Никита Жуков - Модицина². Апология Страница 4
- Категория: Научные и научно-популярные книги / Прочая научная литература
- Автор: Никита Жуков
- Год выпуска: -
- ISBN: -
- Издательство: -
- Страниц: 19
- Добавлено: 2019-01-28 18:42:24
Никита Жуков - Модицина². Апология краткое содержание
Прочтите описание перед тем, как прочитать онлайн книгу «Никита Жуков - Модицина². Апология» бесплатно полную версию:Новая книга «Модицина2. Апология» посвящена доказательной медицине, которая уже прижилась в цивилизованном мире и пытается охватить те страны, где врачи предпочитают лечить только по наитию. Ее написал мой редакционный любимчик – безжалостный разоблачитель фуфломицинов, создатель сетевой медицинской энциклопедии Encyclopedia Pathologica, а также молодой врач-невролог из Санкт-Петербурга Никита Жуков.Редактор Р., сочиняя эту аннотацию: «Вы не ждали, а оно уже здесь – продолжение «Модицины», еще более дерзкое и хулиганское, но от того не менее достоверное и научное!…»Автор Ж., прокашливаясь: Вообще-то я считаю, что эта книга получилась намного более розовой и пушистой, чем прошлая. Редактор, прекрати.В формате pdf A4 сохранен издательский дизайн.
Никита Жуков - Модицина². Апология читать онлайн бесплатно
3. Популяционное (проспективное, когортное, продольное) исследование: выделяются два отряда населения (когорты), например, которые подвергались фактору риска и не подверженные ему, затем за ними длительно наблюдают, обследуют и сравнивают данные. Используется для определения прогноза и причин заболеваний, их факторов риска и уровня заболеваемости, что весьма трудоемко из-за необходимости больших выборок (новые случаи заболеваний могут оказаться слишком редкими) и длительности наблюдения этих больших групп.
4. Аналитическое одномоментное исследование (поперечное): используется для оценки эффективности диагностики, распространенности исходов и течения заболеваний практически в реальном времени – по сути это срез базы данных по каким-либо критериям.
5. Исследование случай – контроль (ретроспективное): берется архив историй болезни и прогоняется через статистику, что позволяет получить относительно точные данные (без внешнего влияния – ведь все наблюдения произошли уже до анализа), на основе которых вполне можно выдвинуть какую-либо гипотезу. Просто, быстро и дешево, но грешит нередкими систематическими ошибками из-за неточных выборок или плохого качества самих описаний случаев.
6. Описание серии случаев: широко используется, но по сути это тот самый «личный многолетний опыт», доказательной ценности имеющий совсем чуть-чуть, поскольку если человек хочет что-то видеть, то он увидит это и на первый, и на десятый, и на тысячный раз. Реально пригодно для описательной статистики, на практике же подло эксплуатируется зарабатывателями денег на БАДах и прочими оппонентами EBM.
7. Описание отдельных случаев – кто-то что-то заметил и написал статью. Полезно для казуистики, но не имеет смысла в описании глобальных проблем и выведения серьезных заключений, т. к. любой отдельный случай сам в себе достоверности не несет. Конечно, описание редких случаев крайне важно для расширения нозологических границ, но строить по ним гипотезы ошибочно.
Доказательность
«В соседних деревнях Вилларибо и Виллабаджо изучали половые органы, и оказалось, что средний размер члена в Вилларибо – 14 см, а в Виллабаджо – 25 см. Откуда же такая разница? Все просто: в Вилларибо меряли линейкой, а в Виллабаджо проводили опрос».
Рейтинг, чтобы показать какое вещество по-настоящему упарывает, какие манипуляции реально приводят к значимому эффекту, а какие – говно и рефлексотерапия.
Обозначаются буквами (уровень результата клинического испытания):
1. A – крутые двойные слепые РКИ на больших выборках и метаанализы.
2. B – мелкие РКИ, особенно с противоречивыми результатами.
3. C – нерандомизированные исследования, основа для фуфломицинов.
4. D – мнение эксперта/группы экспертов.
И цифрами (класс доказательности принятых рекомендаций):
• Класс I. Доказательства и/или общее согласие, что данные методы диагностики/лечения – благоприятные, полезные и эффективные.
• Класс II. Доказательства противоречивы и/или противоположные мнения относительно полезности/эффективности лечения.
• Класс II-а. Большинство доказательств/мнений в пользу полезности/эффективности.
• Класс II-б. Полезность/эффективность не имеют достаточных доказательств/определенного мнения.
• Класс III. Доказательства и/или общее согласие свидетельствует о том, что лечение не является полезным/эффективным и, в некоторых случаях, может быть вредным.
Обратите внимание: здесь не учитываются мнения пациентов на тему «А я принял и мне помогло!».
Бесы
«Bias» (баес), оно же смещение, или систематические ошибки – это собственно то, с чем должна бороться доказательная медицина благодаря РКИ и метаанализам. Исследование с хорошим дизайном, большой выборкой, внятно составленным протоколом, адекватно выбранными измеряемыми исходами и полностью публикуемыми результатами (включая сообщения о прошлой и нынешней заинтересованности участников) приближает долю таких ошибок к нулю.
