Виктория Матвейко

EBM - Evidence-Based Medicine - медицина, основанная на доказательствах, то есть, доказательная медицина. Казалось, что вопрос очевидный, но из-за популярности доказательной медицины я решилась написать об этом. Её популярность оказалась возможной только потому, что большинство людей плохо разбираются в математике и, тем более, статистике. И ещё меньше людей, которые бы разбирались в статистике и медицине одновременно. По сути её популяризация и "модность" - очередной массовый лохотрон, извините за грубость.

Начать стоит с начала. Доказательная медицина - вообще не имеет отношения к медицине. Это статистический расчёт достоверности исследований, который показывает процент возможной погрешности. Чем выше процент погрешности - тем меньше достоверность. И сама по себе идея изначально хорошая и полезная. Согласитесь, абсурдно запускать в производство лекарство, которое в эксперименте помогло, скажем, десяти пациентам. Статистический расчёт показывает, что 10 - недостоверная выборка, дающая большой процент погрешности, и что статистически достоверный результат начинается с 1000 человек. Но...

Но на практике оказалось много нюансов, которые математик в принципе не мог учесть. Во-первых, иногда просто набрать такое количество пациентов невозможно из-за того, что болезнь редкая. Во-вторых, чтобы оценивать, нужно выбрать один-единственный отличный фактор при прочих равных. И хотя при выборке задаётся достаточно большое количество параметров (пол, возраст, общее состояние здоровья, лабораторные параметры, географические условия и пр), всё равно "прочие равные" остаётся величиной относительной. Нельзя найти два одинаковых человека, даже по отношению к генетически идентичным однояйцевым близнецам нельзя утверждать, что они одинаковы. Что уж говорить о 1000 человек? Всегда будет дополнительный неучтённый фактор, который может влиять на результат.

В-третьих, с расширением базы данных, все публикуемые исследования стали подвергаться проверке на достоверность. И масса исследований попали под недостоверные, несмотря на полезные и порой уникальные наблюдения и факты. Началась гонка за "достоверностью", Хочешь, чтобы твоя кандидатская работа попала в кокрейновскую библиотеку? Обеспечь хорошую достоверность. Здесь включился человеческий фактор, ради своей выгоды или популярности выборка стала корректироваться. Допустим, проводилось исследования связи А и Б. На выборке в 10000 человек. Получилось, что в 67% процентах Б является следствием А. В 30% есть А, но нет Б, в 3 процентах есть Б, но нет А. Рассчитываем, никакой достоверной связи не выходит. А работа горит, защита через два месяца. И добрый руководитель советует отбросить 33 процента. "Пишем, что выборка была 6700 человек, имеет 100% связь, Б - это следствие А". Каждый врач, кто в студенчестве писал научные работы, с этим сталкивался или сам, или видел у коллеги.

К этому, в четвёртых, добавились фармакологические компании. На сегодня по официальной статистике 90% всех исследований спонсируются фармкомпаниями. Здесь ясно, что кто платит, тот и заказывает музыку. Нет-нет, врать никто не просит. Просто говорить не всё. Совсем печально, что клинические кафедры сотрудничают с фармкомпаниями. И научный руководитель не допустит к защите работу, которая бы мешала их дальнейшему сотрудничеству.

И, в-пятых, возвращаясь к началу. Даже отбросив риск непорядочности при написании работы, отбросив остальные факторы, получив чистое честное исследование, что Б на 100% связано с А, это ещё ни о чём не говорит. Связь должна быть изучена, изучен её механизм, объяснена патофизиологически. Что EBM не учитывает в принципе. Для понимания утрированный пример. Изучаем связь дня и ночи в средней полосе. Посчитали. Получили достоверный результат, что количество дней равно количеству ночей.  Значит ли это, что день является следствием ночи? Или что ночь следствием дня? Или и день и ночь являются проявлением чего-то третьего? Из статистического исследования понять невозможно.

В-шестых, и снова к началу. Статистически нормой считается то, что есть у 95% людей. А ещё лучше у 97%. Яркий пример - графики роста детей. Есть таблички, графики, перцентили. Детей измеряют, взвешивают. Попал в границы нормы - всё хорошо. Не попал - рекомендуют осмотр врача. Не-норма не означает патология. Это вполне может быть индивидуальная особенность. Мама маленькая, папа невысокий, ребёнок ниже нормы. Но здоров. Равно как и норма роста и веса не означает отсутствие патологии, не является гарантией здоровья. Доказательная медицина - это чистая статистика, без учёта индивидуальных особенностей.

И, наконец, в-седьмых. К официальным рекомендациям. Ранее ВОЗ рекомендовала оказывать помощь пациенту на основании клинического опыта врача с учётом индивидуальных данных пациента. С внедрением EBM рекомендации расширились: оказывать помощь на основании знаний и клинического опыта, индивидуальных данных пациента и имеющихся рекомендаций доказательной медицины. Ни коим образом "оказывать помощь, базируясь на доказательной медицине". Чувствуете разницу? В идеале в соответствии с рекомендациями ВОЗ врач должен опираться на свои знания и опыт, на ощущения и пожелания пациента и его особенности, и в конце свериться с доказательной медициной. То есть, если опыт врача после осмотра пациента выдаёт два пути, то лучше выбрать тот, который статистически более достоверный. Но никак не посмотрев анализы автоматически выдать лекарство, потому что есть данные EBM о эффективности и безопасности. Это может сделать программа. Для этого вообще не нужен врач.

Поэтому, в русле сказанного стоит задуматься, стоит ли доверять голой статистике. Ещё более стоит задуматься, можно ли обращаться к врачу, который обещает "использовать только методы доказательной медицины".