Доказательная медицина. Что, когда и зачем принимать

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].

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] 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]. 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?