов от медицины. Вы можете изучить эту глубокую тему более подробно, если наберете в поисковике «Фальсификация результатов клинических исследований» или «Научные махинации в медицине». А профессор медицины Стэнфордского университета Джон Иоаннидис считает «полной ерундой» 85 % научных публикаций, посвященных различным медицинским исследованиям[66]66
  Ioannidis J.P.A. Why Most Published Research Findings Are False // PLoS Med. 2005. Vol. 2. N. 8. P. e124; Ioannidis J.P.A. How to Make More Published Research True // PLoS Med. 2014. Vol. 11. N 10. P. e1001747.


[Закрыть].

В 1999 году большой скандал вызвала статья, опубликованная в британском медицинском журнале «Ланцет» (это, если кто не в курсе, один из наиболее известных и самых авторитетных общих[67]67
  То есть публикующих материалы по разным отраслям медицины.


[Закрыть] журналов по медицине, который в 2023 году будет отмечать свое двухсотлетие). В этой статье рассказывалось о нарушениях, которые были допущены в ходе клинического исследования под названием Captopril Prevention Project[68]68
  Peto R. Failure of Randomisation by “Sealed” Envelope // Lancet. 1999. Jul. 3. Vol. 354 (9172). P. 73.


[Закрыть]. Новый на то время препарат «Каптоприл», применяемый для снижения артериального давления, сравнивали с другими понижающими давление препаратами. Исследование было масштабным – в 936 медицинских центрах Швеции и Финляндии было зарегистрировано 10 985 участников в возрасте от 25 до 66 лет с диастолическим артериальным давлением (в быту его называют «нижним») 100 мм рт. ст. 5492 пациентам первой группы назначали «Каптоприл», а 5493 пациентов второй группы лечили мочегонными средствами и препаратами из группы бета-адреноблокаторов. Результаты исследования были «нулевыми». Смертность от сердечно-сосудистых заболеваний при «Каптоприле» была немного ниже, чем при ином лечении (76 случаев против 95), частота фатального, то есть приведшего к смерти, и нефатального инфаркта миокарда была одинаковой (162 случая против 161), а вот инсульты чаще наблюдались у тех, кто получал «Каптоприл» (189 случаев против 148).

При стороннем анализе данного исследования выявились незначительные, но весьма существенные, различия между двумя группами по росту, весу и показателям артериального давления. Это недвусмысленно свидетельствовало о том, что в некоторых центрах лица, ответственные за отбор и распределение пациентов, распечатывали конверты с кодами групп заранее, чтобы иметь возможность распределять пациентов по своему усмотрению. В доказательной медицине история с Captopril Prevention Project стала чем-то вроде притчи, показывающей неэффективность запечатанных конвертов с кодами. В наше время принято считать, что правильные результаты могут быть получены только при помощи дистанционной рандомизации.

У этой монеты есть и другая сторона. Честное и добросовестное распределение участников по группам не гарантирует того, что обе группы будут совершенно одинаковыми по своему составу. Может сложиться так, что в одной группе окажется больше пожилых участников или пациентов с более тяжелой формой заболевания. Чем меньше количество участников, тем выше риск того, что группы окажутся непохожими друг на друга (вспомните закон больших чисел, о котором говорилось в предыдущей главе). Но даже небольшие нарушения «равновесия» могут сказываться на результатах, поэтому любой добросовестный исследователь заинтересован в том, чтобы получить совершенно однородные группы участников. В идеале разница должна заключаться только в проводимом лечении.

Достижим ли этот идеал?

Теоретически достижим, а вот практически… Можно использовать стратифицированный метод рандомизации, при котором всех участников клинического испытания сначала распределяют по подгруппам, отличающимся по какому-нибудь существенному признаку, например, по возрасту, длительности заболевания или тяжести его течения. Такие подгруппы называются стратами. После того как страты сформированы, внутри них проводят распределение по группам. В результате в каждой группе оказывается одинаковое количество участников с данным признаком. Стопроцентной схожести таким образом добиться невозможно, но группы получатся более однородными, чем при обычном распределении без формирования страт.

