Анализ данных в доказательной медицине. Основа доказательной медицины. Постановка клинического вопроса в формате PICO

У Лизы сильные боли после операции. Врачу необходимо сделать выбор в пользу таблеток, исходя из внешних клинических подтверждающих данных, или инъекции, исходя из личного клинического опыта и предпочтений пациентки. Врачу известно, что, согласно внешним клиническим подтверждающим данным, таблетки, содержащие морфий, были бы лучшим выбором. Однако, как выяснилось при операции, Лиза страдает от распространенного побочного эффекта анестезии — рвоты. Это означает что, если Лиза примет таблетку и у нее начнется рвота, содержимое таблетки выйдет наружу и не окажет обезболивающего эффекта. Врачу и Лизе известно по предыдущему опыту, что рвота у Лизы может начаться в течение 30 минут после окончания действия анестезии. Поэтому вместо таблетки врач решает назначить Лизе инъекцию с морфием.

В приведенном примере врач, основываясь на личном клиническом опыте и предпочтениях пациентки, принимает решение использовать инъекцию с морфием вместо таблетки с морфием, хотя именно в пользу последней говорят лучшие внешние клинические данные. Врач использует одно и то же медицинское вещество (т.е. морфий), как и предполагают внешние клинические данные, однако выбирает другую лекарственную форму (инъекцию вместо таблетки).

Это пример принятия врачом определенного решения в процессе лечения, основанного на подтверждающих данных, после обсуждения с пациентом.

Что такое доказательная медицина?

(evidence-based medicine, EBM) — это процесс систематического пересмотра, оценки и использования результатов клинических исследований с целью оказания оптимальной медицинской помощи пациентам. Информированность пациентов о доказательной медицине имеет большое значение, поскольку позволяет им принимать более осознанные решения об управлении и лечении заболевания. Она также позволяет пациентам сформировать более точное представление о риске, способствует целесообразному использованию отдельных процедур и позволяет врачу и (или) пациенту принимать решения, исходя из подтверждающих данных.

Доказательная медицина сочетает в себе принципы и методы. Благодаря действию этих принципов и методов решения, инструкции и стратегии в медицине основываются на текущих подтверждающих данных об эффективности разных форм течения и медицинских услуг в целом. В отношении лекарственных средств доказательная медицина во многом опирается на информацию, полученную в ходе оценки преимуществ и рисков (результативности и безопасности).

Понятие доказательной медицины появилось в 1950-х гг. До этого момента врачи принимали решения в основном на основе своего образования, клинического опыта и чтения научных периодических изданий. Однако исследования показали, что решения о медицинском лечении у разных медицинских специалистов значительно различались. Была формирована база для внедрения систематических методов сбора, оценки и организации данных научных исследований, что и стало началом доказательной медицины. Появление доказательной медицины было признано врачами, фармацевтическими компаниями, контрольно-надзорными органами и общественностью.

Тому, кто принимает решение, необходимо опираться на собственный опыт лечения пациентов в сочетании с лучшими подтверждающими данными, полученными в ходе контролируемых исследований и научных разработок. Важно в процессе принятия решений сочетать клинический опыт и контролируемые исследования. При отсутствии клинического опыта Риск — это вероятность причинения вреда или нанесения травмы в результате лечения, проводимого в клинической практике или в рамках исследования. Вред или травма могут быть физическими, а также психологическими, социальными или экономическими. Риски включают развитие побочных эффектов лечения или прием препарата, чья эффективность ниже стандартного лечения (в рамках испытания). При проведении испытания нового медицинского препарата могут возникнуть побочные эффекты или другие риски, не предвиденные исследователями. Такая ситуация наиболее характерна для начальных этапов клинических испытаний.

Проведение любых клинических испытаний сопряжено с рисками. Участники должны получить информацию о возможных преимуществах и рисках до принятия решения об участии (см. определение информированного согласия).

" target="_blank">риск , связанный с определенным лечение, может закончиться появлением нежелательных эффектов.

Пятиэтапная модель доказательной медицины

Один из подходов к доказательной медицине предполагает модель из 5 этапов:

1. формирование клинически релевантного запроса (поиск врачом информации для постановки правильного диагноза),
2. поиск лучших подтверждающих данных (поиск врачом подтверждающих данных в поддержку информации, обнаруженной на этапе 1),
3. оценка качества подтверждающих данных (обеспечение врачом высокого качества и надежности),
4. формирование медицинского решения на основе подтверждающих данных (принятие пациентом и врачом осознанного решения о лечении на основе этапов 1-3),
5. оценка процесса (оценка врачом и пациентом достигнутого результата и соответствующая корректировка решений о лечении в случае необходимости).

В вышеприведенном примере выбор врача согласуется как с принципами доказательной медицины, так и с обратной связью от пациента. Решение, принятое врачом, подразумевает сознательное, открытое и осознанное использование лучших подтверждающих данных на текущий момент времени, в том числе опыт пациентки, для выбора наилучшего из возможных способов медицинской помощи данной пациентке.

Участие пациентов в процессе принятия решений имеет важное значение для выработки новых принципов лечения. Такое участие подразумевает чтение и понимание информации о лечении и осознанное следование рекомендациям, совместную работу с клиническими специалистами, направленную на оценку и выбор лучших вариантов лечения, а также предоставление обратной связи относительно полученных результатов. Пациенты могут активно участвовать в создании подтверждающих данных на любом уровне.

Оценка подтверждающих данных для нужд доказательной медицины

Собранная информация классифицируется в зависимости от уровня содержащихся в ней подтверждающих данных с целью оценки их качества. Пирамида на нижеуказанном рисунке демонстрирует разные уровни подтверждающих данных и их ранжирование.

уровни подтверждающих данных

Комментарии или экспертные мнения

Это данные, основанные на мнениях панели экспертов и направленные на формирование общей медицинской практики.

Исследование серии случаев и описания клинических случаев

Исследование серии случаев — это описательное исследование небольшой людей. Как правило, оно служит дополнением или приложением к описанию клинического случая. Описание клинического случая представляет собой подробный отчет о симптомах, признаках, диагнозе, лечении и сопровождении одного пациента.

Исследования случай-контроль

— это наблюдательное ретроспективное исследование (с обзором исторических данных), в котором пациенты, страдающие каким-либо заболеванием, сравниваются с пациентами, не имеющими этого заболевания. Такие случаи, как заболевание раком легких, как правило, изучаются методом исследования случай-контроль. Для этого набирается группа курящих лиц (группа под воздействием) и группа некурящих лиц (группа не под воздействием), за которыми устанавливается наблюдение на протяжении определенного периода времени. Затем разница в частотности заболевания раком легких фиксируется документально, что позволяет рассмотреть переменную (независимую переменную — в данном случае, курение) как причину зависимой переменной (в данном случае, рака легких).

В этом примере значимое увеличение случаев заболевания раком легких в группе курящих по сравнению с некурящей группой рассматривается как подтверждение причинной связи между курением и возникновением рака легких.

Когортное исследование

Современное определение когорты в клиническом исследовании — группа лиц, обладающих определенными характеристиками, за которыми ведется наблюдение с целью выявления последствий, связанных со здоровьем.

Фрамингемское исследование сердечных заболеваний — это пример когортного исследования, проводимого с целью найти ответ на вопрос в области эпидемиологии. Фрамингемское исследование начато в 1948 году и продолжается до сих пор. Цель исследования — изучить воздействие ряда факторов на частоту возникновения сердечных заболеваний. Вопрос, который стоит перед исследователями — связаны ли такие факторы как высокое артериальное давление, избыточная масса тела, диабет, физическая активность и другие факторы с развитием сердечных заболеваний. Для исследования каждого из факторов воздействия (например, курения) исследователями набирается группа курящих людей (группа под воздействием) и группа некурящих людей (группа не под воздействием). Затем за группами ведется наблюдение на протяжении определённого периода времени. Затем в конце периода наблюдения документально фиксируется разница в частоте возникновения сердечных заболеваний в этих группах. Группы сопоставляются с точки зрения многих других переменных факторов, таких как

• экономический статус (например, образование, доход и род занятий),
• состояние здоровья (например, наличие других заболеваний).

Это означает, что переменная (независимая переменная — в данном случае, курение) может изолироваться в качестве причины зависимой переменной (в данном случае, рака легких).

В этом примере статистически значимое увеличение случаев сердечных заболеваний в группе курящих по сравнению с некурящей группой рассматривается как подтверждение причинной связи между курением и возникновением сердечных заболеваний. Результаты, обнаруженные в ходе Фрамингемского исследования на протяжении многих лет, убедительно доказывают, что сердечно-сосудистые заболевания в значительной мере являются результатом измеримых и поддающихся коррекции факторов риска, и что человек может контролировать состояние здоровья своей сердечной системы, если внимательно следит за своим питанием и образом жизни и отказывается от потребления рафинированных жиров, холестерина и курения, снижает вес или начинает вести подвижный образ жизни, регулирует уровень стресса и артериального давления. В основном именно благодаря Фрамингемскому исследованию мы сейчас имеем ясное представление о связи определенных факторов риска с сердечными заболеваниями.

Еще одним примером когортного исследования, которое проводится уже много лет, является «Национальное исследование развития ребенка» (National Child Development Study, NCDS) — самое изучаемое из всех британских когортных исследований новорожденных. Самое крупное исследование, касающееся женщин — это «Исследование здоровья медицинских сестер» (Nurses Health Study). Оно началось в 1976 году, количество сопровождаемых лиц — более 120 тысяч человек. По данным этого исследования анализировались многие заболевания и результаты.

Рандомизированные клинические испытания

Клинические испытания называют рандомизированными, если при распределении участников в разные группы лечения используют метод рандомизации. Это означает, что группы для лечения наполняются случайным образом с использованием формальной системы, и для каждого участника существует попасть в каждое из исследуемых направлений.

Мета-анализ

— это систематическое, основанное на статистике рассмотрение данных, в котором сопоставляются и комбинируются результаты разных исследований, направленное на выявление шаблонов, несоответствий и других связей во множестве исследований. Мета-анализ может служить подтверждением для более убедительного вывода по сравнению с любым отдельным исследованием, но необходимо помнить о недостатках, связанных с систематическими ошибками из-за предпочтительных публикаций положительных результатов исследования.

Исследование результатов

Исследование результатов — это широкое зонтичное понятие, не имеющее постоянного определения. В исследовании результатов изучаются конечные результаты медицинской помощи, иначе говоря, эффект от процесса оказания медицинских услуг на здоровье и самочувствие пациентов. Другими словами, исследования клинических результатов направлены на мониторинг, понимание и оптимизацию воздействия медицинского лечения на конкретного пациента или определенную группу. В таких исследованиях описываются научные изыскания, которые связаны с эффективностью мер здравоохранения и медицинских услуг, то есть результаты, полученные благодаря таким услугам.

Часто внимание концентрируется на лицо, страдающее заболеванием — иначе говоря, на клинические (общие результаты), наиболее релевантные для этого пациента или группы пациентов. Такими конечными точками могут быть или степень болевых ощущений. Однако исследования результатов могут также быть сфокусированы на эффективности предоставления медицинских услуг, при этом параметрами измерения могут быть , состояние здоровья и тяжесть заболевания (влияние проблем со здоровьем на человека).

Разница между доказательной медициной и исследованиями результатов состоит в концентрации внимания на разных вопросах. В то время как основной задачей доказательной медицины является обеспечение пациенту оптимальной медицинской помощи в соответствии с клиническими подтверждающими данными и опытом, исследования результатов направлены прежде всего на предопределение конечных точек. В исследовании клинических результатов эти точки обычно соответствуют клинически релевантным конечным точкам.

В исследованиях результатов релевантными конечными точками часто становятся симптомы или параметры измерения функциональных способностей и потребности в уходе — то, что пациент, получающий лечение, считает важным. Например, пациент, страдающий от инфекции, которому введен пенициллин, может обращать большее внимание на то, что у него нет высокой температуры и улучшилось общее состояние, чем на воздействие пенициллина на фактический уровень инфекции. В этом случае симптомы и то, как он себя чувствует, рассматривается как прямая оценка состояния его здоровья — а это те конечные точки, на которых концентрируется внимание при проведении исследования результатов. Пациент также, вероятнее всего, будет заинтересован в возможных побочных эффектах, связанных с пенициллином, а также в стоимости лечения. В случае с другими заболеваниями, такими как рак, важным клиническим результатом, релевантным для пациента, будет риск смертельного исхода.

В случае если исследование является продолжительным по времени, при изучении результатов исследований могут использоваться « ». Суррогатная конечная точка предполагает использование биомаркера для измерения результата, действуя в качестве замены для клинической конечной точки, измеряющей, в котором эффект от пенициллина проверяется по снижению количества одного из видов белка (С-реактивного белка), который всегда присутствует в крови. Количество этого белка в крови здорового человека очень мало, но при острой инфекции оно стремительно повышается. Таким образом, измерение уровня С-реактивного белка в крови — косвенный способ определения наличия инфекции в организме, поэтому в данном случае белок служит «биомаркером» инфекции. Биомаркер — это измеримый показатель состояния болезни. Этот параметр также коррелируется с риском возникновения или прогрессирования заболевания или с тем, как предписанное лечение повлияет на заболевание. Ежедневно у пациента производится забор крови на анализ для измерения количества биомаркера в крови.

Необходимо подчеркнуть, что для использования суррогатной конечной точки с целью контроля и надзора, маркер нужно заранее подтвердить или проверить. Необходимо продемонстрировать, что изменения с биомаркером коррелируются (согласовываются) с клиническим результатом в случае с конкретным заболеванием и эффектом от лечения.

