А что же за таблица справа? Это так называемый кумулятивный мета-анализ. Если вы посмотрите на список исследований слева от диаграммы, вы увидите, что они ранжированы по датам. Кумулятивный мета-анализ 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 мета-анализ 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.
Традиционный и кумулятивный мета-анализ 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 время как 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.