Все баесы не перечислить, их количество стремится к бесконечности:
• Ошибки репрезентативности («selecting bias») – возникают из-за неправильных выборок и устраняются лишь грамотным подбором критериев включения и рандомизацией.
• Пациентское смещение («reporting bias») – сообщаемое человеком улучшение, которого на самом деле нет, но очень хочется показать, ведь он же лечится и тратит деньги/время. Не обязательно умышленное, сам факт участия в эксперименте влияет на самочувствие испытуемого, это называется хоторнским эффектом.
• Ошибки регистрации («bias of an estimator» или «positive bias») – исследователям тоже приятно, когда их лечение работает, и не важно, что больной мнется с ответом – интерпретируем как «помогло».
• Заинтересованность («funding bias») – в объемах спонсорских денег или собственном тщеславии исследователя.
Конечно, даже учитывая все это и получив высококачественный результат, приходится брать во внимание немодифицируемые, неспецифические и не зависящие от работы факторы: например, то, что заболевания имеют ограниченный период пиковой выраженности симптомов, которые и без лечения снизятся – многие болезни (например, БАР) цикличны или вообще саморазрешающиеся (что удобно для разработки «противопростудных» препаратов – за время наблюдения все пациенты гарантированно выздоровеют). При использовании второй группы контроля (которая даже плацебо не получает, а просто стоит в очереди на лечение) там тоже можно найти улучшение.
Рождение сверхновых
«Врач, который видел один клинический случай, говорит:
– Исходя из моего опыта…
Врач, который видел два случая:
– А вот в серии моих наблюдений…
Врач, видевший три случая:
– Ну, это же обычное дело!»
Много ли реально действующих лекарств, производители которых просто не стали заморачиваться с тройным слепым, глухим и немым исследованием? Их нет, потому что это некорректно: без качественных исследований мы не можем оценить реальное действие. Нет, это не препятствие выходу новых препаратов – научный мир только рад будет насадить свежие разработки по всему миру, однако доказательность должна сначала превысить уровень «трем бомжам в мухосранской больнице помогло», ведь бремя доказательства лежит на заявляющем. Фармкомпания должна тратить деньги на исследования и обеспечивать доказательную базу. Если препарат относительно новый (выпущен не десятки лет назад), рекомендуется к применению, рекламируется везде, но нет ни одного РКИ, то он состоит из пустоты на 146 %.
Поскольку нечистым на руку товарищам нужно чем-то прикрывать свою некомпетентность, они забираются в тыл врага и используют инструменты доказательной медицины не по назначению. Учитывая это, стоит с осторожностью подходить к любым научным работам вообще, особенно когда они заявляют о чем-либо принципиально новом, будь то лекарство или метод диагностики. Если не анализировать качество работ и не проверять повторяемость результатов, то можно легко подпасть под влияние следующих способов заработка денег и имени.
• Фуфломицины: для их разработки лучше всего подходит описание серии случаев – вроде и научненько (народ поведется), да и перед законом чист. Так рождаются «доказательства эффективности» псевдопрепаратов-арбидолов: фармкомпания приглашает на свидание голодного российского профессора, они вместе придумывают плацебо с желаемыми свойствами, а затем начинают впихивать в каждого страждущего, благо у профессуры их завались. Конечно, если не у каждого первого, то у 95 % пациентов искомые положительные «эффекты» препарата обязательно проявятся, и вот, встречайте: «Опыт пятилетнего применения фуфломицина. Серия клинических случаев. Проф. Залупкин Х. Й.». Не придерешься, придется покупать.
• Фуфлоученые: чтобы примазаться к научной тусовке, можно начать с описания отдельных случаев – именно из-за отсутствия достоверности и проверяемости этот самый последний пункт более остальных любим разного рода шарлатанами: достаточно накатать памфлет про одно-единственное наблюдение, и вот – ты уже учОный. Как ни печально, на этом держится 99,9 % диссертаций.
«На фармацевтической фабрике придумали новые лекарства, для которых еще нет болезней. Теперь ищут врачей, которые их придумают». – И таки находят на просторах СНГ.
Так все и работает, и поэтому в нашей стране можно встретить местные РКИ по своим, не международным, а местечковым стандартам, разработанным специально для продвижения нового барбидола, в которых допустимо набирать по парочке голодающих бездомных 8–15 человек (ср. с обычными для ДМ 1500+) и называть это репрезентативной выборкой без малейшей фальсификации, да-да. Даже если нет прямой и явной заинтересованности, никто не гарантирует, что голодному профессору и его начальнику не занесли конвертик с несколькими зарплатами. Конечно, такая проблема есть и на Западе, но там практика внедрена давно и кучи общественных организаций и государственных институтов уже научились раздувать из каждой взятки скандалы, вытекающие в миллионные штрафы.
Жалоба
Напишите нам, и мы в срочном порядке примем меры.