В статистике существует понятие нулевой гипотезы, которое можно сравнить с презумпцией невиновности в юриспруденции. Применительно к исследованию нулевая гипотеза подразумевает, что между изучаемыми явлениями не существует связи. Задача исследователя – опровергнуть нулевую гипотезу, доказать наличие связи. Применительно к распределению по группам нулевая гипотеза подразумевает, что все участвующие в исследовании группы однородны по своему составу и все факторы, за исключением исследуемых, воздействуют на них одинаково.

С понятием нулевой гипотезы тесно связано понятие статистической значимости. Результат считается статистически значимым в том случае, если вероятность его случайного возникновения мала настолько, что можно не принимать ее во внимание. Но насколько именно? Принято считать, что эта вероятность, обозначаемая латинской буквой р и называемая «пи-вероятностью», должна быть меньше 0,05. Иначе говоря, при условии, что нулевая гипотеза верна, получить в ходе эксперимента статистически значимые результаты можно менее чем в 5 % случаев…

Впрочем, это уже дебри, смело передвигаться по которым могут лишь профессионалы. Нам с вами важно другое. Предположим, что вы решили узнать как можно больше о недавно назначенном вам препарате и стали изучать данные клинических исследований. Это желание похвально, и его можно только приветствовать. В наше время лечебный процесс принято рассматривать как сотрудничество врача и пациента, как равноправное партнерство, в котором последнее слово все же остается за пациентом, ибо он решает, соглашаться на предложение врача или нет. А для того чтобы принимать подобные решения, нужно обладать информацией. Чем больше информации, тем лучше при условии, что она правдива. И вот вы просматриваете результаты двойного слепого контролируемого рандомизированного исследования и не можете понять, заслуживают они доверия или нет. Имейте в виду, что в правильном отчете о клиническом исследовании обязательно должна быть информация о том, насколько однородными (или, по-научному, сравнимыми) по имеющим значение параметрам получились группы, принимавшие в нем участие. Ну и вообще надо взять за правило читать не только отчеты о клинических исследованиях, но и то, что другие авторы написали об этих отчетах. Кашу, как известно, маслом не испортишь, а дополнительные сведения, полученные из надежных источников, лишними не бывают. О том, какие источники можно считать надежными, а какие – нет, мы поговорим в следующей главе.

ПОСТСКРИПТУМ. «Статистика – это прежде всего способ мышления, и для ее применения нужно лишь иметь немного здравого смысла и знать основы математики», – сказал американский экономист Кэмпбелл Макконнелл. Здравый смысл недаром был поставлен на первое место, перед основами математики. Без здравого смысла в статистике никак не обойтись.

Глава тринадцатая
Заблуждения заканчиваются там, где начинаются доказательства

Основным источником сведений о научных исследованиях, в том числе и клинических, являются научные журналы. Монографии, то есть глубокие исследования по какому-то вопросу, изданные в виде отдельной книги, вырастают из научных статей.

На первый взгляд, вроде бы всему, что печатается в научных журналах, хочется верить. Это же не какой-нибудь таблоид, а серьезное издание для серьезных людей. Опять же в каждой статье авторы описывают путь, который привел их к таким выводам… Но давайте вспомним плодовитого японского анестезиолога-фантазера, который в течение двух десятилетий публиковал в научных журналах статьи, написанные на основании выдуманных исследований. И он не один такой, поверьте.

Человеку свойственно ошибаться, а ученые тоже люди, и ничто человеческое им не чуждо. Ученый может прийти к неверным выводам и опубликовать их. Не сразу-то и разберешься, где тут собака зарыта. Нужна профессиональная оценка со стороны. По идее такая оценка нужна всем научным работам. Как говорится, один ум хорошо, а два – лучше. Поэтому во всех серьезных научных изданиях существует практика рецензирования публикуемых статей. То, что отобрано для печати, предварительно отдается для прочтения специалистам по данному вопросу, которые оценивают научность и прочие параметры материала, а затем пишут рецензии, в которых содержится вывод о рекомендации текста к публикации или его отклонении. Рецензенты подбираются из незаинтересованных лиц, не принято давать статьи на рецензии тем ученым, которые работают в одном учреждении с кем-то из авторов или же участвуют в одних и тех же проектах. Некоторые журналы используют метод двойного слепого рецензирования…

Вы уже прочли достаточно для того, чтобы объяснить, что такое двойное слепое рецензирование. «Слепое» подразумевает, что одна сторона не имеет сведений о другой. «Двойное» свидетельствует об обоюдности. При двойном слепом рецензировании статья перед отправкой рецензенту редактируется таким образом, чтобы нельзя было понять, кто именно ее написал. И точно так же редактируется рецензия. Анонимность служит дополнительной гарантией беспристрастности и предотвращает конфликты в случае наличия критических замечаний. Ученый мир тесен, здесь все друг с другом знакомы, хотя бы и шапочно, так что подобная мера лишней не будет.