Дополнительные источники

• World Health Organisation (2008). Where are the patients in decision-making about their own care? Retrieved 31 August, 2015, from

Оценка уровня доказательности является основным рабочим инструментом в доказательной медицине (рис. 3.1). Поэтому важнейшим механизмом, позволяющим врачу ориентироваться в огромном количестве публикуемых медицинских данных, является рейтинговая система оценки научных исследований. Однако до настоящего времени отсутствует общепринятая шкала по оценке степени доказательности.

Категорий доказательности исследования может быть несколько - от 3 до 7. Меньшей цифре соответствует меньшая доказательность. Также выделяют три категории доказательности исследования.

Рис. 3.1. Пирамида медицинских публикаций

Практические рекомендации по диагностике и лечению могут опираться как на данные исследований, так и на их экстраполяцию. С учетом этого обстоятельства рекомендации подразделяют на 3-5 уровней, которые принято обозначать латинскими буквами - A, B, C, D, E.

А - доказательства убедительны: есть веские доказательства в пользу применения данного метода;

В - относительная убедительность доказательств: есть достаточно доказательств в пользу того, чтобы рекомендовать данное предложение;

С - достаточных доказательств нет: имеющихся доказательств недостаточно для вынесения рекомендации, но рекомендации могут быть даны с учетом иных обстоятельств;

D - достаточно отрицательных доказательств: имеется достаточно доказательств, чтобы рекомендовать отказаться от применения данного метода в определенной ситуации;

Е - веские отрицательные доказательства: имеются достаточно убедительные доказательства, чтобы исключить данный метод из рекомендаций.

В большинстве стран Западной Европы и Канаде выделяют три уровня доказательности - A, B, C. Рекомендации уровня А базируются на результатах исследований, относимых к I категории доказательности и, следовательно, отличаются наиболее высоким уровнем достоверности. Достоверность рекомендаций уровня В также достаточно высока, так как при их формулировании используются материалы исследований II категории или экстраполяции исследований I категории доказательности. Рекомендации уровня С строятся на основании неконтролируемых исследований и консенсусов специалистов (III категории доказательности) или содержат экстраполяции рекомендаций I и II категории.

Одной из наиболее всеобъемлющих является Oxford Centre for Evidence-based Medicine Levels of Evidence, опубликованная в мае 2001 г. (оригинал приведен в приложении 1). В ней использованы следующие критерии достоверности медицинской информации:

Высокая достоверность - информация базируется на результатах нескольких независимых клинических исследований с совпадением результатов, обобщенных в систематических обзорах;

Умеренная достоверность - информация основана на результатах нескольких близких по целям клинических независимых исследований;

Ограниченная достоверность - информация основана на результатах одного клинического исследования;

Строгие научные доказательства отсутствуют (клинические испытания не проводились) - утверждение основано на мнении экспертов.

Совершенно очевидно, что использовать данные рекомендации в повседневной практике затруднительно не только практическому врачу, но и научному сотруднику.

Американское Агентство по политике здравоохранения и научным исследованиям предложило более простую шкалу с выделением следующих уровней доказательств в порядке убывания их достоверности:

I а - мета-анализ РКИ;

I b - как минимум одно РКИ;

II а - хорошо организованное контролируемое исследование без рандомизации;

II b - как минимум одно хорошо организованное квази-экспериментальное исследование;

III - не экспериментальные исследования;

IV - отчет экспертного комитета или мнение и/или клинический опыт авторитетных специалистов.

В последнем случае главную роль играет субъективный фактор, в частности личный опыт врача и мнение экспертов, выбор которых может иметь тенденциозный характер. Шотландской Межколлегиальной медицинской сетью также разработана система оценки уровня доказательств, опирающаяся на элементы, рассмотренные выше:

А - при уровне I а, I b;

В - при уровне II а, II b, III;

С - при уровне IV (только если нет А и В).

Движением «Доказательная медицина» предложена шкала для оценки уровня достоверности знаний, учитывающая в первую очередь схему получения соответствующего знания (табл. 3.1).

Таблица 3.1. Уровни достоверности знаний для терапии (по журналу Critical Care Medicine (1995), 23, N l, 395 с.). Используются три градации достоверности (А, В, С) и пять уровней со знаками I, I-, II, II-, III, IV, V)

Несмотря на то что, по мнению авторов, данная шкала наиболее понятна рядовому практикующему врачу, она требует от пользователя достаточно хорошего знания дизайна исследований. Авторы шкалы призывают считать ее компромиссной, выстраданной, но вместе с тем ставящей заслон перед неподкрепленными опытом «физиологическими принципами» и «клиническими рассуждениями». Ею, считают авторы, следует пользоваться до тех пор, пока в медицине не возникнут условия для использования более объективной шкалы.

Для практических врачей, имеющих самые элементарные представления о клинической эпидемиологии и статистике, вполне приемлемой может быть оценка достоверности доказательств из различных источников по рекомендациям Шведского совета по методологии оценки в здравоохранении, Согласно им достоверность убывает в следующем порядке:

Рандомизированное контролируемое клиническое исследование;

Нерандомизированное клиническое исследование с одновременным контролем;

Нерандомизированное клиническое исследование с историческим контролем;

Когортное исследование;

. «случай-контроль»;

Перекрестное клиническое исследование;

Результаты наблюдений.

Систематизированные обзоры

Рост количества и повышение качества результатов клинических исследований в последние 10 лет играют важную роль в принятии практических решений в повседневной клинической деятельности. Практикующему врачу разобраться в беспрерывном и нарастающем информационном потоке достаточно сложно, существенную помощь в этом ему оказывают систематизированные обзоры по разным проблемам профилактики, диагностики и лечения широкого круга заболеваний. Главное достоинство обзора - объединение информации о нескольких исследованиях, что позволяет получить объективное представление о клиническом эффекте анализируемого вмешательства по сравнению с отдельно взятым клиническим исследованием. Систематизированные обзоры являются одной из наиболее важных составляющих доказательной медицины.

Результаты отдельных исследований, пусть даже с большим количеством пациентов, в значительной мере отражают эффективность вмешательства на ограниченной выборке больных, которая определяется критериями включения и исключения, а также ее клинико-демографическими показателями. Поэтому надо весьма осторожно экстраполировать сделанные по результатам конкретного исследования выводы на всю популяцию пациентов. В исследованиях с участием небольшого количества больных возрастает роль случайного фактора, что может привести к получению неверных результатов.

Атрибутивные признаки систематизированного обзора (четкое описание принципов и критериев отбора исследований для включения в него методов анализа и стандартов качества исследований) позволяют существенно снизить риск систематической ошибки, а также получить более широкую выборку пациентов.

Прежде всего для систематизированного обзора отбираются исследования в соответствии с конкретным клиническим вопросом. Главной целью систематизированного обзора является получение ответа на следующие вопросы в доступной для понимания практического врача форме.

1. Действительно ли эффективно анализируемое вмешательство?

2. Насколько эффективнее анализируемое вмешательство по сравнению с плацебо, «традиционной» терапией или по сравнению с другими схожими вмешательствами, применяемыми при конкретной патологии в настоящее время?

3. Насколько безопасно анализируемое вмешательство, в том числе и при сравнении с уже применяющимися вмешательствами?

4. Оправдано ли применение анализируемого вмешательства у конкретного больного с учетом соотношения польза (эффективность)/ риск (безопасность)?

5. Возможна ли замена анализируемого вмешательства на уже применяющееся вмешательство и какие последствия будет иметь такая замена?

Результаты систематизированных обзоров, как правило, изобилуют не только цифрами, но специальной терминологией и сокращениями, которые трудно понять и правильно интерпретировать практикующему врачу. Наиболее употребительные в доказательной медицине термины и сокращения приведены в приложении, в настоящее время большинство из них используется уже не только в специальной медицинской литературе, но и во время презентаций на национальных конгрессах и симпозиумах.

Одним из наиболее важных понятий является показатель NNT (the number needed to treat; русская аббревиатура ЧБНЛБИ или ЧБНЛ - число больных, которых необходимо лечить определенным методом в течение определенного времени, чтобы достичь определенного эффекта или предотвратить неблагоприятный исход у одного больного). Достоинством этого показателя является возможность его применения в условиях реальной клинической практики обычного врача. Кроме этого, при различных вмешательствах, приводящих к

одинаковому результату при одном заболевании, знание величины ЧБНЛ позволяет выбрать оптимальную тактику лечения конкретного пациента (табл. 3.2).

Таблица 3.2. Влияние ИАПФ на смертность в РКИ по профилактике и лечению ХСН

Примечание. Э - эналаприл; К - каптоприл; Р - рамиприл; Т - трандалоприл; З - зофеноприл

Показатель ЧБНЛ всегда предполагает существование группы сравнения (референтной группы), в которой больные получают плацебо или какое-то другое лечение или вообще не получают его. Показатель ЧБНЛ может быть различным в рамках одного исследования в зависимости от выбранного критерия оценки эффективности вмешательства (чаще всего это «суррогатные» конечные точки, принятые для конкретного заболевания).

Противоположным по смыслу является показатель «число больных, которых необходимо лечить определенным методом в течение определенного времени, чтобы вмешательство могло нанести вред одному больному». Особую важность этот показатель приобретает при оценке целесообразности профилактического вмешательства. Знание этого показателя и ЧБНЛБИ позволяет оценить степень риска вмешательства у конкретного пациента.

ЧБНЛ для определенного вида вмешательства (чаще всего лечения) является величиной, обратной снижению абсолютного риска при этом

вмешательстве. Рассмотрим это на конкретном примере. В результате проведенного исследования было показано, что в результате лечения препаратом Х риск развития одного из характерных осложнений для анализируемого заболевания снизился с 0,5 до 0,3, относительный риск составил 0,20, снижение относительного риска - 0,80, а снижение абсолютного риска - 0,20. Следовательно ЧБНЛ равно 1: 0,20 = 5. С практической точки зрения это означает, что врачу надо лечить препаратом Х 5 больных, чтобы предотвратить развитие одного осложнения у одного больного.

На величину показателя ЧБНЛ существенное влияние оказывает степень снижения абсолютного риска. Простота расчета показателя ЧБНЛ позволяет широко использовать его в качестве основного цифрового показателя эффективности (или потенциального вреда) анализируемого вида вмешательства. Главное преимущество ЧБНЛ состоит в том, что его может использовать любой врач применительно к условиям своей практики.

В этой связи становится очень важным понять возможности и пределы использования показателя ЧБНЛ в условиях реальной клинической практики.

Особенности показателя:

Строго специфичен для определенного вида вмешательства и у конкретной категории пациентов;

Описывает различие по клинически важным исходам между группой вмешательства и контрольной группой;

Низкий показатель (около 1) означает, что благоприятный исход наблюдается почти у каждого больного, получающего лечение, и лишь у небольшой части больных в группе сравнения;

На практике показатель, равный единице, встречается крайне редко даже при исследовании антибиотиков;

Абсолютное значение показателя не является критерием для принятия решения о целесообразности вмешательства, а отражает вероятность достижения положительного эффекта. Так, при сердечной недостаточности эффективность различных, в том числе и официально рекомендованных лечебных вмешательств, колеблется от 20 до более чем 100, но при этом все они используются у этой категории пациентов, потому что считаются эффективными, причем часто одновременно (например, комбинация ИАПФ с β-адреноблокаторами и спиронолактоном).

Ограничения для использования показателя:

Может корректно использоваться только в пределах 95% доверительного интервала (означает, что в 9 из 10 случаев истинное значение ЧБНЛ находится в пределах данного диапазона) для исследуемой выборки;

При отсутствии значений доверительного интервала даже при наличии низких значений показателя не исключено отсутствие благоприятного эффекта вмешательства ввиду дискретного значения ЧБНЛ;

Можно сравнивать значения ЧБНЛ только для одинаковых заболеваний, так как их клинические исходы могут быть различны. Так, последствия профилактики тромбообразования при инсульте и геморрое различны;

Прямое сравнение значений показателей ЧБНЛ допустимо только в том случае, если они рассчитаны для различных вмешательств при одном заболевании, одинаковой степени тяжести и в отношении одного и того же исхода;

Значения показателя могут изменяться для одного вида вмешательства у конкретной группы пациентов в зависимости от исходного уровня риска (низкий, промежуточный или высокий) в ней. Причем закономерности между степенью риска и эффективностью вмешательства не существует. Так, тяжелое заболевание может легче поддаваться лечению, чем то же заболевание легкой или умеренной степени тяжести и наоборот. В конечном счете все определяется самим заболеванием и его прогнозом для жизни и инвалидизации;

Определение показателя ЧБНЛ предполагает оценку влияния вмешательства на исход в течение определенного периода времени (чаще всего это средняя длительность РКИ). Поэтому сравнение показателей ЧБНЛ при различных вмешательствах, но одной патологии, правомерно только в том случае, когда оценивается эффективность вмешательств в течение одинакового периода времени. Нельзя сравнивать эффективность лечения с использованием одного вида вмешательства на протяжении 1 года, другого - на протяжении 3 лет, а третьего - на протяжении 5 лет.

