«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.
«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:
