Как делать клинически значимые выводы из своих наблюдений?

А. Г. ПАВЛОВ

Республиканский перинатальный центр, Петрозаводск, Республика Карелия

В последнее десятилетие, по мнению многих специалистов, с которыми нам приходится общаться на медицинских конференциях, всплеск активного интереса к так называемым «методам доказательной медицины» потихоньку сменяется сдержанным одобрением.

Все понимают, что традиции классической оценки наблюдений, пришедшие из лагеря точных наук прочно угнездились в медицине. И, похоже, что навсегда. Но в воздухе постоянно витает легкое ощущение «брака по принуждению». Многие исследователи воспринимают результаты математической обработки полученных наблюдений или с недоверием или, по крайней мере, достаточно обособлено от своих интуитивных клинических выводов. Мы постарались понять, почему это происходит? Какие факторы мешают нам перейти от чувства вынужденного использования неудобной игрушки к ощущению обладания полезным в практике инструментом?

После внимательного изучения сложившейся ситуации, один из факторов показался нам наиболее интересным. Похоже, что с каждым годом доступных средств обработки данных становиться все больше. Но выдают нам они стандартный набор СТАТИСТИЧЕСКИХ оценок. А вот средств, способных превратить это в квалифицированные КЛИНИЧЕСКИЕ оценки становится все меньше. Почему? Потому, что такими средствами до сих пор были люди, работающие на стыке наук и имеющие специальную подготовку. И их, увы, не становиться больше. А программных средств, способных их заменить, пока нет.

Действительно, с появлением доступных персональных компьютеров практически каждый желающий получил возможность использовать для обработки клинических данных самые разные программные инструменты. Среди них и профессиональные пакеты типа “ Statistics ” и всеми любимый, ставший почти родным Excel . Но все они выдают только стандартные коэффициенты, практическая интерпретация которых уже давно превратилась в шаманство. Редко какой исследователь, применив некий препарат на группе из 100 больных и обнаружив коэффициент корреляции между его дозой и уровнем гипотонии 0.75, сможет оценить риск развития гипотонии у конкретного больного из следующей группы. Вот в этой точке «круговорота данных в природе» сейчас и разрастается трещина, обозначившаяся между апологетами от доказательной медицины и практикующими «интуитчиками».

Действительно, каждому клиницисту всегда интересна конкретная оценка эффективности того или иного метода лечения. Он хочет максимально точно взвешивать риски развития конкретных осложнений. Видя перед собой очередную таблицу цифр, он вправе задать следующие вопросы:

Если у нас в руках есть данные, которые позволяют делать выводы о статистической значимости некоторого предположения, имеют ли эти выводы какое-либо отношение к клинической значимости?
Отличаются ли эти понятия? Если да, то какая значимость интересует нас как разработчиков новых стандартов в лечении или как лечащих врачей?
Можно ли пользуясь полученными оценками прогнозировать развитие реальных клинических ситуаций?
Есть ли способ оценить риск развития интересующего нас осложнения у отдельно взятого пациента?
Как можно оценить ошибку такого прогноза риска
Если мы пытаемся понять степень влияния различных факторов на развитие осложнений и обнаруживаем ряд статистически значимых факторов, являются ли они клинически значимыми?

И наконец:

• Как вообще делать клинически значимые выводы из своих наблюдений?

Именно на этот последний вопрос мы постараемся дать ответ в нашей серии публикаций, посвященной вопросам интерпретации клинических наблюдений.

Открывается эта серия небольшой статьей «Ожирение и преэклампсия. Результаты мультицентрового исследования».

Пожалуй, впервые в Российском интернете мы предлагаем вашему вниманию статью, которая может рассматриваться как пример «мостика», проложенного от скупой таблицы полученных данных к действительно информативным оценкам клинического риска. Мы намеренно оформили ее в максимально сжатом виде, сконцентрировав ваше внимание на том, какие выводы правомочен делать исследователь, корректно используя современные методы развернутой интерпретации результатов.

Нам хочется надеяться, что подобный стиль представления данных в недалеком будущем станет не только признаком хорошего тона, но и общепринятым стандартом оформления научного результата. По крайней мере, публикуя результаты своих исследований на страницах сайта Critical , мы постараемся придерживаться именно такого стиля.

В подавляющем большинстве как российских, так и зарубежных работ текст подобной статьи заканчивался бы на публикации четырех чисел, представленных в первой таблице. Иногда развернутая интерпретация полученных данных намеренно оставляется «за кадром» и предполагается, что просвещенный читатель может сам провести необходимые расчеты. Гораздо чаще методика подробной трактовки результатов недоступна самому автору работы. И происходит это, как правило, потому, что ни один из широко доступных программных инструментов не позволяет сейчас получать подобные, приближенные к клинической практике заключения. Проводить же необходимые выкладки вручную уже давно не модно.

Но эта проблема разрешима. Мы намеренно некоторое время назад открыли на сайте раздел, в котором представлена часть результатов мультицентрового исследования по регионарной анестезии. Статья, которую мы публикуем сегодня, является результатом обработки именно этого массива данных. И далее в нашей рубрике «Лаборатория» на примере этого массива, шаг за шагом, мы постараемся рассказать о том, как можно эффективно эти данные интерпретировать. Мы расскажем, каким способом можно рассчитывать результаты, представленные в статье о преэклапсии и постараемся сделать это максимально простым языком. Параллельно с теоретическими размышлениями мы будем создавать программные инструменты, которые позволят вам проводить подобные расчеты на практике, без существенных затрат времени. Мы надеемся, что эти программы помогут всем по другому взглянуть на результаты собственных клинических наблюдений. Многим специалистам они будут полезны и для более эффектного представления полученных результатов. Но, пожалуй, в первую очередь этими публикациями нам хотелось бы поддержать тех врачей и студентов, кто делает первые шаги на пути к защите своих научных тезисов.

Итак, в первую очередь, мы приглашаем вас познакомиться со статьей, демонстрирующей использование метода оценки отношений шансов.

Далее, тем нашим читателям, кому это будет интересно, мы предлагаем посмотреть массив данных, на котором были получены эти результаты.

А в следующем выпуске этой серии мы расскажем, какой методикой можно пользоваться для получения представленных результатов.