В информации о любом научном издании принято указывать, рецензируемое оно или нет. Если научный журнал нерецензируемый, то это означает, что все опубликованные в нем статьи не проверялись на научность. Такие издания можно спокойно игнорировать, они несерьезные, и тому, что в них публикуется, верить не стоит.

Если вам нужна достоверная научная информация, то ищите ее в рецензируемых изданиях! Только так и никак иначе. Однако присутствие слова «рецензируемый» в описании журнала еще не является гарантией качества. Рецензирование – довольно закрытый процесс, сведения о нем не выносятся на всеобщее обозрение. Максимум, что делают некоторые издания, так это публикуют время от времени списки своих рецензентов. Но читатель не может знать, проходила вот эта конкретная статья через руки рецензента или нет. Можно же просто указать для солидности, что журнал рецензируемый, но не утруждаться этим на самом деле. Разумеется, серьезные и уважаемые научные издания на такое мошенничество не пойдут, но человеку, далекому от науки, который ищет в сети сведения о клинических исследованиях определенного препарата, трудно понять, какое издание заслуживает доверия, а какое нет.

Рецензент может написать рецензию, не читая статьи или не вникая в ее суть… Формальное рецензирование «для галочки» встречается не так уж и редко. И поскольку вся эта деятельность является «закулисной», скрытой от посторонних глаз, потому читателю невозможно понять – проводится ли рецензирование статей в данном издании и, если проводится, то насколько добросовестно.

В 2005 году в Массачусетском технологическом институте (США) была создана «развлекательная» компьютерная программа SCIgen, генерирующая случайные тексты, напоминающие научные статьи. Фейковые статьи создавались со всеми положенными атрибутами – иллюстрациями, диаграммами, графиками, цитатами и примечаниями. Продукция SCIgen была качественной, на первый взгляд она не выглядела полной белибердой, отдельные фразы имели какой-то смысл. «Научная статья» под названием «Rooter: A Methodology for the Typical Unification of Access Points and Redundancy» была опубликована в материалах Мировой мультиконференции по системам, кибернетике и информатике (World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics, сокращенно WMSCI), а ее авторов пригласили выступить с докладом. Раскрытие мистификации нанесло сильный удар по престижу WMSCI и лишило эту организацию субсидий.

В России аналогичный опыт был проделан в 2008 году. Коллектив газеты «Троицкий вариант» во главе с известным отечественным биоинформатиком Михаилом Гельфандом перевел упомянутую выше статью на русский язык, подверг доработке и от имени несуществующего аспиранта Михаила Жукова из несуществующего Института информационных проблем РАН отправил для публикации в «Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов». Это издание брало с авторов плату за публикацию в размере 4500 рублей за статью. Надо сказать, что такой факт уже сам по себе является настораживающим в отношении качества публикаций[69]69
  Периодические издания, претендующие на статус научных журналов, но фактически имеющие главной своей целью взимание платы с авторов рукописей без предоставления им полноценных редакторских или издательских услуг (включая и систему рецензирования), принятых в настоящих научных журналах, называются «хищническими» или «мусорными».


[Закрыть]. Статья под названием «Корчеватель: Алгоритм типичной унификации точек доступа и избыточности» получила положительный отзыв рецензента и была опубликована в журнале. Публикация, получившая широкую огласку, привела к тому, что «Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов» был исключен из Перечня рецензируемых научных изданий, рекомендованных Высшей аттестационной комиссией Российской Федерации для опубликования основных научных результатов диссертации на соискание ученой степени кандидата и доктора наук.

Гельфанд благородно расставил в статье множество «маячков», свидетельствующих о ее абсурдности. Так, например, отношение сигнал/шум[70]70
  Отношение сигнал/шум – это безразмерная величина, равная отношению мощности полезного сигнала к мощности шума. Обычно выражается в децибелах (дБ).