Различия в показателе ЧБНЛ при лечебном и профилактическом вмешательстве:

При лечебном вмешательстве во всех группах сравнения проводится лечение, поэтому ключевым вопросом является определение и сравнение эффективности различных вмешательств;

При профилактике важно выяснить, будет ли профилактическое вмешательство предотвращать неблагоприятный исход более эффективно, чем отсутствие всякого вмешательства;

При лечебных и профилактических вмешательствах необходимо взвесить соотношение риска и пользы для каждого из возможных вмешательств;

При профилактических вмешательствах существует возможность получить нежелательные явления у части лиц без достижения какого-либо благоприятного эффекта;

Показатель ЧБНЛ позволяет расположить сравниваемые виды вмешательств в порядке их убывания или возрастания, что упрощает выбор варианта лечения. Однако при окончательном решении необходимо учитывать и такие факторы, как стоимость лечения, сопутствующую клинически значимую патологию и особенности больного, так как они существенно влияют на приверженность пациента к терапии. Оценивая эффективность вмешательства со стороны врачей и пациентов, необходимо отдавать предпочтение последним, поскольку оценка врача всегда менее чувствительна, чем оценка больных;

Профилактическое вмешательство чаще всего не влияет на большую часть популяции за исключением лиц из группы риска. Величина ЧБНЛ при профилактических вмешательствах свидетельствует об их эффективности в популяции, однако в меньшей степени применима к каждому конкретному случаю;

Показатель ЧБНЛ при профилактике должен всегда использоваться одновременно с показателем ЧБНЛНИ (количество больных в экспериментальной группе по сравнению с контрольной, необходимое для выявления дополнительного неблагоприятного исхода). Также необходима оценка индивидуального исходного риска. поскольку при его исходно низком уровне целесообразность профилактического вмешательства отсутствует.

Принцип расчета показателя ЧБНЛ позволяет оценивать и безопасность вмешательств. Число больных, у которых при вмешательстве возникает нежелательное явление, у одного пациента рассчитывается так же, как ЧБНЛ. Однако в тех случаях, когда частота нежелательных явлений низка, статистически достоверную величину доверительного интервала определить невозможно, он становится неопределенным. В этом случае вред от вмешательства имеет только точечную оценку. Выраженные неблагоприятные явления в

РКИ выявляются по количеству случаев выбывания из него в связи с проводимым вмешательством. Отсутствие в систематизированных обзорах и результатах РКИ информации о побочных эффектах и частоте выбывания пациентов вследствие нежелательных явлений существенно снижает их ценность.

В систематизированных обзорах могут также рассматриваться и другие последствия лечения, которые не укладываются в обычные представления о желательных и нежелательных эффектах вмешательства. Например. снижение риска развития новообразований кишечника при длительном применении ацетилсалициловой кислоты для первичной и вторичной профилактики сердечно-сосудистых осложнений.

Принцип расчета показателя ЧБНЛ при его отсутствии в публикации

Риск развития исхода (вероятность) выражается по отношению к общей выборке определенного размера, например когда 15 случаев одного исхода наблюдаются в выборке из 100 человек, риск этого исхода равен 0,15. В этом случае шанс такого исхода в выборке рассчитывается как число развившихся исходов по отношению к числу неразвившихся (например, 15 к 85 или 0,17). Тогда отношение шансов рассчитывается просто как шанс исхода в группе лечения, деленный на шанс этого исхода в группе сравнения. Поэтому если в систематизированном обзоре приводится только отношение шансов, но нет значений ЧБНЛ, последний показатель можно рассчитать по табл. 3.3. Для этого необходимо выбрать колонку с наиболее близким к опубликованному значением отношения шансов и строку с самым близким к ожидаемому значением частоты исхода, а затем на их пересечении найти соответствующее значение ЧБНЛ. В левой ее части приведены значения отношения шансов меньше 1,0. Это означает, что при профилактических вмешательствах, когда исход - это возникновение заболевания, рецидив, осложнения или ухудшение течения болезни, интересующий исход в группе лечения встречается реже, чем в группе сравнения. В правой части рисунка значения отношения шансов больше 1,0 - значит, интересующий исход чаще встречается в группе лечения, что типично для исследований по изучению эффективности лечебных вмешательств (где исход - это полное выздоровление, ремиссия, отсутствие осложнений или стабилизация течения заболевания).

Таблица позволяет определить, как различная частота исхода влияет на величину ЧБНЛ при определенном значении отношения шансов.

Таблица 3.3. Расчет ЧБНЛ по величине отношения шансов

При экстраполяции данных систематизированного обзора врач прежде всего должен оценить степень его соответствия той группе пациентов, для которой был выявлен положительный эффект вмешательства. Несомненно, что личный опыт врача и существующие стандарты лечения должны быть учтены при принятии окончательного решения. Представление об эффективности препаратов может изменяться по мере появления дополнительных данных после завершения крупных рандомизированных контролируемых испытаний. Появляются новые данные и меняются результаты систематизированных обзоров. Поэтому в практической работе необходимо использовать наиболее свежие из них. Главное состоит в том, что систематизированные обзоры могут предоставлять объективную информацию, позволяющую пациенту и врачу прогнозировать эффективность и возможные последствия от конкретного вмешательства еще до начала лечения.

Для профилактических вмешательств ЧБНЛ рассчитывается по формуле:

Для лечебных вмешательств ЧБНЛ рассчитывается по формуле:

Систематические обзоры подразделяются на качественные и количественные. Последние отличаются использованием специальных статистических методов для обобщения результатов (мета-анализ)

Рис. 3.2. Взаимодействие систематических обзоров и мета-анализа

различных исследований с целью получения вывода об эффективности вмешательства или диагностического метода. Часто систематический обзор, выполненный с использованием статистических методов, также называют мета-анализом, однако это не совсем корректно. Их соотншение представлено на рис. 3.2.

Мета-анализ

Одной из разновидностей систематизированных обзоров является мета-анализ. Часто мета-анализ рассматривается как высшая ступень доказательности и становится основой для выбора наиболее эффективных лечебно-профилактических и диагностических вмешательств. Мета-анализ, появившийся в конце 1980-х годов, сегодня относится к одной из самых популярных и быстро развивающихся методик системной интеграции результатов отдельных научных исследований. Например, в Великобритании до 50% всех используемых сегодня методов лечения заболеваний внутренних органов основаны на результатах рандомизированных контролируемых испытаний (РКИ), а также соответствующих мета-анализов. Сегодня мета-анализ - это «объединение результатов различных исследований, складывающееся из качественного компонента (например, использование таких заранее определенных критериев включения в анализ, как полнота данных, отсутствие явных недостатков в организации исследования и

т.д.) и количественного компонента (статистическая обработка имеющихся данных)». В то же время I. Chalmers и D.G. Altman в монографии «Систематические обзоры» характеризуют мета-анализ как «количественный систематический обзор литературы или количественный синтез первичных данных с целью получения суммарных статистических показателей».

Целью мета-анализа является оценка эффективности изучаемого вмешательства, а также выявление, изучение и объяснение неоднородности или гетерогенности в результатах исследований и подгруппах пациентов. Он должен представить точечные и интервальные (95% доверительный интервал) оценки обобщенного эффекта вмешательства.

Как указывалось выше, в мире ежегодно публикуется более 2,5 миллиона медицинских статей, не считая материалов многочисленных национальных и международных конференций, книг. Естественно, в этой ситуации велика потребность в анализе и синтезе имеющейся информации. Ее анализ по типу литературного обзора для журнала или диссертации носит чисто описательный и субъективный характер, хотя и является предпосылкой для проведения мета-анализа после актуализации некой проблемы. Главный недостаток такого подхода состоит в том, что он не использует строго научные и математические методики. Все это приводит к появлению так называемой β-ошибки (ошибка второго рода - ложное утверждение об отсутствии различий между эффективностью сравниваемых методов лечения, когда на самом деле они различны) из-за противоречивых результатов исследований и недостаточного числа пациентов в них. Примеров расхождения результатов описательного обзора литературы и ее метаанализа очень много (публикация вывода лауреата Нобелевской премии профессора Л. Полинга о снижении заболеваемости простудой в результате применения аскорбиновой кислоты, эффективность антиоксидантов в профилактике сердечно-сосудистой патологии, целесообразность профилактики нарушений ритма с использованием лидокаина в остром периоде инфаркта миокарда, возможность снижения риска сердечно-сосудистой патологии у женщин на фоне заместительной гормональной терапии). Ни один из этих выводов впоследствии не был подтвержден результатами соответствующих мета-анализов. В то же время кумулятивный мета-анализ 33 клинических исследований мог еще в 1973 г. (почти за 20 лет до широкого внедрения в практику внутривенного тромболизиса) сделать рутинной практику введения

стрептокиназы при остром инфаркте миокарда.

Однако существуют и противоположные примеры. В качестве одного из них можно привести дискуссию середины 1990-х годов прошлого века о целесообразности и безопасности применения антагонистов кальция при артериальной гипертензии. По данным двух мета-анализов было показано их негативное влияние на риск развития инфаркта миокарда, но последующие крупные исследования ALLHAT и ASCOT полностью опровергли эти опасения, также как и новый мета-анализ BPTLC.

В целом мета-анализ позволяет более точно, чем результаты отдельно взятого клинического исследования, определить категории больных, у которых применимы полученные результаты.

На основании результатов мета-анализа часто принимаются не только лечебно-диагностические, но и управленческие решения (например, развертывание специализированных инсультных отделений, снижающих риск смертности и тяжелой инвалидизации более чем на треть). Интересно, что ни в одном из более чем 10 рандомизированных клинических исследований преимущества специализированных отделений не были доказаны.

Постоянно обновляемые мета-анализы позволяют существенно сократить время между научным открытием и широким внедрением его результатов в практику здравоохранения. В качестве примера можно привести результаты мета-анализа по применению β-адреноблокаторов при артериальной гипертензии, которые существенно сузили показания для их назначения у этой категории пациентов.

Существует два основных подхода к выполнению мета-анализа: статистический ре-анализ отдельных исследований на основании первичных данных о включенных в них пациентах и альтернативный ему, базирующийся на обобщении результатов опубликованных исследований по конкретной теме.

Главными преимуществом мета-анализа является возможность увеличения статистической мощности исследования и достоверности оценки эффекта анализируемого вмешательства, относительно низкая стоимость и оперативность его проведения.

В соответствии с рекомендациями «The Cochrane Collaboration. Preparing, maintaining and disseminating systematic reviews of the effects of health care» (The Cochrane Collaboration, UK, 1995) для анализа качества выполненного мета-анализа необходимо проанализировать следующее.

Насколько специфична и четко определена его цель (см. во введении).

Цель проведения мета-анализа должна быть конкретной и оформлена в виде правильно сформулированного клинического вопроса. Это позволяет четко определить контингент и клинико-демографические характеристики популяции пациентов, к которым могут быть применены его результаты. Формулирование цели мета-анализа предопределяет стратегию отбора оригинальных исследований и выработки критериев включения соответствующих данных. Наиболее типичной целью мета-анализа является ответ на вопрос, приносит ли анализируемое вмешательства больше пользы, чем вреда по сравнению с другими методами, включая плацебо.

Насколько всеобъемлюща и четко описана тактика поиска соответствующих публикаций, не является ли она тенденциозной (см. в материалах и методах).

Прежде всего необходимо максимально снизить риск возникновения систематической ошибки из-за включения исследований только с положительным результатом.

Методология поиска публикаций по теме мета-анализа достаточно сложна и включает четыре основные этапа:

Поиск в максимально большем количестве электронных базах данных (типа MЕDLINE, Medscape. EMBASE, Science Citation Index), названиях и текстах публикаций по ключевыми словам;

Анализ библиографических ссылок в статьях и книгах по интересующей теме, которые могут содержать ссылки на публикации, пропущенные на первом этапе;

Запросы в фармацевтические компании, производящие препараты, эффективность которых оценивается в мета-анализе. Особое внимание нужно уделить получению неопубликованных результатов их собственных исследований так называемых Data on file;

Личные контакты с экспертами и ведущими специалистами в области предмета мета-анализа, которые позволят выявить ранее неизвестные исследования, получить разъяснения по достоинствам и недостаткам дизайна исследований, включаемых в мета-анализ.

Еще одно правило отбора исследований для включения в метаанализ: если с участием одной группы выполнено несколько исследо-

ваний на одной популяции больных, то в мета-анализе используются данные последнего.

Поиск и выявление всех относящихся к теме мета-анализа публикаций является синтезом трудоемкого и медленного ручного просмотра всех журналов и сборников, которые могут содержать относящиеся к мета-анализу публикации с более производительным компьютерным просмотром электронных библиографических баз данных. Однако даже такое сочетание выявляет около 65% от всех публикаций по проблеме мета-анализа. Существуют специальные способы оценки полноты выявления и включения в мета-анализ исследований, чтобы снизить вероятность публикационного смещения результатов из-за преимущественного опубликования неотрицательных результатов исследований. Для качественной оценки наличия этой систематической ошибки выполняют построение воронкообразной диаграммы рассеяния результатов отдельных исследований в координатах (величина эффекта, размер выборки). При полном выявлении исследований эта диаграмма имеет симметричный характер.

Описание и обоснованность критериев включения и исключения отдельных исследований для мета-анализа (см. в материалах и методах).

Определение критериев включения и исключения исследований из мета-анализа зависит от первоначального определения прогностически значимых исходов, типичных для исследуемой патологии.

