Доказательная медицина. Что, когда и зачем принимать

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.