[Закрыть], измерялось в нанометрах, время – в цилиндрах (!), а латентность – в градусах Цельсия. Кроме этого в статье содержалась благодарность «профессору М. С. Гельфанду, привлекшему мое внимание к проблеме публикации случайных текстов». В приложенном к статье списке литературы присутствовали авторы по фамилии Gayson (что в переводе с английского означает «сын гея») и Softporn («мягкое порно»). Но не один «маячок» не был замечен ни редакцией журнала, ни рецензентом. Делайте выводы…

Надо сказать, что подобные мистификации, демонстрирующие низкое качество, а то и отсутствие рецензирования научных статей в отдельных изданиях, имели место и до появления программы SCIgen. Так, например, профессор физики Алан Сокал из Нью-Йоркского университета в конце 1994 года опубликовал в американском научном журнале «Social Text» пародийно-сатирическую статью под названием «Преступая границы: К вопросу о трансформативной герменевтике квантовой гравитации» («Transgressing the Boundaries: Towards a Transformative Hermeneutics of Quantum Gravity»).

Совсем недавно американские ученые Питер Богоссян, Джеймс Линдси и Хелен Плакроуз написали статью «Наша борьба – моя борьба», якобы посвященную тематике феминизма. Статья была принята к публикации американским рецензируемым научным журналом «Аффилиа» (Affilia: Journal of Women and Social Work). Пикантность ситуации заключалась в том, что «Наша борьба – моя борьба» представляла собой слегка отредактированную первую главу книги Адольфа Гитлера «Майн кампф». Факт принятия к публикации такой статьи явственно свидетельствовал о том, что ее никто не читал, в том числе и рецензент – посмотрели на название и решили, что подходит. А статья тех же авторов «Человеческие реакции на культуру изнасилования и квир-проявления[71]71
  Квир (queer) – собирательный термин, используемый для обозначения сексуальных и гендерных меньшинств.


[Закрыть] на городских собачьих площадках в Портленде, штат Орегон» не только была принята к публикации научным журналом «Пол, место и культура» («Gender, Place & Culture: A Journal of Feminist Geography») но и вошла в число лучших работ по феминистской географии в номинации этого издания. Тут, скорее всего, никто не вчитывался даже в название. «Человеческие реакции на культуру изнасилования» – это уже нечто абсурдное, а в сочетании с городскими собачьими площадками в Портленде – так вообще бредовое.

Подобные опыты показали, что проблем с рецензированием научных статей хватает и не все якобы рецензируемое на самом деле является таковым. В последнее время проблемы пытаются решить за счет энтузиастов. Создаются сетевые сервисы, на которых любой желающий может давать оценку научным статьям, издания приглашают рецензентов-волонтеров. Количество штатных рецензентов, получающих оплату за свой труд, ограничивается бюджетом, а вот волонтеров может быть сколько угодно. Волонтерство позволяет решить сразу две проблемы научного рецензирования. Во-первых, массовое рецензирование более объективно, чем «узкое». Во-вторых, наличие большого количества рецензий увеличивает популярность работы. Можно добавить к сказанному еще одно преимущество массового рецензирования. Оно сводит к минимуму вероятность конфликта между авторами работ и рецензентами. Одно дело, если негативный отзыв дал один рецензент, и другое, если рецензентов было тридцать, пятьдесят или сто. Научный мир тесен, и многим его обитателям не хочется портить отношения с коллегами, поэтому они соглашаются заниматься рецензированием только при условии анонимности или же полной закрытости, когда рецензии не идут дальше редакции издания.

Возможно, что когда-нибудь дело дойдет до того, что любая статья будет получать оценку множества рецензентов, но пока еще движение массового рецензирования делает первые шаги. Объективности ради, надо сказать, что на научное волонтерство вряд ли стоит возлагать особые надежды. Рецензирование научных трудов – это кропотливая умственная работа, требующая опыта и знаний, а такую работу не очень-то хочется делать на общественных началах. Да и не всякую статью можно рецензировать массово, ведь квалифицированных экспертов в некоторых областях можно буквально пересчитать по пальцам. И далеко не каждый специалист может быть хорошим, объективным рецензентом, ведь хороший рецензент должен уметь абстрагироваться от своего «я» для того, чтобы представить себя на месте коллеги, работе которого предстоит дать оценку.