Считается, что качество мета-анализа зависит от характеристик отобранных исследований:

Принципа отбора его участников (общая популяция или конкретная нозология);

Места проведения (университетская клиника, стационар общего типа или специализированная клиника, поликлиника);

Продолжительности (должна быть сопоставимой и достаточной для анализа влияния вмешательства на исходы);

Характеристики больных, включенных в исследование (сопоставимость клинико-демографических характеристик);

Диагностических критериев заболевания, являющегося предметом исследования в мета-анализе;

Дозы, частоты использования, путей введения, времени начала и продолжительности использования лекарственного препарата (или метода лечения);

Дополнительного лечения и наличия сопутствующих заболеваний у больных, включенных в исследование;

Отклонений от протокола исследования, изучавшихся клинических исходов и критериев их оценки (сопоставимость использованных диагностических методов);

Наличия в материалах исследования абсолютных величин, характеризующих включенных в него больных и адекватных для исследуемой патологии клинических исходов.

Количество включенных в исследование больных играет важную, но не решающую роль при их отборе для мета-анализа. Необходимое число пациентов зависит от распространенности исследуемой патологии и выбранных конечных точек.

В мета-анализ не включают исследования и публикации:

Не удовлетворяющие критериям включения;

В которых отсутствуют данные об изучаемых клинических исходах у всех больных;

Где вмешательство, эффективность которого планируется оценить в мета-анализе, не было определено заранее и детально описано в разделе «Методы»;

В которых приведены несопоставимые виды вмешательств (дозировка лекарственного препарата, частота и путь введения, сроки начала и продолжительности лечения);

Которые не дают четкого определения терминов «благоприятный» и «неблагоприятный» исход.

Наличие оценки качества отдельных исследований, включенных в метаанализ (см. в материалах и методах).

Оценка качества исследований проводится всеми авторами метаанализа. Объективизировать ее может оценка независимого эксперта и балльная система оценки качества.

Максимальные баллы получают исследования с четко определенными критериями исходов и участием большого числа пациентов. Большее количество баллов следует присваивать исследованиям, которые соответствуют рекомендациям «The Cochrane Collaboration. Preparing, maintaining and disseminating systematic reviews of the effects of health care», анализируемых в данной главе. Баллы по всем параметрам суммируют, делят на общий максимально возможный и умножают на 100%. Суммарная оценка методологического качества каждого ана-

лизируемого исследования может колебаться от 0 до 100%. Авторам любого мета-анализа необходимо заранее определить минимальное количество баллов, ниже которого методологическое качество исследования признается неудовлетворительным и недостаточным для его включения в мета-анализ.

Наличие описания методики извлечения данных из оригинальных исследований (публикаций).

Какие методы (Mantel-Haenszel для модели постоянных эффектов; DerSimonian и Laird для модели случайных эффектов или логистического регрессионного анализа, проводимого с учетом прогностических факторов для анализа данных обсервационных исследований) и программы статистической обработки полученных данных использованы, насколько они валидны и приемлемы для данного исследования (см. в материалах и методах).

Результаты мета-анализа могут быть представлены как в относительных (соотношение шансов, относительный риск, снижение относительного риска и других), так и в абсолютных (снижение абсолютного риска, число больных, которых нужно лечить определенным методом в течение определенного времени, чтобы достичь определенного благоприятного эффекта или предотвратить определенный неблагоприятный исход у одного больного и других) показателях. Как показывает опыт, абсолютные показатели более понятны практическим врачам.

Описание применяемых методов статистической обработки должно быть достаточным для воспроизведения данного мета-анализа или выполнения другого.

Наиболее достоверными считаются результаты мета-анализа, основанного на первичных данных о каждом включенном в оригинальное исследование больном, однако эта задача трудновыполнима из-за «закрытости» информации, а также материальных и временных затрат. Последние сопоставимы с проведением оригинального исследования. Но именно такой подход снижает вероятность ошибок, связанных с возможной неточностью совокупных данных оригинальных исследований, позволяет определить время до развития того или клинического исхода в зависимости от проводимого лечения, в том числе и отдельных подгруппах.

Существуют различные прикладные статистические программы для проведения мета-анализа. Одной из наиболее популярных явля-

ется программа ReviewManager (Cochrane Collaboration). Пакет содержит набор программных средств для проведения любого варианта мета-анализа. Выбор конкретного метода диктуется типом данных (дихотомические, непрерывные) и модели (с фиксированными, случайными эффектами).

Дихотомические данные - это результат оригинальных исследований (соотношение шансов, относительный риск, разница рисков в выборках), характеризующий эффективность вмешательства. Непрерывными данными обычно является диапазон (минимальная и максимальная величина) изучаемых параметров или нестандартизованная разница взвешенных средних в группах сравнения (при этом исходы должны оцениваться одинаковым способом). Если же они оценивались по-разному, необходима стандартизация разницы средних в сравниваемых группах, что негативно отразится на качестве анализа.

Для анализа дихотомических данных используются модели с фиксированными или случайными эффектами (метод DerSimonian and Laird).

В случае нулевой дисперсии между исследованиями используются методики Mantel-Haenszel, Peto и модель с фиксированными эффектами (предполагает, что изучаемое вмешательство во всех исследованиях имеет одну эффективность, а выявляемые различия между различными исследованиями обусловлены только дисперсией внутри исследований). Модель случайных эффектов, напротив, предполагает, что эффективность изучаемого вмешательства в разных исследованиях может быть различной, учитывает дисперсию не только внутри одного исследования, но и между ними, использует методику DerSimonian и Laird.

К вариантам мета-анализа относятся многомерный мета-анализ, байесовский мета-анализ, кумулятивный мета-анализ, мета-анализ выживаемости.

Байесовский мета-анализ (c onfidence profile method) применяется при малом числе анализируемых исследований и позволяет рассчитать априорные вероятности эффективности вмешательства с учетом косвенных данных.

Регрессионный мета-анализ (логистическая регрессия, метод наименьших квадратов, модель Кокса) используется при существенной гетерогенности результатов исследований. Он позволяет построить модель изменения анализируемого показателя в зависимости

от нескольких характеристик исследования (размера выборки, дозы препарата, способа его введения, клинико-демографических характеристик пациентов). Результаты регрессионного мета-анализа обычно представляют в виде регрессии и линии регрессии с коэффициентом наклона и указанием доверительного интервала.

В некоторых случаях мета-анализ может использоваться не только для обобщения результатов контролируемых, но и когортных исследований. Однако при этом вероятность появления систематической ошибки существенно возрастает.

Особый вид мета-анализа - обобщение оценок информативности диагностических методов, полученных в разных исследованиях. Цель такого мета-анализа - построение характеристической ROC-кривой взаимной зависимости чувствительности и специфичности с использованием взвешенной линейной регрессии.

Для мета-анализа обязательным является проведение теста на статистическую гетерогенность (Хи-квадрат) включенных в анализ исследований. При обнаружении существенных различий между исследованиями выводы мета-анализа можно поставить под сомнение. Для оценки гетерогенности используют критерий Хи-квадрат с нулевой гипотезой о равном эффекте во всех исследованиях и с уровнем значимости 0,1 для повышения чувствительности теста.

Источником гетерогенности результатов разных исследований считается дисперсия внутри (случайные отклонения результатов разных исследований от единого истинного фиксированного значения эффекта) и между исследованиями (различия изучаемых выборок по клинико-демографическим показателям или характеру вмешательств, приводящая к различию в эффективности вмешательства).

Если дисперсия между исследованиями полагается близкой к нулю, то каждому из исследований приписывается вес, величина которого обратно пропорциональна дисперсии результата данного исследования. На величину дисперсии прямое влияние оказывает величина выборки.

Как суммировались данные отдельных исследований, и применялся ли кумулятивной подход с представлением промежуточных результатов (см. в материалах и методах).

Исследования, включенные в мета-анализ, должны быть максимально однородными по виду вмешательства, клинико-демографическим характеристикам популяции пациентов, изучаемым исходам,

дизайну (например, недопустимо объединение результатов открытых и слепых исследований).

Использование кумулятивного подхода с промежуточными результатами позволяет оценить вклад каждого исследования. При выполнении кумулятивного мета-анализа исследования добавляют по одному в заранее оговоренном определенном порядке (например, в соответствии с датой публикации или фамилией первого автора и т.д.). Кумулятивный мета-анализ является вариантом байесовского мета-анализа с пошаговым включением результатов исследований и позволяет рассчитывать априорные и апостериорные вероятности по мере включения исследований в анализ.

Каково общее число исследований и пациентов, включенных в мета-анализ, наличие анализа в подгруппах (см. в результатах).

Анализ эффективности вмешательства в подгруппах является признаком качественного мета-анализа. Регламентированных нормативов о необходимом числе исследований для мета-анализа нет. Важно, чтобы исследований оказалось достаточно для получения статистически достоверной информации, и они отражали всю палитру эффективности вмешательства.

Приведены ли доверительные интервалы показателей эффективности вмешательства и как проводилась стандартизация факторов, влияющих на конечный результат (см. в результатах).

Отсутствие доверительных интервалов позволяет скептически относится к результатам мета-анализа в целом.

Вытекают ли приведенные заключения из представленных в мета-анализе данных и указаны ли ограничения для применения его результатов (см. в обсуждении результатов).

Результаты мета-анализа обычно представляются графически (точечные и интервальные оценки величин эффектов каждого из включенных исследований и обобщенного результата мета-анализа) и в виде таблиц.

Надежность выводов мета-анализа проверяется анализом чувствительности, который может проводиться с использованием различных методик:

Включение и исключение из мета-анализа исследований, выполненных на низком методологическом уровне;

Изменение параметров данных, отбираемых из каждого включенного исследования;

Исключение из мета-анализа наиболее крупных исследований и пересчет результатов с последующей оценкой гетерогенности результатов по критерию Хи-квадрат.

Одним из способов проведения последнего является сопоставление результатов, получаемых в двух моделях:- с фиксированными и случайными эффектами. Во второй модели результаты обычно становятся менее статистически значимыми. Если величина эффекта того или иного анализируемого вмешательства при анализе чувствительности существенно не изменяется, то выводы первичного метаанализа обоснованы.

Отсутствие данных о первоисточниках ставит под сомнение качество мета-анализа.

Приведен ли структурированный реферат мета-анализа.

Структурированный реферат позволяет существенно экономить время практического врача.

Немаловажно, в каком журнале (индекс цитируемости) были опубликованы результаты анализа, есть ли опыт в его проведении у авторов (наличие публикации с мета-анализом).

Проведение мета-анализа - это коллективное творчество. Уже на этапе отбора исследований необходимо участие как минимум двух исследователей, чтобы максимально расширить и объективизировать поиск.

Результаты мета-анализа имеют важное научное и практическое значение:

Являются источником объективной информации о современных методах диагностики, профилактики и лечения;

Служат основой при разработке формулярной системы, стандартов диагностики и лечения и научно-обоснованных рекомендаций;

Стимулируют проведение конкретных клинических исследований, так как формируют научную гипотезу и позволяют более точно определить объем планируемой выборки пациентов;

Позволяют оценить не только эффективность, но и безопасность вмешательств.

Мета-анализ является достаточно новым подходом к обобщению данных клинических исследований, однако не может заменить их. При наличии противоречий между данными мета-анализа и результатами клинических исследований принятие решения должно быть отложено до появления данных новых исследований и мета-анализа, поскольку его некорректное проведение ведет к ошибочным результатам. До настоящего времени нет однозначного ответа на вопрос о том, что важнее для клинической практики результаты мета-анализа или мега-трайлов.

Клинические исследования

Некоторые клинические исследования являются не только основой для систематизированных обзоров и мета-анализа, но и сами являются важным источником данных для доказательной медицины.

Главным отличием научных исследований является стремление получить максимально объективную информацию, для чего необходимо устранить влияние случайных (посторонних) факторов, учесть особенности обследуемых и сформировать исследуемые группы пациентов с минимальными различиями по клинико-демографическим показателям между ними. Для решения конкретной клинической задачи используют совершенно определенный тип исследований, который переопределяет особенности его подготовки и проведения. Именно правильно выбранная структура исследования определяет, насколько доказательными и убедительными будут его выводы.

Для решения этих задач существуют различные по дизайну и структуре исследования.

Поперечные (одномоментные) исследования:

Описания симптомов и проявлений болезни, диагноза/стадии болезни, вариаций, тяжести болезни;

Аналитические (эксплораторные);

Наблюдательные;

Описания случаев.

Продольные исследования:

Проспективные (наблюдательные, естественного развития, прогноза, причинных факторов и заболеваемости, неконтролируемого вмешательства, с преднамеренным вмешательством, нормальных вариаций, тяжести болезни, параллельные, последовательные, перекрестные, с самоконтролем, с внешним контролем);

Ретроспективные исследования типа «случай-контроль» (с преднамеренным вмешательством, наблюдательные, псевдопроспективные).

В поперечных, или одномоментных (cross-sectional), исследованиях интересующие параметры оцениваются однократно. Они позволяют оценить связь признаков, но не динамику развития анализируемого состояния. Это самые ненадежные с точки зрения их доказательности исследования, так как простое наблюдение за совокупностью данных может легко привести к ошибке.

В продольных (longitudinal, лонгитудинальными) исследованиях выделяют группы лиц, за которыми наблюдают в течение некого промежутка времени и обязательно хотя бы раз повторно оценивают у них интересующие (мониторируемые) показатели. Длительность наблюдения может быть любой и определяется здравым смыслом и реальной возможностью изменения показателя (например, при хронической сердечной недостаточности изменение фракции выброса возможно уже через несколько дней лечения, а уменьшение гипертрофии левого желудочка не ранее чем через три месяца).

Отслеживание изменения показателей в специально сформированной группе осуществляется в проспективных (prospective) исследованиях. В популяционных проспективных (когортных) исследованиях наблюдение ведется за большой по численности выборкой пациентов из популяции. В них отслеживается появление новых заболеваний, осложнения при уже имеющейся патологии (исследования естественного развития заболеваний.

