Гиппократ не рад. Путеводитель в мире медицинских исследований

Кроме того, в таких исследованиях в силу самого их дизайна сложно установить причинно-следственную связь, а также рассмотреть скоротечные случаи. Например, данные о том, что конкретно сейчас испытуемые употребляли алкоголь и у них развился цирроз, не позволят нам изучить то, как влияло на здоровье употребление алкоголя год назад, как влияли какие-то другие факторы на развитие цирроза. Мы ведь не можем по одной фотографии сказать, что люди, запечатлённые на ней, делали год назад или что происходило на этом место неделю назад или даже час назад.

Есть ещё один интересный момент: если исследователь полагается на опрос пациента, то по заветам доктора Хауса необходимо помнить о том, что люди лгут. Причём это может зависеть даже не от желания самого человека, просто наша память так устроена. Мы склонны что-то забывать, наш мозг может искажать информацию, просто потому что ему удобнее её так хранить. Ну и, конечно, нельзя исключить чувство вины или чувство стыда. Например, человек может сознательно или несознательно назвать меньшее количество ложек сахара, которое он обычно кладёт в чай, «уменьшить» количество выкуренных сигарет или выпитых алкогольных напитков.

Такие исследования относятся к типу обсервационных, или наблюдательных, то есть учёный просто собирает имеющуюся информацию, а непосредственного вмешательства в ситуацию не происходит. Учёным довольно сложно опрашивать и осматривать всю популяцию, которая представляет для них интерес. Поэтому такие исследования часто проводятся в крупных учреждениях здравоохранения, где большой поток пациентов.

Участники набираются на основе критериев включения и исключения. Это такие параметры, которым участникам необходимо удовлетворять, чтобы участвовать в исследовании. Например, в анализ были включены пациенты обоих полов от 18 до 30 лет включительно, а ещё у них у всех был сахарный диабет второго типа; критерием исключения, например, служил сахарный диабет первого типа и несахарный диабет. Это значит, что пациенты с несахарным диабетом не включались в исследование. Такие исследования, как правило, позволяют увидеть какую-то определённую картину мира и составить дальнейший план действий. Можно даже оценить связь болезни и фактора риска через отношение шансов. Приведу пример такого исследования.

Nikiphorou и её коллеги поставили цель изучить уровни витамина D и их связь с состоянием здоровья пациентов с ревматическими заболеваниями^[54]. Учёные проводили исследование в крупной клинике в Финляндии. Всего было включено 3203 пациента. Дальше исследователям нужно описать свою выборку: возраст пациентов был от 15 до 91 года, средний возраст – 54 года, 68 % пациентов составили женщины. Также исследователи оценили распространённость различных ревматических заболеваний в выборке, например заболевания соединительной ткани встречали у 213 пациентов. Далее у пациентов оценивался уровень витамина D. Можно было сделать вывод о распространённости дефицита витамина, а также оценить степень тяжести этого дефицита. Так, у 17.8 % пациентов наблюдался дефицит, при этом у 1.6 % – тяжёлый дефицит (<25 нмоль/л). Более высокий уровень витамина связали с более старшим возрастом, более низким показателем индекса массы тела[8] и регулярными физическими упражнениями (p < 0.001).

Это исследование показало, что у большинства людей из исследуемой выборки в Финляндии был оптимальный уровень витамина D. При этом сами исследователи отметили, что повышение уровня витамина с возрастом – это парадокс, так как в принципе следует ожидать более низкого потребления витамина, меньшего всасывания в кишечники и снижения способности организма преобразовывать молекулу в её активную форму в коже. Авторы заметили, что этот феномен может быть объяснён тем, что вот, мол, какой у нас хороший скрининг, как все хорошо принимают добавки. Поэтому у нас и нет дефицита у большинства пациентов в популяции. Но опять же – это всего лишь предположение, учёные довольно сдержанны в своих формулировках и стараются обычно не делать голословных утверждений.

Случай? Контроль!

Ещё чуть выше в иерархии доказательств стоят исследования случай-контроль. Тут нам нужно вспомнить о таком понятии, как фактор риска. Фактор риска – это какое-то свойство или особенность организма или какое-либо воздействие на него, что в итоге повышает вероятность развития болезни или травмы. Например, если ходить по стройке без каски, то вероятность получить серьёзную травму головы выше, чем если каску надеть. Другой пример – курение, которое повышает риск развития рака лёгких.

Тут нужно, к слову, отметить, что по определению вероятность повышается. То есть она изначально может быть не нулевой. Например, если человек всё же надел каску, но так случилось, что серьёзную травму головы он всё же получил; или если человек не курил, но раком лёгких всё равно заболел. Это не какая-то мифическая карма, просто вероятность не была равна нулю.