Рецензирование научных публикаций – очень полезный и удобный инструмент, но не идеальный. На сегодняшний день у читателей есть только один выход – слово «рецензируемый» нужно соотносить с репутацией издания, а также с тем, берет ли это издание плату с авторов за публикацию их работ. Необходимо оговорить, что сам по себе факт взимания платы с авторов статей не является порочащим фактом, потому что так могут поступать и весьма уважаемые издания с хорошей репутацией и ограниченным финансированием. Но если репутация у издания не ахти какая, да еще и деньги с авторов берутся, то это уже сигнал, наводящий на определенные размышления…

Суть сказанного можно выразить одной фразой – не всему, что публикуется под видом научных статей, можно верить. Именно поэтому адепты доказательной медицины проводят ревизию научного хозяйства, критически оценивая и то, что публикуется сейчас, и то, что было опубликовано раньше.

Напрашивается закономерный вопрос – существует ли в наше время инструмент, помогающий правильно ориентироваться в море научных публикаций и отделять «доказательное» от «недоказательного»?

Представьте себе – существует! И весьма неплохой инструмент. Это так называемые «вторичные исследования», которые представляют собой анализ уже опубликованной ранее научной информации.

Не надо путать вторичные исследования с рецензированием, это совершенно разные понятия. Вторичные исследования проводятся не столько для оценки качества научных работ, сколько для анализа и обобщения данных, полученных в разных исследованиях.

Обобщение позволяет выявлять тенденции, делать какие-то весьма значимые, масштабные выводы. Одно из определений доказательной медицины звучит следующим образом: «Доказательная медицина – это 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». Вторичные исследования в первую очередь сравнивают и обобщают результаты отдельных исследований, а попутно проверяют качество этих исследовний. Законы науки объективны и вездесущи. Если результаты какого-то исследования, пускай и весьма убедительные на вид, идут вразрез с результатами ряда других исследований, то это свидетельствует об их недостоверности.

В процессе вторичных исследований анализируются не одни лишь результаты первичных исследований. Методам и прочим нюансам тоже уделяется внимание. Вы уже много прочли и понимаете, что невозможно оценивать результат без представления о том, как он был получен.

Вторичные исследования в медицине подразделяются на четыре группы:

– обзоры, систематические и несистематические, а также метаанализы[72]72
  Приставка «мета-» указывает на абстрагированность или обобщенность. Метаанализ – это обобщенный анализ.


[Закрыть];

– клинические рекомендации;

– экономический анализ;

– анализ принятия решений.

Обзоры являются основной разновидностью вторичных исследований. Обзор представляет собой сжатое сообщение о ряде исследований, объединенных общей темой. Обзоры могут быть систематическими и несистематическими.

Несистематические обзоры, которые также называют «литературными» или «журналистскими», обобщают результаты первичных исследований в произвольной форме.

Представьте, что вы журналист, специализирующийся на медицинской тематике, и вам поручили сделать обзор по обезболивающему препарату «Омбалдин»[73]73
  Название вымышленное.


[Закрыть] для некоего спортивного журнала. Основной вопрос редакции журнала был сформулирован так – стоит ли принимать «Омбалдин» при болях в мышцах, вызванных интенсивными тренировками?

Вы нашли в Сети результаты трех недавних клинических исследований по «Омбалдину» и решили, что этого материала вполне достаточно для написания обзора. Вас никто не обязывает изучать все исследования по этой теме в течение пяти последних лет и вам никто не указывает, как именно, по каким правилам вы должны проводить ваш обзор, все зависит от вашего желания. Такой обзор будет журналистским. Он хорош для ненаучного или научно-популярного издания, но ни один серьезный научный журнал его никогда не опубликует, потому что он сделан не по правилам.

«По правилам» делаются систематические обзоры. В таких обзорах обобщение проводят на основе заранее определенных (стандартизированных) методов отбора исследований и проверки их результатов. Подход, основанный на методологии, делает обзор научным, позволяет исключить случайные и систематические ошибки. Кроме того, зная методы, заложенные в основу систематического обзора, можно довольно легко проверить его правильность[74]74
  Методология любого правильного научного исследования непременно должна быть воспроизводимой, то есть давать возможность повторения данного исследования другими исследователями.