Проспективные исследования являются наиболее доказательными, (но дорогостоящими), так как в них имеется четкое определение наблюдаемой группы, патологии, критериев диагностики, методов обследования и мониторируемых показателей до начала исследования, что существенно уменьшает риск систематической ошибки.

Преднамеренное вмешательство в естественное течение заболевания в проспективных исследованиях применяется для оценки

эффективности и безопасности при изучении средств диагностики, профилактики и лечения.

При ретроспективном продольном исследовании проводится анализ имеющихся данных в первичной медицинской документации. Недостатком таких исследований является необходимость обнаружения практически всех пациентов с интересующей патологией или вмешательством за большой промежуток времени, невозможность формирования однородных групп, разная полнота обследования и использование различных диагностических приборов. Однако в этих исследованиях подкупает доступность первичного материала, отсутствие биоэтических проблем, оперативность и низкая стоимость.

Вариантом ретроспективного продольного исследования являются исследования типа «случай-контроль» (ИСК, case-control studies) в котором сопоставляют частоту встречаемости некого анализируемого фактора в исследуемой и контрольной группах. Если этот встречается реже или чаще, то можно предположить, что он связан с патологией. Считается, что этот вариант исследований является более современной формой научного осмысления обычной медицинской практики, его методология постоянно совершенствуется. Помимо простоты, малозатратности и несмотря на достаточно низкую степень доказательности, этот метод исследований является единственно приемлемым для редких заболеваний.

Литература

1. Antman E.M., Lau J., Kupelnick B., Mosteller F., Chalmers I. A comparison of results of meta-analysis of randomised control trials and recommendations of clinical experts. Treatment for myocardial infarction. JAMA 1992; 268: 240-8.

2. Bobbio M., Demichelis B., Giustetto G. Completeness of reporting trial results: effect on physicians" willingness to presciibe. Lancet 1994; 343:

3. Chalmers I., Altman D.G. Systematic reviews. London: BMJ Publishing Group; 1995: 1.

4. Chatellier G., Zapletal E., Lemaitre D., Menard J., Degoulet P. The number needed to treat: a clinically useful nomogram in its proper context. BMJ 1996;

5. Cook R.J., Sackett D.L. The number needed to treat: a clinically useful measure of treatment effect. BMJ 1995; 310: 452-4.

6. DerSimonian R., Laird N. Meta-analysis in clinical trials. Control Clin Trials 1986; 7: 177-88.

7. Dickersin K., Hewitt P., Mutch L., Chalmers I., Chalmers T.C. Perusing the literature: comparison of MEDLINE searching with a perinatal trials

database. Controlled Clinical Trials 1985; 6: 306-17.

8. Ellis J., Mulligan I., and Sacket D.L. Inpatient general medicine is

evidence based. Lancet 1995; 346: 407-10.

9. Fahey T., GriffithsS., Peters T.J. Evidence based purchasing; understanding results of clinical trials and systematic reviews. BMJ 1995; 311: 1056-60.

10. Last J..M. A dictionary of epidemiology. New York: Oxford University

Press; 1988: 81.

11. Lau J., Ioannidis J.P.A., Schmid C.H. Quantitative synthesis in systematic

reviews. Ann Intern Med 1997; 127:820-826.

12. Laupacis A., Sackett D.L., Roberts R.S. An assessment of clinically useful measures of the consequences of treatment. N Engl J Med 1988; 318:

13. Lubsen J. Mega-trials: is meta-analysis an alternative? Eur J Clin

Pharm 1996; 49: 29-33.

14. Mantel N., Haenszel W. Statistical aspects of the analysis of data from retrospective studies of disease. J Natl Cancer Inst 1959; 22: 719-48.

15. McQuay J., Moore R. A. Using numerical results from systematic reviews in clinical practice. Ann Intern Med 1997; 126: 712-20.

16. Mohiuddin A.A., Bath F.J, Bath P.M.W. Theophylline, aminophylline, caffeine and analogues, in acute ischaemic stroke. (Cochrane Review). In: The Cochrane Library. Oxford, Updated Software; 1998 Issue 2: Updated quarterly.

17. Naylor C.D., Chen E., Strauss B. Measured enthusiasm; does the method of reporting trial results alter perceptions of therapeutic effectiveness? Ann

Intern Med 1992; 117: 916-21.

18. Sackett D., Richardson W.S., Rosenberg W., Haynes B. Evidence Based Medicine. London: Churchill Livingstone; 1996.

19. Sackett D.L., Decks J.J., Altman D.G. Down with odds ratios! Evidence-

Based Medicine 1996; 1: 164-6.

20. Sinclair J.C., Bracken M.B. Clinically useful measures of effect in binary analyses of randomized trials. J Clin Epidemiol 1994; 47: 881-9.

21. The Cochrane Collaboration Handbook Version 3.0.2, 1997.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1

Oxford Centre for Evidence-based Medicine Levels of Evidence

Проблемы здоровья и экологии

диобиологии, проф. Е. Б. Бурлаковой. Эти данные формируют новые представления о биологической эффективности хронического воздействия излучений на человека и однозначно свидетельствуют о неправомочности экстраполяции эффектов больших доз ионизирующей радиации на область малых доз.

Развитие новых концепций важно для формирования взвешенных планов развития атомной энергетики и справедливой социальной политики по отношению к ликвидаторам Чернобыльской катастрофы и жителям загрязненных радионуклидами районов.

При оценке действия излучений на здоровье человека следует иметь в виду, что ионизирующая радиация - космогенный фактор среды обитания. Хорошо известно, что природный радиационный фон необходим для, роста, развития и существования разнообразных живых существ, в том числе млекопитающих. Понимание радиобиологических закономерностей связано с проникновением в суть феномена жизни, связи живого и космоса. Есть немало загадок в эффектах ионизирующей радиации, в том числе положительное или отрицательное воздействие облученных биологических объектов на необлученные. Представляет безусловный интерес мысль, высказанная А. М. Кузиным в его последней записке к сотрудникам: «Жизнь, живое тело - это метаболизирующая система структур на молекулярном уровне, составляющих единое целое благодаря информации, непрерывно доставляемой вторичным, биогенным излучением, возникающим под влиянием атомной радиации природного радиоактивного фона космического и земного происхождения».

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Кудряшов, Ю. Б. Радиационная биофизика. Ионизирующие излучения / Ю. Б. Кудряшов.- М.: изд. Моск. ун-та, 2004. - 580 с.

2. Ярмоненко, С. П. Радиобиология человека и животных / С. П. Ярмоленко, А. А. Вайнсон. - М.: Высш. шк., 2004. - 550 с.

3. Mothersill, C. Low-dose radiation effects: Experimental hematology and the changing paradigm / C. Mothersill, C. Seymour // Experimental Hematology. - 2003. - № 31. - С. 437-445.

4. Ли, Д.Е. Действие радиации на живые клетки / Д. Е. Ли. - М.: Госатомиздат, 1966. - 288 с.

5. Тимофеев-Ресовский, Н. В. Применение принципа попадания в радиобиологии / Н. В. Тимофеев-Ресовский, В. И. Иванов, В. И. Корогодин. - М.: Атомиздат, 1968. - 228 с.

6. Гончаренко, Е. Н. Химическая защита от лучевого поражения / Е. Н. Гончаренко. - М.: изд. Моск. ун-та, 1985. - 248 с.

7. Национальный доклад «20 лет после Чернобыльской катастрофы: последствия в Республике Беларусь и их преодоление» / Комитет по проблемам последствий катастрофы на Чернобыльской АЭС при Совете Министров Республики Беларусь; под ред. В. Е. Шевчука, В. Л. Гуравского. - 2006. - 112 с.

8. Vozianov, A. Health erects of Chornobyl accident, Eds / А Vozianov, V. Bebeshko, D. Bayka. - Kyiv.: «DIA», 2003. - 508 с.

9. Кузин, А. М. Структурно-метаболическая гипотеза в радиобиологии / А. М. Кузин. - М.: Наука, 1970. - 170 с.

10. Кузин, А. М. Структурно-метаболическая теория в радиобиологии / А. М. Кузин. - М.: Наука, 1986. - 20 с.

11. Князева, Е. Н. Основания синергетики / Е. Н. Князева, С. П. Курдимов. - СПб.: Изд-во Алетейя, 2002. - 31 с.

12. Степанова, С. И. Биоритмологические аспекты проблемы адаптации / С. И. Степанова. - М.: Наука,1986. - 244 с.

13. Немонотонность метаболического ответа клеток и тканей млекопитающих на воздействие ионизирующей радиации / И. К. Коломийцев [и др.] // Биофизика. - 2002. - Т. 47, Вып. 6. - С. 1106-1115.

14. Kolomiytseva, I. K. Nonmonotonous changes in metabolic parameters of tissues and cells under action ionizing radiation on animals / I. K. Kolomiytseva, Т. Р. Markevich, L. N. Potekhina // J. Biol. Physics. - 1999. - № 25. - С. 325-338.

15. Бурлакова, Е. Б. Новые аспекты закономерностей действия низкоинтенсивного облучения в малых дозах/ Е. Б. Бурлакова, А. Н. Голощапов, Г. П. Жижина, А. А. Конрадов // Радиац. биология. Радиоэкология. - 1999. - Т. 39. - С. 26-34.

Поступила 18.04.2008

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДАННЫХ ДОКАЗАТЕЛЬНОЙ МЕДИЦИНЫ В КЛИНИЧЕСКОЙ ПРАКТИКЕ (обзор литературы)

А. Л. Калинин1, А. А. Литвин2, Н. М. Тризна1

1Гомельский государственный медицинский университет 2Гомельская областная клиническая больница

Приведен краткий обзор принципов доказательной медицины и мета-анализа. Важным аспектом доказательной медицины является определение степени достоверности информации.

Количественное объединение данных различных клинических исследований с помощью мета-анализа позволяет получить результаты, которые невозможно получить из отдельных клинических исследований. Чтение и изучение систематических обзоров и результатов мета-анализа позволяет более эффективно ориентироваться в большом количестве публикуемых статей.

Ключевые слова: доказательная медицина, мета-анализ.

Проблемы здоровья и экологии

USE OF DATA OF EVIDENCE BASED MEDICINE IN CLINICAL PRACTICE

(literature review)

A. L. Kalinin1, A. A. Litvin2, N. M. Trizna1

1Gomel State Medical University 2Gomel Regional Clinical Hospital

The purpose of article is the review of principles of evidence based medicine and the meta-analysis. A prominent aspect of evidence based medicine is definition of degree of reliability of the information.

Quantitative association of the given various clinical researches by means of the meta-analysis allows to receive results which cannot be received from separate clinical researches. Reading and studying of systematic reviews and results of the meta-analysis allows to be guided more effectively in a considerable quantity of published articles.

Key words: evidence based medicine, meta-analysis.

Ни один практический врач не обладает достаточным опытом, позволяющим свободно ориентироваться во всем многообразии клинических ситуаций. Можно полагаться на мнения экспертов, авторитетные руководства и справочники, однако это не всегда надежно из-за так называемого эффекта запаздывания: перспективные медицинские методы внедряются в практику спустя значительное время после получения доказательств их эффективности . С другой стороны, информация в учебниках, руководствах и справочниках зачастую устаревает еще до их публикации, а возраст проводящего лечение опытного врача отрицательно коррелирует с эффективностью лечения .

Время полужизни литературы отражает интенсивность прогресса. Для медицинской литературы этот период равен 3,5 лет . Только 1015% информации, публикуемой сегодня в медицинской печати, в дальнейшем будут иметь научную ценность. Ведь если предположить, что хотя бы 1% из публикуемых ежегодно 4 миллионов статей имеют какое-то отношение к лечебной практике врача, ему пришлось бы прочитывать каждый день около 100 статей. Известно, что только 10-20% всех медицинских вмешательств, использующихся в настоящее время, были основаны на надежных научных доказательствах .

Возникает вопрос: почему хорошие доказательные данные врачи не применяют на практике? Оказывается, что 75% врачей не понимают статистики, 70% не умеет критически оценивать опубликованные статьи и исследования . В настоящее время, чтобы практиковать доказательными данными, врач должен обладать знаниями, необходимыми для оценки достоверности результатов клинических испытаний, иметь оперативный доступ к различным источникам информации (прежде всего международным журналам), иметь доступ к электронным базам данных (Medline), владеть английским языком .

Целью этой статьи является краткий обзор принципов доказательной медицины и ее составляющей - мета-анализа, позволяющего более быстро ориентироваться в потоке медицинской информации.

Термин «Evidence Based Medicine» впервые был предложен в 1990 г. группой канадских ученых из Университета Мак Мастера в Торонто. Термин быстро прижился в англоязычной научной литературе, однако тогда еще не существовало четкого его определения. В настоящее время наиболее распространенным является следующее определение: «Доказательная медицина (evidence based medicine) - это раздел медицины, основанный на доказательствах, предполагающий поиск, сравнение, обобщение и широкое распространение полученных доказательств для использования в интересах больных» .

На сегодняшний день доказательная медицина (ДМ) - это новый подход, направление или технология сбора, анализа, обобщения и интерпретации научной информации. Доказательная медицина предусматривает добросовестное, объяснимое и основанное на здравом смысле использование наилучших современных достижений для лечения каждого пациента . Основная цель внедрения принципов доказательной медицины в практику здравоохранения - оптимизация качества оказания медицинской помощи с точки зрения безопасности, эффективности, стоимости и других значимых факторов.

