Самое удивительное в блобограмме — это то, что она просто должна была быть изобретена, но в истории развития медицины это случилось очень поздно. На протяжении многих лет у нас была вся информация, которая нам требовалась, чтобы сделать простой вывод — стероиды спасают жизни, однако никто не знал, что они эффективны, так как никто не проводил систематического обзора до 1989 года. В результате нужное лечение не распространялось широко и много младенцев умерло напрасно не потому, что у нас небыло нужной информации, а просто от того, что мы не проводили должным образом ее синтез. Если вы думаете, что это отдельный случай, вам стоит посоветовать изучить эту проблему ближе, тогда вы поймете масштабы хаоса, который царил в медицине до страшно сказать какого недавнего времени. Таблица, данная ниже, состоит из двух блобограмм или форест-диаграмм, показывающих все когда-либо проведенные исследования с целью выяснения, понижает ли прием стрептокиназы (тромболитика) число смертельныхслучаев среди пациентов, переживших сердечный приступ.11 Взгляните сначала на форест-диаграмму слева. Это традиционная форест-диаграмма, взятая из научного журнала, поэтому она немного сложнее, чем стилизованный график на логотипе компании Cochrane, но она построена по тому же самому принципу. Каждая горизонтальная линия обозначает исследование, и вы можете увидеть здесь мешанину изрезультатов, которые показывают, что отдельные исследования были успешными (такие линии не доходят до вертикальной линии отсутствия эффекта под заголовком «1»), а другие — нет (они пересекают эту линию). Внизу, однако, вы можете увидеть суммарный эффект — точку на этой старомодной блобограмме, а не ромбик. Как ясно видно, в целом стрептокиназа спасала жизни людей.
[Картинка: i_001.png]
А что же за таблица справа? Это так называемый кумулятивный метаанализ. Если вы посмотрите на список исследований слева от диаграммы, вы увидите, что они ранжированы по датам. Кумулятивный метаанализ справа добавляет к каждой записи результаты нового исследования, когда они появлялись в истории. Это дает возможность проводить наилучшую текущую оценку каждый год. С ее помощью можно посмотреть, как выглядели бы данные в определенный момент, если бы кто-нибудь решил провести метаанализ всех данных, доступных на тот момент. Из этой сводной блобограммы можно увидеть, что горизонтальные линии, суммарные эффекты, сужаются со временем по мере того, как накапливается все больше данных, поэтому оценка общей эффективности лечения становится более точной. Вы также можете увидеть, что эти горизонтальные линии прекращают доходить до вертикальной линии отсутствия эффекта уже давно и — что удивительно — это происходит задолго до начала принятия стрептокиназы пациентами с сердечным приступом в истории болезни.
На случай, если вы сами еще не заметили — честно говоря, вся профессия врача постигается медленно, — эта диаграмма раскрывает глаза на многое. Сердечный приступ —необычайно распространенная причина смерти. У нас было лекарство, которое действовало; у нас была вся необходимая информация, которая помогла бы нам понять, что это лечение действует, но, еще раз повторюсь, мы не сводили ее вместе систематически для получения правильного ответа. Половине людей, выделенных методом случайного отбора, в таких исследованиях (внизу блобограммы) не давали стрептокиназы, что, по моему мнению, является не вполне этичным, потому что мы обладали всей информацией, которая помогла бы нам определить степень эффективности стрептокиназы. Получается, что людей лишили эффективного лечения. Но такая участь постигла не только участников исследований. В тоже самое время не получили должного лечения и большинство других пациентов по всему миру.
[Картинка: i_002.png]
Традиционный и кумулятивный метаанализ 33 исследований внутривенного введения стрептокиназы против острого инфаркта миокарда. Коэффициент неравенства и 95 %-й доверительный интервал по влиянию лечения на смертность показаны на логарифмической шкале.
Я надеюсь, эти истории объясняют, почему систематические обзоры и мета-анализы так важны: нам нужно свести вместе всю информацию по вопросу, а не просто выбрать те фрагменты, на которые мы наткнулись или которые нам просто интуитивно понравились. Медицина начала признавать этот факт лишь через 20 лет, и систематические обзоры с мета-анализами теперь используются почти повсеместно, чтобы обеспечить наличие наиболее точных сводных данных по всем исследованиям, которые были проведены для изучения конкретной медицинской проблемы.
Все эти истории показывают, почему так опасно не предоставлять результаты других исследований. Если какой-то исследователь или врач при анализе существующих фактов выбирают нужные данные и смотрят только на те исследования, которые свидетельствуют в пользу их догадки, то у читателя научной работы может создаться ложное впечатление. Использование тенденциозного подхода при научных изысканиях — личная проблема такого исследователя, но она также касается всякого, кто оказался недостаточно мудрым или удачливым, чтобы позволить ввести себя в заблуждение. Но если у всех нас, у всего медицинского и научного сообщества по всему миру, отсутствуют результаты негативных исследований, то когда мы сведем все факты вместе, чтобы получить наилучшее возможное представление о действии какого-либо лекарства — как и следует делать, — мы составим искаженную картину, совершенно несоответствующую действительности. У нас создастся ложное впечатление об эффективности лекарства, достоинства препарата будут необоснованно преувеличены, в результате чего мы, вероятно, сделаем неправильный вывод, что лекарство принесет пользу больному, в то времякак на самом деле оно только навредит.
Теперь, когда я рассказал вам о важности систематических обзоров, вы понимаете, почему недостающие данные так важны. Вам также ясно, для чего во время освещения вопроса, касающегося недостатка данных исследований, я даю точный обзор научный статей: ведь я буду интерпретировать факты при помощи систематических обзоров.Сколько данных не хватает?
Если вы хотите доказать, что результаты проведенных клинических исследований остались неопубликованными, вы столкнетесь с интересной проблемой: вам придется доказать существование исследования, к которому у вас нет доступа. Чтобы обойти это препятствие, был выработан следующий подход: вы обозначаете группу исследований, которые, как вы знаете, были проведены и завершены, а затем проверяете, были ли их результаты опубликованы. Найти список проведенных клинических исследований — задача нелегкая, и для ее выполнения исследователи прибегают к различным стратегиям. Они, например, просматривают список исследований, согласованных к проведению комитетами по этике (или Наблюдательным советом института в США), или отслеживают исследования, обсуждаемые на конференциях.
В 2008 году группа исследователей решила проверить, сколько результатов было опубликовано после проведения исследований антидепрессантов, попавших на рынок в период между 1987 и 2004 гг.12, о которых когда-либо заявлялось в Управление по контролю за качеством пищевых продуктов и лекарственных веществ. Это было нелегким делом. В архивах вышеозначенного правительственного ведомства Америки содержится много информации по всем исследованиям, результаты которых были предоставлены в госорган для получения лицензии на новое лекарство. Но даже в архивах такого ведомства нет полного списка исследований, так как информация о тех, что были проведены уже после выпуска лекарства на рынок, так никогда и не дошла до государственных органов. К тому же большой объем информации, хранящейся в архивах ведомства, затрудняет поиск, а самих данных порой бывает очень мало. Однако в наличие уже есть важная выборка исследований, и этого более чем достаточно для нас, чтобы начать выяснять, как часто пропадают без вести результаты исследований и почему это происходит. Эти данные также можно считать репрезентативным срезом исследований всех крупных производителей лекарств.