Научная статья на тему 'Доказательная медицина (дм) концепция и практика'

Доказательная медицина (дм) концепция и практика Текст научной статьи по специальности «Науки о здоровье»

CC BY
2210
440
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Аннотация научной статьи по наукам о здоровье, автор научной работы — О. Ю. Реброва

ДМ это практика получения и применения научно обоснованных результатов медицинских исследований. Принципы ДМ необходимо знать практикующим врачам, так как она дает ответ на вопрос, как правильно использовать информацию, каким публикациям и рекомендациям доверять. Современные требования к получению и анализу медико-биологических данных особенно необходимо знать врачам-исследователям, являющимся не только читателями медицинских публикаций, но и их авторами, так как ДМ учит тому, как сделать результаты исследования достоверными и обобщаемыми. Наконец, для администратора здравоохранения ДМ дает ответы на вопросы, какие методические рекомендации и стандарты помощи внедрять, какие препараты закупать, т.е. как организовать эффективное здравоохранение.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Доказательная медицина (дм) концепция и практика»

ДОКАЗАТЕЛЬНАЯ МЕДИЦИНА (ДМ) КОНЦЕПЦИЯ И ПРАКТИКА

О.Ю. РЕБРОВА

НИИ неврологии РАМН

Предпосылки возникновения концепции ДМ

Информационное общество, возникающее на наших глазах, поставило перед медицинской наукой и практикой массу проблем. Происходят лавинообразное возрастание количества медицинской информации, разработка наукоемких медицинских технологий. Растут требования пациентов по получению квалифицированной медицинской помощи. Вместе с этим все больше обнаруживается ограниченность финансовых ресурсов здравоохранения даже в индустриально развитых странах, что вызывает необходимость поддержки решений по разработке и внедрению новых эффективных медицинских технологий, которые должны приниматься руководителями здравоохранения.

С примерами использования ненадежной медицинской информации и пациенты, и врачи сталкиваются ежедневно. Достаточно упомянуть многочисленные рекламные ролики, где демонстрируется якобы высокая эффективность какого-либо нового препарата по сравнению с «обычным», показанная в ходе научного исследования. Пациентам простительно поддаваться влиянию такой рекламы. Однако для врача недопустимо относиться к ней некритически. Ведь важно, как эти результаты были получены - на каком контингенте больных, в ходе какого типа исследования и т.д.

Развитие идей необходимости критической оценки медицинской информации и привело к возникновению в конце 1980-х годов концепции доказательной медицины (ДМ) (evidence-based medicine).

I

Основные положения ДМ

Главный постулат ДМ таков; каждое клиническое решение врана должно базироваться на научных фактах1 В поисках решения клинической проблемы врач может пользоваться разными источниками информации I и получать разнообразные, порой взаимоисключаю- | щие факты и рекомендации. Теоретические представ- ; ления о механизмах заболевания на основе сведений, полученных из биохимии, анатомии, физиологии, в I большинстве случаев не позволяют делать однозначный прогноз течения заболевания и выбор лечения, I так как слишком многие факторы (генетические, психологические, социальные, экологические) влияют на исход болезни. Таким образом, клинические прогнозы, основанные на теоретических представлениях о механизмах болезни, следует рассматривать только как гипотезы, которые должны выдержать проверку в клинических исследованиях. Поэтому другой важнейший принцип ДМ таков: «вес» каждого факта тем больше, чем строже научная методика исследования, в ходе которого этот факт получен.

При обсуждении принципов ДМ можно услышать возражение о том, что они ставят под сомнение значение всех тех медицинских знаний, которые накапливались тысячелетиями. Действительно, эффективность жгута при кровотечении доказать достаточно просто: после его наложения оно останавливается. Однако доказательная медицина подразумевает более совершенную методологию исследования медицинских вмешательств с неочевидной эффективностью. Лишь результаты правильно организованных исследований признаются научно-обоснованными, то есть доказательными.