Важным аспектом доказательной медицины является определение степени достоверности информации: результатов исследований, которые берут за основу при составлении систематических обзоров. Центр доказательной медицины в Оксфорде разработал следующие определения степени достоверности представляемой информации :

A. Высокая достоверность - информация основана на результатах нескольких независимых клинических испытаний (КИ) с совпадением результатов, обобщенных в систематических обзорах.

Проблемы здоровья и экологии

B. Умеренная достоверность - информация основана на результатах, по меньшей мере, нескольких независимых, близких по целям КИ.

C. Ограниченная достоверность - информация основана на результатах одного КИ.

D. Строгие научные доказательства отсутствуют (КИ не проводились) - некое утверждение основано на мнении экспертов.

Согласно современным оценкам, достоверность доказательств из разных источников не одинакова и убывает в следующем порядке :

1) рандомизированное контролируемое КИ;

2) нерандомизированное КИ с одновременным контролем;

3) нерандомизированное КИ с историческим контролем;

4) когортное исследование;

5) исследование типа «случай - контроль»;

6) перекрестное КИ;

7) результаты наблюдений;

8) описание отдельных случаев.

Тремя «китами» достоверности в клинической медицине являются: случайная слепая выборка испытуемых в группы сравнения (слепая рандомизация); достаточная величина выборки; слепой контроль (в идеале - тройной). Нужно специально подчеркнуть, что неправильный, но повсеместно употребляемый термин «статистическая достоверность» с его пресловутым р <... не имеет к вышеизложенному определению достоверности никакого отношения . Достоверные исследования свободны от так называемых систематических ошибок (возникающих от неправильной организации исследования), тогда как статистика (р <...) позволяет учесть лишь случайные ошибки .

В клинической медицине «золотым стандартом» процедуры проверки эффективности вмешательств и процедур стали рандомизированные контролируемые испытания (РКИ). Процесс «ослепления» участников испытания призван устранить систематическую ошибку субъективной оценки результата, ибо человеку свойственно видеть то, что он хочет, и не видеть того, чего он видеть не желает. Рандомизация должна решать проблему разнообразия испытуемых, обеспечивая генетическую полноту «абстрактного представителя генеральной совокупности», на которого потом можно переносить полученный результат. Специально проведенные исследования показали, что отсутствие рандомизации или ее неверное проведение приводят к переоценке эффекта до 150%, либо к его недооценке на 90% .

Чрезвычайно важно подчеркнуть, что технология РКИ позволяет получить четыре варианта ответов о действии вмешательства вообще без

знания его механизма. Оно позволяет обоснованно с позиций доказательной медицины утверждать, что вмешательство 1) действенно; 2) бесполезно; 3) вредно; или, в худшем случае, что 4) на сегодняшний день ничего об эффективности данного вида вмешательства сказать нельзя. Последнее происходит тогда, когда интересующее нас вмешательство, в силу малочисленности участников эксперимента, не позволило получить в РКИ статистически значимый результат .

Таким образом, ДМ отвечает на уже упомянутые вопросы: действует (вредно или полезно) / не действует (бесполезно) / неизвестно; но не отвечает на вопросы «каким образом и почему действует». На них может ответить только фундаментальное исследование. Иными словами, ДМ для своих целей может обойтись без фундаментальных исследований, тогда как фундаментальные исследования для внедрения своих результатов в повседневную медицинскую практику не могут обойтись без процедуры проверки эффекта по стандартам ДМ.

Для оптимизации анализа доказательной информации используют такие специальные методы работы с информацией, как систематический обзор и мета-анализ . Мета-анализ (metaanalysis) - применение статистических методов при создании систематического обзора в целях обобщения результатов, включенных в обзор исследований. Систематические обзоры иногда называют мета-анализом, если этот метод применялся в обзоре . Мета-анализ проводят для того, чтобы обобщить имеющуюся информацию и распространить ее в понятном для читателей виде. Он включает определение основной цели анализа, выбор способов оценки результатов, систематизированный поиск информации, обобщение количественной информации, анализ ее с помощью статистических методов, интерпретацию результатов .

Существует несколько разновидностей мета-анализа . Кумулятивный мета-анализ позволяет построить кумулятивную кривую накопления оценок при появлении новых данных. Проспективный мета-анализ - попытка разработки метаанализа планируемых испытаний. Такой подход может оказаться приемлемым в областях медицины, где уже существует сложившаяся сеть обмена информацией и совместных программ, например, разработанная ВОЗ электронная информационная система мониторинга качества стоматологической помощи населению «Oratel». На практике вместо проспективного мета-анализа часто применяют проспективно-ретроспективный мета-анализ, объединяя новые результаты с ранее опубликованными. Мета-анализ индивидуальных данных основан на изучении результатов лечения отдельных больных,

Проблемы здоровья и экологии

для его проведения необходимо сотрудничество многих исследователей и жесткое соблюдение протокола. В ближайшем будущем мета-анализ индивидуальных данных, вероятнее всего, будет ограничиваться изучением основных заболеваний, лечение которых требует крупномасштабных централизованных капиталовложений .

Главным требованием к информативному мета-анализу является наличие адекватного систематического обзора, в котором в котором изучаются результаты многочисленных исследований по определенной проблеме по алгоритму:

Выбор критериев для включения оригинальных исследований в мета-анализ;

Оценка гетерогенности (статистической неоднородности) оригинальных исследований;

Собственно мета-анализ (обобщенная оценка величины эффекта);

Анализ чувствительности выводов.

Результаты мета-анализа обычно представляют как график в виде точечных оценок с указанием доверительного интервала и отношения шансов ^dds ratio), суммарного показателя, отражающего выраженность эффекта (рисунок 1). Это позволяет показать вклад результатов отдельных исследований, степень неоднородности этих результатов и обобщенную оценку величины эффекта. Результаты мета-регрессионного анализа можно представить в виде графика, по оси абсцисс которого отложены значения анализируемого показателя, а по оси ординат - величина лечебного эффекта . Кроме того, следует указать результаты анализа чувствительности по ключевым параметрам (в том числе сравнение результатов применения моделей постоянных и случайных эффектов, если эти результаты не совпадают).

Рисунок 1 - Воронкообразный график, позволяющий выявить систематическую ошибку, связанную с преимущественным опубликованием положительных результатов исследования

На графике представлены данные метаанализа, посвященного оценке эффективности одного из методов лечения . Относительный риск (ОР) в каждом исследовании сопоставлен с размером выборки (весом исследования). Точки на графике группируются вокруг средневзвешенного значения ОР (показано стрелкой) в виде симметричного треугольника (воронки), внутри которого размещаются данные большинства исследований. В опубликованных материалах небольших исследований эффект лечения оказывается завышенным по сравнению с более крупными исследованиями. Асимметричное распределение точек означает, что некоторые небольшие исследования с отрицательными результатами и значи-

тельной дисперсией не были опубликованы, т. е. возможна систематическая ошибка, связанная с преимущественным опубликованием положительных результатов. График показывает, что небольших (10-100 участников) исследований, в которых ОР превышал 0,8, значительно меньше, чем аналогичных исследований, в которых этот показатель был ниже 0,8, а данные средних и крупных исследований расположены практически симметрично. Таким образом, некоторые небольшие исследования с отрицательными результатами, вероятно, не были опубликованы. Кроме того, график позволяет легко выявить исследования, результаты которых существенно отличаются от общей тенденции .

Проблемы здоровья и экологии

В большинстве случаев при проведении мета-анализа используют обобщенные данные о сравниваемых группах больных в том виде, в каком они приводятся в статьях. Но иногда исследователи стремятся более детально оценить исходы и факторы риска у отдельных больных. Эти данные могут быть полезны при анализе

выживаемости и многофакторном анализе. Мета-анализ данных о конкретных больных стоит дороже и требует больше времени, чем мета-анализ групповых данных; для его проведения необходимо сотрудничество многих исследователей и жесткое соблюдение протокола (рисунок 2).

А. Графическое представление результатов стандартного мета-анализа. Относительный риск прогрессирования в каждом исследовании и его обобщенная оценка представлены в виде точек, а доверительные интервалы (ДИ; обычно 95% ДИ) изображены горизонтальными линиями. Исследования представлены в соответствии с датой публикации. Относительный риск <1 означает снижение числа исходов в группе лечения по сравнению с группой контроля. Тонкие линии представляют совокупные индивидуальные результаты, нижняя линия - объединенные результаты.

Б. Результаты кумулятивного мета-анализа данных, полученных в тех же исследованиях. Точки и линии обозначают, соответственно, значения относительного риска и 95% ДИ обобщенных данных после включения в анализ каждого дополнительного исследования. Если доверительный интервал пересекает линию OR = 1, то наблюдаемый эффект статистически недостоверен при выбранном уровне значимости 0,05 (95%). Если нет существенной неоднородности данных, при добавлении последующего исследования ДИ сужается.

N - число больных в исследовании; N - суммарное число больных.

Рисунок 2 - Результаты стандартного и кумулятивного мета-анализа данных, полученных в одних и тех же исследованиях

В большинстве сводных таблиц мета-анализа обобщенные данные по всем испытаниям приводятся в виде ромба (нижняя горизонтальная линия с точкой). Расположение ромба по отношению к вертикальной линии отсутствия эффекта является основным в понимании эффективности испытаний. Если ромб перекрывает линию отсутствия эффекта, можно сказать, что между двумя видами лечения нет разницы в воздействии на частоту первичного исхода.

Важным понятием для правильной трактовки результатов мета-анализа является определение гомогенности испытаний. На языке мета-анализа гомогенность означает, что результаты каждого отдельного испытания сочетаются с результатами других. Гомогенность можно

оценить одним взглядом по расположению горизонтальных линий (рисунок 2). Если горизонтальные линии перекрывают друг друга можно сказать, что эти исследования гомогенны.

Для оценки гетерогенности испытаний используется числовое значение критерия %2 (в большинстве форматов мета-анализа обозначается как «Chi-squared for homogeneity»). Статистика %2 для гетерогенности групп объясняется следующим практическим правилом: критерий х2 в среднем имеет значение, равное числу степеней свободы (число испытаний в мета-анализе минус один). Поэтому значение X2, равное 9,0, для набора из 10 испытаний показывает отсутствие доказательств статистической гетерогенности .

Проблемы здоровья и экологии

При существенной гетерогенности результатов исследований целесообразно использовать регрессионный мета-анализ, который позволяет учитывать несколько характеристик, влияющих на результаты изучаемых исследований. Например, детальная оценка исходов и факторов риска у отдельных больных необходима при анализе выживаемости и многофакторном анализе. Результаты регрессионного мета-анализа представляются в виде коэффициента наклона с указанием доверительного интервала.

Для проведения компьютерного мета-анализа в Интернете представлено программное обеспечение.

Бесплатные программы:

RevMan (Review Manager) находится по адресу: http://www.cc-ims.net/RevMan;

Meta-Analysis version 5.3: http://www.statistics. com/content/freesoft/mno/metaana53.htm/;

EPIMETA: http://ftp.cdc.gov/pub/Software/ epimeta/.

Платные программы:

Comprehensive Meta-Analysis: http://www. meta-analysis.com/;

MetaWin: http://www.metawinsoft.com/;

WEasyma: http://www.weasyma.com/.

Статистические пакеты программ, в которых предоставлена возможность проведения мета-анализа:

SAS: http://www.sas.com/;

STATA: http://www.stata. com/;

SPSS: http://www.spss.com/ .

Таким образом, количественное объединение данных различных клинических исследований с помощью мета-анализа позволяет получить результаты, которые невозможно извлечь из отдельных клинических исследований. Чтение и изучение систематических обзоров и результатов мета-анализа позволяет более быстро ориентироваться в лавине публикуемых статей и с точки зрения доказательной медицины выбирать из них те немногие, которые действительно заслуживают нашего времени и внимания. Вместе с тем необходимо осознавать, что метаанализ - не «палочка-выручалочка», решающая проблему научной доказательности, и не стоит заменять им клинические рассуждения.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Systematic reviews and meta-analysis for the surgeon scientist / S. S.Mahidl // Br. J. Surg. - 2006. - Vol. 93. - P. 1315-1324.

2. A comparison of results of meta-analyses of randomized control trials and recommendations of clinical experts / E. T.Antman // JAMA. - 1992. - Vol. 268, N 2. - P. 240-248.

3. Evidence based medicine: what it is and what it isn’t / D. L. Sack-ett // BMJ. - 1996. - Vol. 312. - P. 71-72.

4. Egger, M. Meta-analysis: potentials and promise / M. Egger,

S. G. Davey // BMJ. - 1997. - Vol. 315. - P. 1371-1374.

5. Юрьев, К. Л. Доказательная медицина. Кокрановское сотрудничество / К. Л. Юрьев, К. Н. Логановский // Укр. мед. ча-сопис. - 2000. - № 6. - С. 20-25.

6. The Cochrane database of systematic reviews. - London: BMJ Publishing Group and Update Software, 1995. - 260 p.

7. Davies, H. Что такое мета-анализ? / H. Davies, I. Crombie // Клиническая фармакология и фармакотерапия. - 1999. - № 8. - C. 10-16.

8. Egger, M. Meta-analysis: principles and procedures / M. Egger, S. G. Davey, A. N. Phillips // BMJ. - 1997. - Vol. 315. - P. 1533-1537.

9. Lewis, S. Forest plots: trying to see the wood and the trees / S. Lewis, M. Clarke // BMJ. - 2001. - Vol. 322. - P. 1479-1480.

10. Bero, L. The Cochrane Collaboration. Preparing, maintaining, and disseminating systematic reviews of the effects of health care / L. Bero, D. Rennie // JAMA. - 1995. - Vol. 274. - P. 1935-1938.

