Это означает, что вы должны знать, на чей хлеб мажете масло, когда сообщаете о результатах нового исследования. Многие научные на вид исследования на самом деле оказываются тем, что доктор Бернард Кэрролл, почетный профессор Университета Дьюка, называет «эксперимерканты» (experimercials). Такой гибрид эксперимента и рекламы работает не во благо науки, а для увеличения рынка сбыта уже одобренного к выпуску препарата. Многие «эксперимерканты» дают статистически значимые результаты, но при этом не дают никакой ценной информации. Скажем, в недавнем исследовании нескольких сотен пожилых пациентов с депрессией половина получала антидепрессант «Золофт», а другая половина – плацебо. Исследование показало, что настроение в группе пациентов, принимавших «Золофт», в среднем чуть-чуть улучшилось по сравнению с группой плацебо, и эта разница была статистически значима. Но, если бы вы прочитали мелкий шрифт в этой статье, то узнали, что сами пациенты в среднем не чувствовали себя лучше.
В наши дни в журналах, особенно для специалистов, полно таких «эксперимеркантов». Можно ли винить в этом фармацевтические компании? Опубликованные результаты таких исследований дают производителям лекарств возможность ссылаться на них в своих маркетинговых материалах. Если о таком «эксперимерканте» некритически сообщается в СМИ, компания получает бесплатную рекламу для конечного потребителя.
Теперь, когда мы знаем некоторые правила работы с медицинской литературой и подстерегающие на этом пути ловушки, давайте посмотрим, как замечательно пресса осветила одно новое исследование, но не смогла поставить его в нужный контекст. Об этой работе объявили на конференции в марте 2004 г., и передовицы о ней вышли везде – от городской газеты Нового Орлеана до
Читатели сразу понимают, что это большая новость. Газета написала, что при исследовании (клиническом испытании высоких доз двух статинов – Lipitor и Prevachol) выяснилось, что у пациентов на более высоких дозах статина, у которых, следовательно, были ультранизкие уровни холестерина, риск сердечного приступа и смерти был на 16 % ниже, чем у пациентов с нормальным холестерином на обычных дозах статинов. Затем в материале цитировался доктор Кристофер Кэннон, кардиолог бостонской больницы Brigham and Women's Hospital, который руководил исследованием: «Это говорит о том, что снижать холестерин очень важно не только у пациентов с высоким риском, но и у всех».
Вот она, отличная идея материала: сверхнизкий уровень холестерина с помощью высоких доз статинов – вероятно, хороший выход для всех пациентов с риском заболеваний сердца.
Но на самом деле в исследовании говорится не это – вот где многие журналисты в погоне за хорошими новостями ввели своих читателей в заблуждение. Исследователи изучали конкретную группу пациентов – людей, у которых уже были серьезные болезни сердца. Исследование коснулось только самых больных пациентов, и среди них не было ни одной женщины.
Это означает, что более высокие дозы статинов, возможно, снижают риск сердечного приступа только у мужчин (а среди последних – только у тех, кто уже серьезно болен). В исследовании нет никакой информации, принесут ли лекарства какую бы то ни было пользу тем, кто пока не так тяжело болен.
Второе: в большинстве материалов читателям не давали никакого реального объяснения, что такое 16 %-ное снижение риска. Если вернуться к исходной статье, можно увидеть, что риск сердечного приступа в группе на стандартной дозе статинов составлял 26 %, а в группе с более высокой дозой – 22 %. Так что абсолютное изменение риска – всего четыре процентных пункта.
Почему так много медицинских журналистов не разъяснили читателям ограниченности этого исследования? Потому что журналистика так устроена, что мы превозносим хорошие новости. Ни редакторам, ни читателям не нужен текст, в котором, по сути, говорится «Незначительный результат, никого спасти не удалось» (я позаимствовала эту мысль у моего коллеги – Джо Пальки с NPR). Это означает, что все стороны – как ученые, так и журналисты – хотят сделать акцент на положительных результатах или, во всяком случае, на результатах впечатляющих. 16 %-ное снижение относительного риска звучит куда лучше, чем 4 %-ное снижение абсолютного. (Вспомнить, что означают эти термины, поможет глава 3 о статистике.)