Высшая степень научной обоснованности результатов исследования может быть достигнута лишь в эксперименте. Но в медицине эксперимент невозможен. В самом деле, здесь объект изучения - пациент, который волен сам определять свои поступки, а экспериментатор - врач с личным опытом, склонностями и подчас ошибочными суждениями. Вот почему в клинических исследованиях всегда заложена опасность предвзятости, свести к минимуму которую можно, лишь следуя четким научным принципам.

Клиническая эпидемиология — научная основа ДМ

Разработка научных принципов проведения клинических исследований, которые дают возможность делать обоснованные заключения, стала предметом науки - клинической эпидемиологии (КЭ). Ее основоположники, канадские ученые D. Sacket, В. Haynes, G. Guyatt и P. Tugwell из Университета МакМастера, впервые попытались рассмотреть врачебное искусство с точки зрения строгих научных принципов. КЭ - наука, позволяющая осуществлять прогнозирование исходов для каждого конкретного пациента на основании изучения клинического течения заболевания в аналогичных ситуациях с использованием строгих научных методов. Клинической она называется потому, что отвечает на клинические вопросы и рекомендует клинические решения, эпидемиологией -потому, что многие из ее методов разработаны эпидемиологами и помощь конкретному больному рассматривается в контексте популяции, к которой принадлежит этот больной.

Основными положениями КЭ являются следующие

• в большинстве случаев диагноз, прогноз и результаты лечения для конкретного больного однозначно не определены и потому должны быть выражены через вероятности;

• эти вероятности для конкретного больного лучше всего оценивать на основе предыдущего опыта, накопленного в отношении групп аналогичных больных.

В соответствии с этими положениями формулируются основные требования, которым должны отвечать клинические исследования:

1. Исследование должно искать ответы на клинические вопросы - отклонение от нормы, диагноз, частота событий, риск, прогноз, лечение, профилактика, причина.

2. Следует отдавать предпочтение изучению клинических исходов (возникновению заболевания, осложнения, инвалидизации, смерти), а не суррогатных исходов (лабораторных параметров, результатов клинических и инструментальных исследований). Последние не могут считаться эквивалентом клинических исходов, пока не получено прямого доказательства их взаимосвязи.

3. При проведении исследований следует использовать количественный подход.

4. Клинические исследования подвержены систематическим ошибкам, ведущим к неверным заключениям в связи с тем, что исследования проводятся на свободных в своем поведении больных, врачами с разной квалификацией и собственным мнением. Минимизация систематических ошибок достигается правильной организацией (дизайном) исследования, адекватной его задачам.

5. Для минимизации случайных ошибок исследования необходимо корректно проводить статистический анализ данных.

Таким образом, исследователь должен придавать первоочередное значение методической стороне исследования, а именно - обеспечить корректность исследования по двум основным аспектам:

1 - адекватная задаче структура исследования в целях минимизации систематических ошибок;

2 - правильное проведение статистического анализа данных в целях минимизации случайных ошибок.

Ошибки в структуре исследования первичны. Если организация исследования плоха, то даже самый совершенный статистический анализ не поможет получить ка- • чественные результаты. Однако если исследование организовано правильно, а статистический анализ проведен плохо, то это не менее трагично. Ошибки в статистическом анализе также ведут к получению неверных выводов. В настоящее время считается, что неправильно проведенное (как в смысле его организации, так и в смысле анализа данных) исследование является неэтичным, по крайней мере, по следующим основаниям:

1) пациенты в ходе исследования подвергаются неоправданному риску;

2) происходит неэффективное использование ресурсов (финансов, времени исследователей), которые могли бы быть потрачены на преодоление более важных проблем;

3) после публикации неверных результатов дальнейшие исследования направляются в неправильное русло;

4) применение неверных результатов исследования в медицинской практике способно принести вред пациентам.

Организация медицинского исследования в соответствии с принципами ДМ

В соответствии с принципами ДМ планирование исследования в общем виде можно разбить на 2 этапа:

1) определение типа исследования;

2) определение объемов выборок (может быть проведено только при участии квалифицированного статистика).