11. Does the inclusion of grey literature influence estimates of intervention effectiveness reported in meta-analyses? / L. Mc. Auley // Lancet. - 2000. - Vol. 356. - P. 1228-1231.

12. Fleiss, J. L. The statistical basis of meta-analysis / J. L. Fleiss // Stat. Methods Med. Res. - 1993. - Vol. 2. - P. 121-145.

13. Greenland, S. Invited commentary: a critical look at some popular meta-analytic methods / S. Greenland // Am. J. Epidemiol. -

1994. - Vol. 140. - P. 290-296.

14. Guidelines for meta-analyses evaluating diagnostic tests / L. Irwig // Ann. Intern. Med. - 1994. - Vol. 120. - P. 667-676.

15. Stewart, L. A. Practical methodology of meta-analyses (overviews) using updated individual patient data. Cochrane Working Group / L. A. Stewart, M. J. Clarke // Stat. Med. - 1995. - Vol. 14. - P. 2057-2579.

16. Гринхальх Т. Основы доказательной медицины / Т. Грин-хальх; пер. с англ. - М.: ГЭОТАР - Медиа, 2006. - 240 с.

17. Olkin, I. Statistical and theoretical considerations in meta-analysis / I. Olkin // J. Clin. Epidemiol. - 1995. - Vol. 48. - P. 133-146.

18. Villar, J. Predictive ability of meta-analyses of randomised controlled trials / J. Villar, G. Carroli, J. M. Belizan // Lancet. -

1995. - Vol. 345. - P. 772-776.

19. Deeks, J .J. Systematic reviews in health care: Systematic reviews of evaluations of diagnostic and screening tests / J. J. Deeks // BMJ. - 2001. - Vol. 323. - P.157-162.

Поступила 01.02.2008

УДК 616.12-005.8-0.53.8-08

СТРУКТУРА ОСТРОГО ИНФАРКТА МИОКАРДА, ВОЗРАСТНЫЕ И ПОЛОВЫЕ ОСОБЕННОСТИ ТЕЧЕНИЯ И СМЕРТНОСТИ НА ГОСПИТАЛЬНОМ ЭТАПЕ ЛЕЧЕНИЯ

Н. В. Василевич

Гомельский государственный медицинский университет

Прослежена структура, динамика развития острого инфаркта миокарда в зависимости от пола, возраста, сроков поступления в стационар, тяжести повреждения миокарда на госпитальном этапе лечения.

Ключевые слова: острый инфаркт миокарда, пол, возраст, летальность.

В настоящее время количество источников по доказательной медицине постоянно растет, но несмотря на это Кокрановская библиотека остается наиболее важной. Она создана в рамках Кокрановского сотрудничества международного сообщества ученых различных специальностей, поставивших целью отыскивать, систематизировать и обобщать результаты всех когда-либо проведенных рандомизированных контролируемых клинических исследований. Принципиальным критерием отбора исследований является отбор испытуемых методом случайной выборки. Кокрановская библиотека содержит информацию обо всех испытаниях, проводившихся по данной теме (испытания лекарств, методов лечения и т. д.), а также систематические обзоры по наиболее актуальным и дискуссионным темам медицины, которые регулярно обновляются. Данные в Кокрановской библиотеке представлены в электронном формате и могут быть доступны в режиме on-line или распространяться на лазерных дисках по подписке.

Имея доступ к Кокрановской библиотеке, врач или исследователь может быстро проверить, насколько информация, содержащаяся в анализируемой научной статье, соответствует принятому мировому опыту, проводились ли ранее подобные исследования и какие результаты были получены.

Важно, что за последние годы не только появились базы данных, где можно найти практически любую интересующую информацию медицинской направленности, но и разработаны единые стандарты представления результатов рандомизированных контролируемых испытаний (CONSORT), целью которых является повышение качества отчетов о рандомизированных контролируемых испытаниях (РКИ).

Для всесторонней оценки результатов РКИ необходимо хорошо представлять особенности его структуры, проведения, анализа данных и их интерпретации. Стремительный рост числа РКИ сделал особенно актуальным вопрос о необходимости правиль-

ного представления их результатов, так как очень часто качество отчетов остается неудовлетворительным. Группа, состоящая из исследователей и редакторов медицинских журналов, разработала Единые стандарты представления результатов рандомизированных контролируемых испытаний (CONSORT - CONsolidated Standards Of Reporting Trials), призванные помочь исследователям повысить качество отчетов за счет использования специального алгоритма, отражающего процесс проведения и анализа РКИ. Если его авторы представляют неполные или неправильно подготовленных отчеты, это крайне затрудняет или часто делает невозможной интерпретацию полученных данных. Очень часто тенденциозно представленные результаты являются основой недобросовестной практики научных публикаций, когда ошибочные результаты выдаются за некую новую истину.

Стандартными разделами отчета являются следующие разделы: название, реферат, «Введение», «Методы исследования», «Результаты» и «Обсуждение». Должна содержаться подробная информация об актуальности и целях исследования, особенностях его структуры, проведения и анализа данных. Например, недостаточно полная информации о рандомизации приводит к неправильной оценке эффективности вмешательства . Чтобы судить о сильных и слабых сторонах РКИ, читателю необходимо знать о качестве применявшихся методов.

Помимо дизайна исследования необходима детальная схема его проведения, которая должна отражать изменение состава его участников в динамике (включение участников, рандомизация на назначение того или иного вмешательства, наблюдение и анализ данных). Эти данные позволяют четко представить, какое число больных в каждой группе было включено в первичный анализ и сделать вывод, использовался ли в РКИ анализ данных, проводимый исходя из того, что все больные получили предписанное лечение.

Впервые стандарты CONSORT были опубликованы в середине 1990-х годов группой авторов, куда входили клинические исследователи (врачи), специалисты в области медицинской статистики и неинфекционной эпидемиологии, а также редакторы ведущих биомедицинских журналов . Эти стандарты стали основой редакционных требований при оформлении статей для публикации в медицинских журналах . Стандарты CONSORT периодически

обновляются, и их последняя версия доступна в Интернете: www. consort-statement.org

Использование стандартов CONSORT реально способствует повышению качества отчетов об РКИ и медицинских публикаций , снижая количество неудовлетворительных медицинских публикаций с 61% до 39%.

В настоящее время стандарты CONSORT настоятельно рекомендуют указывать, было ли получено одобрение этического комитета лечебного учреждения, где проводилось исследование; источники финансирования и регистрационный номер исследования, например международный стандартный номер РКИ (International Standard Randomized Controlled Trial Number - ISRCTN), присваиваемый перед началом исследования .

Сегодня CONSORT включают контрольный список из 22 пунктов (табл. 8.1) и схему проведения РКИ (рис. 8.1), которые ориентированы в основном на повышение качества отчетов о простых РКИ с двумя группами сравнения. Однако принципы CONSORT позволяют использовать их при составлении отчетов об исследованиях с любым другим дизайном.

Стандарты CONSORT касаются не только участников РКИ, но и любых исследователей, поскольку широко используются рецензентами и редакторами медицинских журналов при отборе статей для публикаций с целью исключения систематических ошибок, которые могли бы привести к ошибочным результатам и выводам . Особое внимание уделяется статистическому представлению результатов клинического испытания в соответствии с положением «Единых требований к рукописям, представляемым в биомедицинские журналы .

В основу CONSORT были изначально заложены принципы доказательной медицины, ранее использованные при разработке стандартов представления мета-анализов рандомизированных испытаний, мета-анализов обсервационных исследований и материалов исследований, в которых оценивалась эффективность методов диагностики.

В настоящее время помимо Кокрановской библиотеки существует около 200 баз данных, где можно найти материалы, соответствующие принципам доказательной медицины (наиболее важные из них приведены в табл. 8.2).

Рис. 8.1. Схема проведения рандомизированного испытания, отражающая данные о числе участников на всех стадиях (включение участников, рандомизированное назначение того или иного вмешательства, наблюдение и анализ данных)

Таблица 8.1. Контрольный список разделов, которые должны быть включены в отчет о рандомизированном испытании

Продолжение таблицы 8.1

Окончание таблицы 8.1

Таблица 8.2. Медицинские электронные базы данных, где используются данные доказательной медицины

Для разработки новых и анализа уже существующих клинических рекомендаций могут быть полезными следующие Интернет-ресурсы.

Национальный центр анализа и синтеза данных по рекомендациям (National Guidelines Clearinghouse (NGC), www. guideline.gov

Руководство по профилактическим мероприятиям в клинической практике (Guide to Clinical Preventive Service), http://cpmcnet. columbia.edu/texts/gcps

Руководство по профилактическим мероприятиям в клинической практике, издание второе (Guide to Clinical Preventive Service, Second Edition), http://odphp.osophs.dhhs.gov/pubs/ guidecps/default.htm

Руководство по лечению в семейной клинической практике (Family Practice Disease Treatment Guides), www.familymed.com/ References/ReferencesFrame.htm

Институт совершенствования клинических систем (Institute for Clinical Systems Improvement), www.icsi.org

Агентство по изучению системы здравоохранения и качеству медицинского обслуживания: профилактика на практике (AHRQ: Put Prevention into Practice), www.ahcrp.gov/clinic/ppipix.htm

Агентство по изучению системы здравоохранения и качеству медицинского обслуживания / Agency for Healthcare Quality and Research (AHRQ), www.ahrq.gov

Библиотека АМСЗ (AIHA Multilingual Library), www.eurasiahealth. org/english/library/index.cfm, www.eurasiahealth.org/russian/library/ index.cfm

Агентство по изучению системы здравоохранения и качеству медицинского обслуживания: Профилактика на практике (AHRQ: Put Prevention into Practice), www.ahcrp.gov/clinic/ ppipix.htm

Медицинская ассоциация Канады: руководство и клинические рекомендации в Канаде (Canadian Medical Association: Guidelines for Canadian Clinical Practice Guidelines), www.cma. ca/cpgs/gsspg-e.htm

Здравоохранение на научной основе (Bandolier: Evidence-Based Health Care), www.jr2.ox.ac.uk/bandolier/index.html

Поиск существующих клинических практических руководств может быть осуществлен по адресам:

Http://www.guideline.gov (US National Guideline Clearinghouse);

Http://www.phppo.cdc.gov/CDCRecommends/AdvSearchV.asp (Center for Disease Control and Prevention, USA);

Http://www.ahrg.gov/clinic/cpgsix.htm (Agency for Healthcare Research

and Quality, USA);

Http://hstat.nlm.nih.gov (Health Services Technology Assessment Text and National Library of Medicine, USA);

Http://mdm.ca/cpgsnew/cpgs/index.asp (Canadian Medical Association Infobase of Clinical Practice Guidelines);

Http://www.hc-sc.gc.ca/pphb-dgspsp/dpge.html (Health Canada - Population and Public Health Branch Guidelines);

Http://www.nice.org.uk (National Institute for Clinical Excellence - NICE, UK);

Http://www.eguidelines.co.uk (eGuidelines, UK);

Http://www.shef.ac.uk/seek/guidelines.htm (Sheffield Evidence for Effectiveness and Knowledge Clinical Guidelines, UK);

Http://www.nelh.nhs.uk/guidelinesfinder (National еlectronic Library

for Health, UK);

Http://www.prodigy.nhs.uk/ClinicalGuidance (PRODIGY Clinical Guidance, UK);

Http://www.sign.ac.uk (Scottish Intercollegiate Guidelines Network, Scotland);

Http://www.lehtinen.de/english/english/view (German Guidelines Information Service, Germany);

Http://www.health.gov.au/hfs/nhmrc/publicat/cp-home.htm(Australian National Health and Medical Research Council, Australia);

Http://www.nzgg.org.nz/library.cfm (New Zealand Guidelines Group, New Zealand).

