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.