Для того чтобы выбрать необходимый тип исследования, необходимо представлять себе весь спектр существующих типов организации исследования. Классификация медицинских исследований проводится по нескольким принципам:

• по цели исследования

В соответствии с принципами ДМ научные исследования можно разделить на две категории: одни проводятся для выдвижения гипотез, другие - для их проверки. Для проверки гипотез годятся только рандомизированные контролируемые исследования. Остальные служат прежде всего для выдвижения гипотез, и именно с этих позиций следует относиться к их результатам. Это не означает ущербности одних исследований по сравнению с другими, они просто служат разным целям. Нормальное развитие научного процесса как раз предполагает вначале выдвижение, а затем проверку гипотезы. Важно уметь отличить пилотное исследование, выдвигающее гипотезы, от исследования, претендующего на окончательное решение проблемы (но на самом деле не являющегося таковым!). Подчас авторы склонны переоценивать результаты своей работы, поэтому дело читателя - оценить степень обоснованности выводов.

• по временным параметрам

- Одномоментное - однократное обследование больных;

- динамическое - многократное обследование больных.

• по активности

- Пассивное (наблюдательное) - исследование течения заболевания, прогноза и др.;

- активное (исследование медицинского вмешательства - метода лечения или профилактики).

• по соотношению времени сбора данных и формирования выборок

- проспективное (формирование выборок предшествует сбору данных);

- ретроспективное (формирование выборок происходит после сбора данных, менее доказательное, чем проспективное, так как сбор данных проходит с большей долей субъективизма).

Любое клиническое или эпидемиологическое исследование может быть классифицировано в соответствии с каждым из перечисленных принципов. В результате комбинации различных перечисленных характеристик исследования формируются различные типы организации (структуры, дизайна) исследований, обладающие разной степенью доказательности (перечислены в порядке возрастания доказательности):

• описание отдельных случаев;

• описание серии случаев;

• ретроспективное исследование типа «случай-контроль»;

•аналитическое одномоментное исследование;

• проспективное когортное (популяционное) исследование;

• рандомизированное двойное слепое (маскированное) контролируемое испытание медицинских вмешательств (методов лечения, профилактики);

• метаанализ - обобщение результатов нескольких рандомизированных исследований.

Каждое исследование может быть также охарактеризовано внешней и внутренней обоснованностью.

Внешняя обоснованность (external validity, обобщае-мость) - это степень, в которой результаты исследования можно распространить на других больных. Вообще говоря, организация научного исследования подразумевает, что выборка случайна, т.е. наблюдения выбраны из целевой популяции случайным образом. Однако на практике это невозможно. В большинстве случаев для повышения обобщаемости своего исследования авторы должны стремиться к тому, чтобы их выборка была хотя бы репрезентативна, т.е. соответствовала бы по основным характеристикам изучаемой популяции.

Внутренняя обоснованность (internal validity, надежность, достоверность) исследования - это степень соответствия структуры исследования поставленным задачам. Она зависит от дизайна исследования, правильности сбора и анализа данных, наличия и выраженности систематических и случайных ошибок. Надежность - необходимое, но не достаточное условие полезности клинического исследования.

Поскольку внутренняя обоснованность исследования во многом определяет ценность его результатов, в клинической эпидемиологии разработаны оптимальные варианты дизайна для всех возможных задач, ставящихся исследователями: исследование отклонения от нормы, методов диагностики, частоты случаев, риска, прогноза, методов лечения, профилактики, факторов риска и причин заболеваний, стоимости медицинской помощи и т.д. (см. табл.). Необходимо подчеркнуть, что приведенные в таблице типы исследований оптимальны для того или иного случая, однако на практике возможны и отступления от указанной схемы. Тем не менее следует критически подходить к

ценности результатов исследований, организованных неадекватным задаче способом.

Основной целью при организации исследования должно быть стремление избежать систематических или случайных ошибок.

Систематическая ошибка (bias) - систематическое (неслучайное, однонаправленное) отклонение результатов от истинных значений. К основным видам систематических ошибок относятся:

• систематическая ошибка вследствие отбора (selection bias) - возникает, когда сравниваемые группы пациентов различаются не только по главным изучаемым признакам, но и по другим факторам, влияющим на результат исследования, т.е. наблюдения фактически набираются из разных популяций. Эта ошибка возникает на этапе формирования групп пациентов. Одна из разновидностей такой ошибки - хронологическое смещение, когда в качестве группы контроля используются ранее обследованные наблюдения.