Полезная информация по различным аспектам доказательной медицины применительно к более «узким» специальностям может быть найдена по адресам:

American Holistic Health Association, www.ahha.org;

American Whole Health and Rebus Inc., www.WholeHealth.com;

European Society of Cardiology, www.escardio.org;

Vascular Disease Foundation, www.vdf.org;

British Dental Association, www.bda-dentistry.org.uk;

British Dental Health Foundation, www.dentalhealth.org.uk;

The American Society for Bone and Mineral Research, www.asbmr.org;

The Thyroid Society, www.the-thyroid-society.org;

American Academy of Family Physicians, www.aafp.org;

Canadian Health Network, www.canadian-health-network.ca;

Organisation Mondiale de Gastro-Enterology, www.omge.org;

British Liver Trust, www.britishlivertrust.org.uk;

Society of Gynecologic Oncologists, www.sgo.org;

American Cancer Society, www.cancer.org;

International Society for Infectious Diseases, www.isid.org;

Hepatitis B Foundation, www.hepb.org;

American Society of Gene Therapy, www.asgt.org;

Human Genome Project Information, www.ornl.gov/hgmis;

American Academy of Neurology, www.aan.com;

Alzheimer"s Disease International, www.alz.co.uk;

International Federation of Gynecology and Obstetrics, www.figo.org;

OBGYN.net, www.obgyn.net;

International society of Refractive Surgery, www.isrs.org;

The Glaucoma Foundation, www.glaucoma-foundation.org;

American Academy of Orthopedic Surgeons, www.aaos.org;

National Osteoporosis Society, www.nos.org.uk;

American Academy of Pediatrics, www.aap.org;

KidsGrowth.com, www.kidsgrowth.com;

World Psychiatric Association - WPA online, www.wplanet.org;

The Mental Health Foundation, www.mentalhealth.org.uk;

Global Initiative for Asthma, www.ginasthma.com;

Canadian Lung Association, www.lung.ca;

International League of Associations for Rheumatology, www.ilar.org;

Arthritis Foundation, www.arthritis.org;

International Society of Surgery, www.iss-sic.ch;

The International Radiosurgery Support Association, www.irsa.org;

The Bristol Urological Institute, www.bui.ac.uk;

American Foundation for Urologic Disease, www.impotence.org;

The American Academy of Forensic Science, www.aafs.org;

The American Medical Association, www.ama-assn.org;

The Antibody Resource Page, www.antibodyresource.com;

Site for different medical specialties, www.atemergency.com;

Drug directory publication MIMS, www.atmedican-asia.com;

British Medical Journal, www.bmj.com;

Neurology, Gastroenterology (journals), www.b2imed.com;

Site for information related to clinical trials, www.centerwatch.com;

Interactive online conferences, www.cyberounds.com;

Dental-related Internet resources, www.dental-resources.com;

The CPR Diary and Patient Education, www.edotmd.com;

Exercise Research Associates, www.exra.org;

Pediatrics health problems, www.generalpediatrics.com;

The Global Drug Database, www.globaldrugdatabase.com;

Electronic Journal for hypertension, dialysis and clinical nephrology, www.hdcn.com;

General Information portal on health and medicine, www.healthscount.com;

Internet version of a leading consumer health magazine in the Asia Pacific, www.healthtoday.net;

The Howard Hughes Medical Institute, www.hhmi.org;

Medical database, www.internets.com/mednets;

The Institute for the Study and Treatment of Pain, www.istop.org, www. lipitor.com;

SmartMed site for physicians, www.medicinenet.com;

Medical conferences worldwide, www.mediconf.com;

Site specialties: clinical management series, ask the experts, conference, and lost more, www.medscape.com;

Free internet service, medical information in a concise slide presentation format, www.medslides.com;

Microbiology, virology sites, www.microbiol.org;

Nephrology, www.nephroworld.com;

Neuroscience resources, www.neuroguide.com;

The United States National Library of Medicine, www.nlm.nih.gov, www.norvasc.com;

Denmarks Lundbeck Institute, www.psychiatrylink.com;

Radiology related sites, www.radcenter.com;

Post-graduate medical life, www.residentpage.com;

Reuters Health offers, www.reutershealth.com;

Holistic health and alternative medicine, www.saffronsoul.com;

Society of Critical Care Medicine, www.sccm.org, www.telemedicine.org;

Site for cardiologists, www.theheart.org;

Transplantation and donation, www.transweb.org;

Urology, www.uroguide.com;

Surgical education, www.vesalius.com;

The Virtual Hospital, www.vh.org;

The Directory of Dentists, www.webdental.com;

Web Health Centre, www.webhealthcentre.com.

Professional Associations Alternative Medicine

National Integrative Medicine Council, www.nimc.org;

The British Naturopathic Association, www.naturopaths.org.uk;

The Canadian Complementary Medical Association, www.ccmadoctors.ca;

Association of European Pediatric Cardiologists, www.aepc.org;

Cardiac Society of Australia and New Zealand, www.csanz.edu.au;

Society of Geriatric Cardiology, www.sgcard.org;

American Dental Association, www.ada.org, Dentalxchange.com;

European Union of Dentists, www.europeandentists.org;

American Academy of Dermatology, www.aad.org, DermWeb.com, www.dermweb.com.

Diabetes & Endocrinology

American Thyroid Association, www.thyroid.org;

Association of British Clinical Diabetologists, www.diabetologistsabcd.org.uk;

Society for Endocrinology, www.endocrinology.org;

Pacific Dermatologic Association, www.pacificderm.org.

Family Medicine

Primary Care Doctors" Organization Malaysia, www.jaring.my/pcdom;

Royal Australian College of General Practitioners, www.racgp.org.au;

Royal College of General Practitioners, www.rcgp.org.uk.

Gastroenterology

British Society of Gastroenterology, www.bsg.org.uk, GastroHep.com;

Philippine Society of Gastroenterology, www.psgpsde.com.ph.

Hematology - Oncology

American Society of Clinical Oncology, www.asco.org;

American Society of Hematology, www.hematoIogy.оrg, Bonetumor.org.

Infectious Diseases

Infectious Diseases Society of America, www.idsociety.org;

International Association of Physicians in AIDS Care www.iapac.org;

National Foundation for Infectious Diseases, www.nfid.org.

Molecular Medicine

BioMetNet, www.bmn.com;

Gene Therapy - A Professional Community, www.gtherapy.co.uk;

National Society of Genetic Counsellors, www.nsgc.org.

Neurology

American Association of Electrodiagnostic Medicine, www.aaem.net;

American Board of Psychiatry and Neurology, www.abpn.com;

National Neurotrauma Society, www.edc.gsph.pitt.edu/neurotrauma.

Obstetrics & Gynecology

Association of Professors of Gynecology and Obstetrics, www.apgo.org;

European Society of Human Reproduction and Embryology, www. eshre.com;

International Society of Gynecologic Endoscopy, www.isge.org.

Ophthalmology

American Board of Ophthalmology, www.abop.org;

American Society of Cataract and Refractive Surgery, www.ascrs.org;

Contact Lens Association of Ophthalmologists, www.clao.org.

Orthopedics

American Association of Orthopedic Surgeons, www.aaos.org;

Asia Pacific Orthopedic Association, www.sapmea.asn.au/apoaold.htm;

Clinical Orthopedic Society,www.cosociety.org.

Pediatrics

European Society for Pediatric Urology, www.espu.org;

Society for Pediatric Anesthesia, www.pedsanesthesia.org;

Society for Pediatric Radiology, www.pedrad.org.

Psychiatry

American Psychiatric Association, www.psych.org;

Canadian Psychiatric Association, www.cpa-apc.org;

Society of Clinical Psychiatrists, www.scpnet.com.

Respiratory Care

American Association of Respiratory Care, www.aarc.org;

National Association for Medical Direction of Respiratory Care, www. namdrc.org;

The Canadian Society of Respiratory Therapists, www.csrt.com.

Rheumatology

Association of Rheumatology Health Professionals, www.rheumatology. org/arhp;

British Society for Rheumatology, www.rheumatology.org.uk;

New Zealand Rheumatology Association, www.rheumatology.org.nz.

Canadian Society of Plastic Surgeons, www.plasticsurgery.ca;

International Society for Minimally Invasive Cardiac Surgery, www. ismics.org;

Society of Thoracic Surgeons, www.sts.org. Urology

American Urological Association, www.auanet.org;

European Association of Urology, www.uroweb.org;

International Society of Andrology, www.andrology.org.

Orthopedics

Orthopedic Network, www.orthonetwork.cog.

Public Info Sites

Alternative Medicine, Holistic.com;

Cardiology HeartPoint, www.heartpoint.com;

Dentistry, Smileworks.com;

Dermatology, OneSkin.com;

Diabetes & Endocrinology, EndocrineWeb.com;

Family Medicine, MayoClinic.comwww.mayohealth.org;

Gastroenterology Gastro net, www.gastro.net.au;

Haematology - Oncology CancerSource.com, www.cancersource. com/community;

Infectious Diseases Infection Ctrl Online, www.infectionctrl-online. com;

Molecular Medicine The DNA Files, www.dnafiles.org;

Neurology Gateway to Neurology, http://neuro-www.mgh.harvard.edu;

Obstetrics & Gynecology Oestronaut, www.womenshealth.org;

Ophthalmology National Eye Institute, www.nei.nih.gov;

Pediatrics QualKids, www.qualkids.com;

Psychiatry Depression Alliance, www.depressionalliance.org;

Respiratory Care The Breathing Space, www.thebreathingspace.com;

Rheumatology Arthritis Link, www.arthritislink.com;

Surgery, Transplantation.org;

Urology UrologyChannel, www.urologychannel.com.

CME Providers

American Academy of Physical Medicine & Rehabilitation, www. aapmr.org/cme.htm;

American College of Emergency Physicians, www.pain.acep.org/acep;

ArcMesa Educators, www.arcmesa.com/cont_ed/profhome.jhtml7P_ ID=9;

Baylor College of Medicine Online CME, www.baylorcme.org, BreastCancerEd.net;

Cancer Control: Journal of the Moffitt Cancer Centre, www.moffitt.usf. edu/providers/ccj;

CardioVillage.com;

Cleveland Clinic Center for Continuing Education www. clevelandclinicmeded.com/online/topics.htm, Cme.cybersessions.org, CMEacademy.com, CMECourses www.cmecourses.com;

Emerging Issues in Neurotoxin Therapy, www.neurotoxinonline.com;

Geriatric Times, www.medinfosource.com/gtycme.html;

Hospital Practice, www.hosppract.com/cme.htm;

Interactive Grand Rounds, http://igr.medsite.com;

Physician and Sports Medicine Online, www.physsportsmed.com;

Physician Assistant Journal, www.pajournal.com/pajournal/cme/ ce.html;

Postgraduate Medicine CME Online, www.postgradmed.com/ cme.htm;

Power-Рак C.E., www.powerpak.com/CE;

Pragmaton Office of Medical Education, www.pome.org;

Psychiatric Times, www.mhsource.com/pt/cme.html;

Southern Medical Association On-Line, www.sma.org;

Stanford Radiology Online CME, http://radiologycme.stanford.edu/ online;

The Journal of Clinical Psychiatry, www.psychiatrist.com/cmehome;

The Pediatric Pharmacy Advocacy Group, www.cecity.com/ppag/ index.htm;

U.S. Pharmacist, www.uspharmacist.com;

University of Alabama School of Medicine, http://main.uab.edu/ uasom/new/show.asp?durki = 14510;

Vaccine Safety, www.vaccinetoday.com/aap.htm;

Virtual Dermatology, http://erl.pathology.iupui.edu/cases/dermcases/. dermcases.cfm;

Virtual Lecture Hall, www.vlh.com.

Литература

1. Altman D.G. Better reporting of randomised controlled trials: the CONSORT statement . BMJ 1996; 313: 570-1.

2. Altman D.G. The scandal of poor medical research . BMJ 1994; 308: 283-4.

3. Bailor J.C. 3rd, Mosteller F. Guidelines for statistical reporting in articles for medical journals. Amplifications and explanations. Ann Intern Med 1988;

4. Chalmers I. Current controlled trials: an opportunity to help improve the quality of clinical research. Сшт Control Trials Cardiovasc Med 2000: 3-8.

5. Davidoff F. News from the International Committee of Medical Journal Editors . Ann Intern Med 2000; 133: 229-31.

6. Dickinson K., Bunn F., Wentz R., Edwards P., Roberts I. Size and quality of randomized controlled trials in head injury: review of published studies. BMJ 2000; 320: 1308-11.

7. Elbourne D.R., Campbell M.K. Extending the CONSORT statement to

cluster randomized trials: for discussion. Stat Med 2001; 20: 489-96.

8. Freemantle N., Mason J..M, Raines A., Eccles M.P. CONSORT: an important step toward evidence-based health care. Consolidated Standards of Reporting Trials . Ami Intern Med 1997; 126: 81-3.

9. Hollis S., Campbell F. What is meant by intention to treat analysis? Survey of published randomised controlled trials. BMJ 1999; 319: 670-4.

10. Huston P., Hoey J. CMAJ endorses the CONSORT statement.

CONsolidation of Standards for Reporting Trials. CMAJ 1996; 155: 1277-82.

11. Lee Y.J, Ellenberg J.H., Hirtz D.G, Nelson K.B. Analysis of clinical trials by treatment actually received: is it really an option? Stat Med 1991; 1O:

12. Moher D., Cook D.J., Eastwood S., Olkin L, Rennie D., Stroup D.F. Improving the quality of reports of meta-analyses of randomised controlled trials: the QUOROM statement. Quality of Reporting of Meta-analyses.

Lancet 1999; 354: 1896-900.

13. Moher D, Shultz K.F., Altman D.G. for the CONSORT Group. «The CONSORT statement: revised recommendations for improving the quality of reports of parallel-group randomized trials». Ann Intern Med 2001; 8:

14. Ruiz-Canela M., Martinez-Gonzalez M.A., de Irala-Estevez J. Intention to treat analysis is related to methodological quality . BMJ 2000: 320: 1007-8.

15. Schulz K.F. The quest for unbiased research: randomized clinical trials and the CONSORT reporting guidelines. Ann Neurol 1997; 41: 569-73.

16. Schulz K.F., Chalmers L, Hayes R.J., Altman D.G. Empirical evidence of bias. Dimensions of methodological quality associated with estimates of

treatment effects in controlled trials. JAMA 1993; 273: 4O8-12 .

17. Begg C, Cho M, Eastwood S, Norton R., Moher D., Olkin I. et all Improving the quality of reporting of randomized controlled trials. The CONSORT statement. JAMA 1996; 2 76: 637-9.

Часто оригинальные статьи о выполненных исследованиях могут быть более реальным источником ответа на узкие вопросы чем обзорные статьи и лекции. Считается что чтение журналов и статей необходимо ограничить теми которые действительно имеют отношение к повседневной практике или текущим научным исследованиям. Значительная часть публикаций представляющих результаты исследования нового вмешательства содержит непригодную для использования информацию. Встреча со знакомой и известной фамилией и уважаемым учреждением позволяют заранее...

Если эта работа Вам не подошла внизу страницы есть список похожих работ. Так же Вы можете воспользоваться кнопкой поиск