[Закрыть].

Непонятно?

Давайте вникать.

В основе любого систематического обзора должен лежать важный, практически значимый клинический вопрос. Систематические обзоры всегда имеют практическую направленность. Очень важное значение имеет правильная формулировка основного вопроса. Вы (допустим, что вы проводите обзор) должны определить, что вас интересует. Выраженность обезболивающего эффекта «Омбалдина»? Наиболее предпочтительные комбинации «Омбалдина» с другими обезболивающими препаратами? Последствия длительного приема «Омбалдина»? Возможность приема «Омбалдина» для купирования болевого синдрома при переломах костей? И так далее…

Правильная формулировка основного вопроса помогает определить критерии, по которым будут отбираться исследования для обзора. К этим критериям относятся характеристики участников исследования, вид изучаемого и контрольного вмешательства, исходы[75]75
  Клиническим исходом называется изучаемое в ходе исследования событие, которое можно оценить в виде дихотомических (наступление смерти, развитие инфаркта миокарда и т. п.) или непрерывных (изменение показателя) данных.


[Закрыть], структура исследования и т. п. Если вас интересует применение «Омбалдина» для купирования болей, вызванных интенсивными тренировками, то вам явно не подойдет исследование, в котором участвовали люди в возрасте от 50 до 75 лет с послеоперационными болями, верно? А для журналистского обзора можно брать любое исследование, в котором будет упомянут «Омбалдин».

Критерии включения – палка о двух концах. Если они будут размытыми, то никакого обзора не получится, вы просто утонете в материале и не сможете провести качественный анализ. А чрезмерно строгие критерии существенно ограничивают объем анализируемой информации, что, во-первых, снижает ценность обзора, а, во-вторых, повышает вероятность случайных результатов (чем больше у вас исследований, чем больше суммарное количество участников, тем меньше случайного будет в ваших выводах).

Сколько исследований по интересующей вас проблеме нужно включить в обзор?

Максимально возможное количество исследований, соответствующих установленным критериям! «Верхней планки» здесь не существует. Чем больше исследований вы охватите, тем качественнее получится ваш обзор, тем меньше в нем будет ошибок. Поиск исследований для обзора не может ограничиваться только поиском в электронных базах данных и просмотром ведущих журналов. Нужно изучать материалы конференций, искать исследования в регистрационных списках, запрашивать (если нужно) информацию у производителей медицинского оборудования и фармацевтических компаний. Качественный обзор непременно должен охватывать так называемую «серую литературу» – доклады и тезисы различных конференций, статьи в нерецензируемых журналах и т. п. Ценность «серых» источников состоит в том, что они содержат отрицательные данные, которыми нужно дополнять положительные результаты, опубликованные в «белой» научной литературе. Если уделять внимание только положительным результатам, то обзор будет неполным, однобоким. В наши дни существует мнение (и, надо сказать, очень верное) относительного того, что отрицательные результаты исследований тоже должны публиковаться. Но большинство авторов стесняется публиковать отчеты о своих неудачах и ошибках, а большинство редакторов научных журналов не видит смысла в таких публикациях, и, надо сказать, совершенно напрасно, ведь на ошибках тоже можно и нужно учиться.

Несистематические обзоры могут нести на себе отпечаток личных взглядов их авторов и охватывают только часть материала по данной теме. Систематические обзоры объективны и ничего не оставляют «за рамками». Ознакомившись с правильным систематическим обзором, вы должны получить исчерпывающее представление по данному вопросу. К слову – про отпечатки личных взглядов. Есть мнение, что систематические обзоры лучше удаются тем, кто недавно начал научную деятельность. Маститые ученые, имеющие за плечами большой опыт, имеют еще и определенные взгляды-предпочтения, сформировавшиеся в ходе работы. Эти взгляды могут искажать результаты систематических обзоров. Как такое возможно? Очень просто – автор обзора может проигнорировать те исследования, которые подходят по критериям отбора, но идут вразрез с его представлениями. Кроме того, автор любого описательного обзора, как несистематического, так и систематического, не обязан выполнять количественный (статистический) анализ результатов исследований. Понятие обзора не предполагает непременное наличие такого анализа, что дает авторам обзоров возможность добавлять к объективному субъективное, косвенно отражать в обзоре собственное мнение.