Пример: различия групп по полу или возрасту, т.е. факторам, которые, возможно, могут влиять на оцениваемые признаки;

•систематическая ошибка вследствие измерения (measurement bias) - возникает, когда в сравниваемых группах пациентов используется разная степень об-следованности (по методам лечения, частоте обследований) или используются нестандартизованные схемы получения данных и субъективные оценки.

Пример: различия в подробности сбора анамнеза в группе больных и группе здоровых;

• систематические ошибки вследствие вмешивающихся факторов (confounding bias) - возникают, когда изучаемые факторы взаимосвязаны, причем один из них искажает эффект другого. Это может произойти из-за систематической ошибки при отборе, под действием случайности или из-за реально существующей связи факторов. Такого рода ошибки должны учитываться при анализе данных.

Пример: разная распространенность фактора риска в сравниваемых группах, не учтенная при проведении исследования.

Если при формировании выборок возникли указанные или другие типы смещений, то формируется так называемая смещенная выборка - выборка, которая систематическим образом отличается от популяции, пред-

Оптимальный дизайн исследования в зависимости от его задачи

Задача исследования Тип организации исследования

Исследование метода диагностики Одномоментное

Исследование распространенности заболевания Одномоментное

Исследование частоты возникновения новых случаев заболеваний, исходов и т.д. Когортное

Исследование факторов риска Когортное, «случай-контроль»

Исследование прогностических факторов Когортное

Исследование методов лечения и профилактики Рандомизированное

Исследование причинно-следственных связей Когортное, «случай-контроль»

ставляющей предмет исследования, или от популяции, по отношению к которой должны применяться результаты исследования. Результаты, полученные на смещенной выборке, представляют существенно меньшую ценность.

Другим следствием смещений в формировании сопоставляемых групп является отсутствие их сопоставимости по основным характеристикам, предположительно влияющим на результат исследования, например, полу, возрасту. Одним из способов обеспечения сопоставимости групп является использование процедур рандомизации при распределении наблюдений по группам (как в одномоментном, так и в динамическом проспективных исследованиях).

Случайные ошибки возникают на любом этапе исследования. В отличие от систематических ошибок случайные ошибки нельзя устранить, но можно минимизировать. Это возможно осуществить путем правильного планирования исследования (определения необходимого объема выборок), а также оценки случайной ошибки с использованием статистических методов. Однако надо помнить, что никакая статистическая обработка данных не может устранить неизвестную систематическую ошибку. Существует английская поговорка: «garbage in, garbage out», т.е. «из мусора конфетку не сделаешь». Существует и другая опасность. Статистический анализ может придавать исследованию наукообразность, поэтому лучше не браться за обработку заведомо некачественных исходных данных. Именно минимизация случайных ошибок и является одной из целей проведения статистического анализа данных в медицинских исследованиях.

Источники научно обоснованной информации

Вполне естественно, что в современном информационном обществе постоянно растущий поток традиционных печатных и электронных публикаций не позволяет врачам адекватно следить за потоком научных сообщений даже в своей узкой области. Вместе с тем результаты рандомизированных испытаний одного и того же препарата могут различаться. Таким образом, перед потребителем медицинской информации - как врачом, так и исследователем - встает вопрос об источниках надежной информации. ДМ учит врача искусству критического анализа информации и умению соотнести результаты исследования с конкретной клинической ситуацией. Для современного врача навыки критической оценки столь же важны и необходимы, как, например, умение пальпировать и аускультировать больного. Так, например, Британская Королевская Коллегия врачей общей практики включила в программу экзамена раздел по критической оценке научной публикации. Самый скучный для неопытного читателя раздел публикаций - методы исследования - рекомендуется читать в первую очередь и наиболее внимательно, чтобы сразу отбросить статьи, не отвечающие стандартам качества и потому бесполезные. Публикации об исследованиях, не отвечающих определенным требованиям,

рассматриваются как вообще не заслуживающие прочтения. В настоящее время разработаны критерии оценки научного качества публикаций. Этими навыками обязаны владеть врачи во многих странах мира.

Для того чтобы врач мог с наименьшими затратами средств и времени находиться на современном уровне знаний в своей профессиональной области, была начата деятельность по подготовке вторичных информационных продуктов для врачей. В этой области наиболее существенным событием явилось создание в 1993 г. The Cochrane Collaboration - Кокрановского сотрудничества (КС), названного в честь английского эпидемиолога А. Кокрана, впервые призвавшего оценить эффективность лечебных вмешательств путем анализа результатов всех когда-либо проведенных клинических испытаний. КС является всемирной организацией и насчитывает 15 центров в разных странах мира, в том числе в России (www.cochrane.ru). Цель КС - искать и обобщать результаты всех когда-либо проводившихся рандомизированных исследований лечебных или профилактических вмешательств путем подготовки кок-рановских систематических обзоров (КСО). КСО представляет собой разновидность научного исследования, где объектом изучения являются результаты ряда оригинальных исследований по определенной проблеме. КСО синтезирует результаты этих исследований, используя специальные методы статистики (метаанализ).

В отличие от традиционных обзоров КСО:

• отвечает на четко сформулированный, имеющий клинический смысл вопрос;

• базируется на результатах поиска всех источников информации на разных языках;

• не тенденциозен в вопросах отбора материала;

• анализирует достоверность данных исследований путем оценки надежности методов сбора и обработки клинической информации;

• обобщает результаты только надежных исследований;

• регулярно обновляется по мере получения новых результатов испытаний.

КСО позволяет сделать один из следующих выводов:

•вмешательство эффективно, и его необходимо применять;

• вмешательство неэффективно, и его применять не следует;

• вмешательство наносит вред, и, его необходимо запретить;

• польза или вред не доказаны, и требуются дальнейшие исследования.

КС ежеквартально издает свой информационный продукт «The Cochrane Library» - информационный продукт в электронном формате на английском языке - CD-ROM. В настоящее время подготовлено около 2191 СО по всем разделам медицины. Приведем в качестве примера список КСО по проблемам остеопоро-за в последнем выпуске этого издания [1]:

• Bisphosphonates for osteoporosis in people with cystic fibrosis

• Bisphosphonates for steroid induced osteoporosis

• Calcitonin for preventing and treating corticosteroid-induced osteoporosis

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

• Calcium and vitamin D for corticosteroid-induced osteoporosis

• Etidronate for treating and preventing postmenopausal osteoporosis

• Fluoride for treating postmenopausal osteoporosis

• Vitamin D and vitamin D analogues for preventing fractures associated with involutional and post-menopausal osteoporosis

• Calcitonin versus etidronate for the treatment of postmenopausal osteoporosis: a meta-analysis of published clinical trials

• Education intervention designed to reduce risk factors for the development of osteoporosis and subsequent fragility fractures in post menopausal women

• Evidence-based medicine and osteoporosis: a comparison of fracture risk reduction data from osteoporosis randomised clinical trials

• Exercise for female osteoporosis: a systematic review of randomised clinical trials Meta-analysis about efficacy of anti-resorptive drugs in post-menopausal osteoporosis

• Screening for osteoporosis to prevent fractures

•The role of vitamin D in corticosteroid-induced

osteoporosis: a meta-analytic approach.

Перечисленные обзоры непосредственно посвящены проблеме остеопороза, всего же в последнем выпуске содержатся 51 обзор и 576 рефератов о клинических испытаниях вмешательств по данной проблеме.

Другим наиболее важным источником научно обоснованной информации на русском языке является «Международный журнал медицинской практики», публикующий структурированные рефераты лучших, отобранных по специальным критериям статей из 50 ядерных, наиболее цитируемых медицинских журналов мира. Планируется выпуск в ближайшее время перевода британского справочника «Clinical Evidence» (в русском варианте - «Доказательная медицина») - настольной книги английских, американских, скандинавских врачей всех специальностей, содержащей сведения об эффективности применяемых вмешательств. В ноябре 2001 г. выпущена книга В. Власова «Введение в доказательную медицину» [2], посвященная вопросам рационального использования медицинской литературы для улучшения врачебной практики и медицинских исследований.

Для врачей-исследователей крайне важно, с нашей точки зрения, знакомство с монографией Р. Флетчер и соавт. «Клиническая эпидемиология» [3]. Готовится к изданию наша рукопись «Статистический анализ медицинских данных», описывающая способы поиска ответов на клинические вопросы с помощью анализа данных (на примере пакета программ «Statistica»), a также приводящая правила интерпретации результатов и современные требования к их представлению в статьях и диссертациях.

Д М : практические последствия

ДМ является концепцией для всех участников медицинского процесса - врачей, пациентов, исследователей, руководителей учреждений и органов здравоохранения. Концепция ДМ получила весьма широкое распространение в мире, влияя на политику как в области научных исследований (распределение грантов, утверждение протоколов клинических испытаний, редакционная политика журнала) и медицинского образования, так и в области здравоохранения (подготовка клинических рекомендаций, формирование национальных лекарственных формуляров). Крайне важно и то, что за рубежом концепция ДМ получила распространение не только среди исследователей в области клинической медицины, но и среди практических врачей. По опросу британских врачей общей практики, уже в 1996 г. до 80% клинических решений они принимали, руководствуясь принципами ДМ.

В России ситуация с ДМ пока сильно отличается от того, что происходит в других странах. S. Tilighast, американский врач-эксперт, участвовавший в разработке программы реформирования здравоохранения в России, полагает, что развитие российской медицины будет зависеть от западных знаний и технологий до тех пор, пока современные методы критической оценки информации не изменят культуру медицинских исследований, образования и научных публикаций. Более того, он считает, что недооценка роли ДМ - одно из наиболее серьезных препятствий на пути реформирования российской медицины, едва ли не более важное, чем нехватка денег и устаревшее оборудование. С этим утверждением трудно не согласиться. Вместо того чтобы механически заимствовать или копировать внешние проявления технического прогресса, нужно создать систему, которая бы автоматически воспроизводила эти достижения.

Любого мыслящего человека должна насторожить тенденция к широкому распространению в последние годы в России методов лечения и диагностики с научно не доказанной эффективностью, а в худшем случае и вредных для здоровья пациентов. Это свидетельствует как о полном отсутствии представлений о научно обоснованной медицинской практике у пациентов, так и низком иммунитете врачей к сомнительным методам диагностики и лечения.

Методический уровень публикаций в ведущих российских медицинских журналах весьма невысок, что связано в первую очередь с низкими требованиями редакций. Отечественные статьи (практически все) не отвечают международным формальным критериям научности статей.

Остается очень низким уровень цитирования зарубежных работ, что завышает актуальность публикаций. Так, наш анализ 44 публикаций в 5 ведущих российских медицинских журналах («Терапевтический архив», «Клиническая медицина», «Клиническая фармакология и терапия», «Журнал неврологии и психиатрии», «Кардиология») за 1998 г. показал уровень цитирования около 1% от возможного [4]. Такое положение не может быть оправдано неосведомленностью авторов о

зарубежных исследованиях, так как авторы абсолютного большинства упомянутых работ работают в ведущих научных центрах России и не могут не иметь доступа хотя бы к реферативной базе данных MEDLINE.

