words per minute
7
kenkosh
00:00
Speed
Доказательный подход к медицинской практике подразумевает использование лечебных, профилактических и диагностических действий c доказанной эффективностью, что предполагает поиск информации, сравнение, проведение исследований и мета-анализов. Эффективность доказывается не собственным опытом или личным мнением.
В узком понимании подразумевается такой способ медицинской практики отдельного врача, когда он использует в своей работе только то, что имеет качественную доказательную базу эффективности (к этому не относится собственный опыт и личное мнение, они ставятся на последнее место - когда всё доказанное кончилось или случай неординарный, тогда и личный опыт подойдёт). Ясно, что объективность сама по себе субъективна, особенно в медицине, но личный опыт субъективнее всего остального, поэтому к нему так и относятся.
Подход к лечению только на основе опыта и впечатлений называется "импрессионистская медицина".
В основе ДМ лежит клиническая эпидемиология, которая изучает распространение заболеваний и разрабатывает методологию клинических испытаний таким образом, чтобы они приводили к научно обоснованным выводам, минимизируя случайные и систематические ошибки, а также заинтересованность участников. Главным гаечным ключом в руках клинэпидемиологов является продажная дрянь статистика, которая позволяет систематически наблюдать за явлениями в массе людей, описывать всё это в циферках и делить на ноль на сто процентов, используя методики клинических испытаний (дизайны), которые позволяют избегать систематических ошибок.
В целом это такой свод принципов для опровержения или подтверждения научных данных.
Противники доказательной медицины любят разглагольствовать в стиле, мол, если не доказано действие, ещё не значит, что его нет. Такой подход отсылает нас к области веры, а не науки: именно в религии не нужно ничего доказывать. Так что не стоит обращать внимания на такие логические ошибки, это просто аргумент адептов астрала.
Каждое исследование должно иметь подтверждения своих выводов в массе подобных, иначе практические выводы сделать нельзя; для анализа и оценки статей есть толпы экспертов, которые в итоге выдают простым смертным врачам клинические рекомендации (гайдлайны) на основе лучших доказательств. При изучении работ надо строго разделять показатели процесса (любые изменения параметров) и показатели собственно результата (именно они имеют клиническую значимость), к которым приводят те изменения. Во время чтения публикаций или спора со сторонником какого-либо метода нужно придерживаться этого разделения, поскольку не составляет труда показать действие возможного фактора на процесс, а вот выяснение достоверного результата и его положительной связи с тем фактором требует серьёзной работы.
Исследовательские работы можно отнести к тому или иному виду по весу доказательности, что зависит от его структуры (по уменьшению крутизны):
Систематический обзор посредством мета-анализа: доказательный потолок на данный момент, круче ещё не придумали (разве что мета-анализ мета-анализов): берётся пачка схожих клинических испытаний одного метода, высчитываются их общие и различные параметры, анализируется совпадение/несовпадение результатов. Благодатность метода в том, что обеспечивается более высокая статистическая чувствительность (мощность), чем в отдельных испытаниях, особенно когда они противоречат друг другу. Одна из существенных ценностей меты в том, что вроде бы схожие исследования имеют разных авторов, время и место проведения, а также различные выборки, что почти исключает возможность баеса.
РКИ (рандомизированное клиническое исследование): столп доказательности, придуманный именно чтобы различить, что же явилось следствием воздействия, а что - случайностью. Заключается в динамическом наблюдении профилактического/диагностического/лечебного вмешательства, которые применяются к случайно сформированным (рандомизированным) группам из конкретной выборки пациентов. Все возможные факторы одинаково действуют на группы подопытных, только в одной это будет полностью плацебо-эффект, а во второй - непосредственно эффект медицинского вмешательства, из которого можно вычесть первый и получить кристаллизованную достоверность в виде подтверждения/опровержения изначальной гипотезы.
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 трудоёмко из-за необходимости больших выборок (новые случаи заболеваний могут оказаться слишком редкими) и длительности наблюдения этих больших групп.
Аналитическое одномоментное исследование (поперечное): используется для оценки эффективности диагностики, распространённости исходов и течения заболеваний практически в реальном времени - по сути это срез базы данных по каким-либо критериям.
Исследование случай-контроль (ретроспективное): берётся 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 дёшево, но грешит нередкими систематическими ошибками из-за неточных выборок или плохого качества самих описаний случаев.
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 и оппонентами EBM.
Описание отдельных случаев - кто-то что-то заметил и написал статью. Полезно для казуистики, но не имеет смысла в описании глобальных проблем и выведения серьёзных заключений, т.к. любой отдельный случай сам в себе достоверности не несёт. Конечно, описание редких случаев крайне важно для расширения нозологических границ, но строить по ним гипотезы ошибочно.
"Bias" (баес), оно же смещение, или систематические ошибки - это собственно то, с чем должна бороться доказательная медицина благодаря РКИ и мета-анализам. 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.