Понимать риски. Как выбирать правильный курс

Какие из следующих утверждений доказывают, что превентивное обследование с целью выявления рака «спасает жизни»?

1) Больше случаев рака обнаруживается у людей, подвергнутых скринингу, чем у тех, кто это обследование не проходил (47 %).

2) Вероятность 5-летней выживаемости онкологических больных, рак у которых был выявлен в ходе обследования, выше, чем у больных, рак у которых был выявлен по симптомам (76 %).

3) Анализ методом случайной выборки показал, что показатели смертности ниже у обследованных больных, чем у необследованных (81 %).

И что вы думаете? Почти половина (47 %) врачей ошибочно указала, что выявление большего числа больных доказывает, что обследование спасает жизни. Но они не приняли во внимание, что все тесты, имеющие какую-то ценность на рынке, направлены на выявление онкологических больных. А как показывает таблица иконок для тестирования рака простаты, раннее выявление болезни не всегда идет на пользу пациенту. Хотя некоторые типы тестирования на наличие рака, такие как ПАП-мазки, действительно способны спасать жизни, большинство из них жизни не спасает и даже вредит большому числу людей, нередко приводя к летальному исходу. Например, после проведения операций у страдающих раком легких 5 % пациентов умирают в течение одного месяца. Но это не приводит к приостановке кампаний за скрининг рака легких, в частности с использованием спиральной компьютерной томографии. И дело не в том, что спиральная КТ уже не считается такой хорошей, как раньше. Дело в том, что этот метод настолько неточен, что обнаруживает почти столько же случаев заболевания раком у некурящих, сколько у курящих{180}! Другими словами, он выявляет непрогрессирующий рак у некурящих – аномалии, которые, говоря техническим языком, являются раком, но не приводят к проявлению его симптомов. Обнаружение большего числа онкологических больных не является доказательством спасения большего числа жизней. Каждому врачу должен быть известен этот элементарный факт.

Подобно Руди Джулиани, 3/4 врачей ошибочно верили, что более высокие показатели 5-летней выживаемости доказывают факт спасения жизней. Большинство (81 %) также правильно полагало, что более низкие показатели смертности у обследованных больных являются доказательством спасения их жизней. Но если большинство врачей верят, что и показатели выживаемости, и показатели смертности доказывают одно и то же, то здесь, вероятно, происходит какая-то путаница. Мы проверили ее наличие, задав дополнительный вопрос.

Ответ на него мог быть сформулирован в терминах показателей выживаемости или смертности. Повлияет ли это на дальнейшие рекомендации врачей пациентам? Итак, наше задание выглядело следующим образом:

Представьте, что здоровый 55-летний пациент спрашивает вашего совета о целесообразности тестирования на выявление рака X. Пожалуйста, ответьте на следующий вопрос, опираясь на данные о пациентах в возрасте от 50 до 69 лет, которые были получены в ходе 10-летнего обследования большой группы взрослых американцев.

Вы бы рекомендовали такое тестирование вашему пациенту?

Большинство врачей (около 70 %) сказало, что они обязательно бы порекомендовали ему пройти такое тестирование. Позднее врачам задали тот же вопрос о тестировании на выявление рака Z, который фактически был таким же, как рак X. Но теперь информация была предоставлена через показатели смертности.

На этот раз только 23 % опрошенных сказали, что они рекомендовали бы сделать тест (рис. 10.5). Было странно увидеть, что большинство врачей в США так легко можно убедить с помощью показателей выживания.

Рис. 10.5. Оценка понимания врачами смысла коэффициентов 5-летней выживаемости. Источник: O. Wegwarth et al. (2011, 2012)

Может быть, немецкие врачи немного лучше разбираются в этом вопросе? Когда мы опросили 65 немецких врачей, то оказалось, что их точно так же можно было легко убедить рекомендовать тестирование{181}. Мы попросили этих врачей объяснить, что такое искажение статистической вероятности выживания из-за зазора от профилактического скрининга (см. рис. 10.1). Только 2 из 65 смогли это сделать. А когда мы задали им вопрос о гипердиагностировании (см. рис. 10.2), ни один из них не смог правильно объяснить это понятие.