Уровень статистической обработки данных, отраженный в российских публикациях и диссертациях, абсолютно неудовлетворителен. Анализ нескольких сот защищенных кандидатских и докторских работ, порядка 1500 статей ведущих отечественных журналов («Вестник РАМН», «Бюллетень экспериментальной биологии и медицины», «Кардиология» и т.д.), 50 монографий и большого числа диссертаций по биомедицине показал, что значительная их часть содержит весьма сомнительные результаты статистического анализа наблюдений [5; 6]. Частота выявленных статистических ошибок колебалась в интервале от 50 до 80%; большая часть этих ошибок привела к недостоверным выводам. Прослежена достаточно четкая закономерность основных ошибок и подчас просто абсурдных нелепостей. В отдельных научных школах наблюдается локализация одних и тех же ошибок, нередко годами кочующих из одной диссертации в другую. Близость тематики, совпадение структуры и отдельных элементов названия работ одной научной группы, а также присутствие во всех этих работах одних и тех же руководителей или консультантов позволяют сделать вывод о принадлежности диссертантов к одной и той же научной школе. Уместно задаться вопросом: как подобные диссертации проходят через диссертационные советы? Ответ на этот вопрос достаточно прост: в подавляющем большинстве советов отсутствуют специалисты, обладающие необходимыми знаниями в области статистики и опытом их применения. В результате решение о надежности выводов исследований принимается без учета адекватности использования методов математического анализа данных. Таким образом, авторы статей, уверенные в том, что читатели не лучше их разбираются в статистическом анализе данных, «смутно пишут о том, что смутно представляют» (М.В. Ломоносов). Возникает ощущение, что целью авторов является не детализация выполненного исследования, а попытка с помощью магии статистики придать исследованию наукообразность, а выводам - достоверность. А ведь специфика научного исследования заключается в том, что использование автором неадекватного метода даже на одном из этапов работы лишает его выводы достоверности. Так, если использован неточный метод лабораторной диагностики, то каждому медику ясно, что результаты исследования ненадежны. Но то же относится и к статистическим методам. Их некорректное использование также приводит к необоснованности выводов.

Первоочередные меры по внедрению концепции ДМ в практику научных исследований в России

Перечислим некоторые рекомендации, которые позволили бы, с нашей точки зрения, начать внедрение принципов ДМ в России.

Врачам желательно регулярно знакомиться с текущим содержанием вторичных информационных продуктов, отвечающих концепции ДМ, а руководителям учреждений - обеспечивать подписку на соответствующие издания. Знание современного состояния проблемы позволит улучшать врачебную практику.

Научным сотрудникам, членам ученых советов, научным руководителям следует учитывать положения клинической эпидемиологии при планировании исследований (в том числе диссертационных работ), а проведение статистического анализа данных по возможности поручать специалистам соответствующего профиля.

Редакциям научных журналов можно рекомендовать следующее:

- привести требования к представляемым рукописям к международному стандарту;

- ввести процедуру обязательной экспертизы обоснованности выводов статей, в том числе статистическое рецензирование;

- публиковать статьи методического характера по вопросам организации исследований и анализа данных.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ДМ - это практика получения и применения научно обоснованных результатов медицинских исследований. Принципы ДМ необходимо знать практикующим врачам, так как она дает ответ на вопрос, как правильно использовать информацию, каким публикациям и рекомендациям доверять. Современные требования к получению и анализу медико-биологических данных особенно необходимо знать врачам-исследователям, являющимся не только читателями медицинских публикаций, но и их авторами, так как ДМ учит тому, как сделать результаты исследования достоверными и обобщаемыми. Наконец, для администратора здравоохранения ДМ дает ответы на вопросы, какие методические рекомендации и стандарты помощи внедрять, какие препараты закупать, т.е. как организовать эффективное здравоохранение.

ЛИТЕРАТУРА

1. The Cochrane Library. 2001. № 4.

2. В. Власов. Введение в доказательную медицину. М.: МедиаСфера, 2001. 392 с.

3. Флетчер Р., Флетчер С, Вагнер Э. Клиническая эпидемиология. М.: МедиаСфера, 199S. 352 с.

4. Реброва О.Ю. Анализ цитирования зарубежных публикаций, посвященных контролируемым и рандомизированным клиническим испытаниям, в отечественной медицинской литературе // Международный журнал медицинской практики. 2000. № 8. С. 5-8.

5. Леонов В.П., Ижевский П.В. Об использовании прикладной статистики при подготовке диссертационных работ по медицинским и биологическим специальностям // Бюлл. ВАК. 1997. № 5. С. 56-61.

6. Леонов В.П., Ижевский П.В. Применение статистики в медицине и биологии: анализ публикаций 1990-1997 гг. // Сибирский мед. журнал. 1997. № 3-4. С. 64-74.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.