После заголовка идет аннотация (резюме, реферат), которая представляет собой краткое описание содержания научной работы. Ради экономии времени многие люди читают только аннотации, тем более что они доступны во всей Сети бесплатно, а за просмотр статей, особенно новых, может взиматься плата, разовая или в рамках подписки. Читать статью целиком или не читать – дело ваше, но имейте в виду, что аннотация содержит то, что в нее сочли нужным поместить авторы для привлечения внимания к своей работе. Аннотация представляет работу (исследование) с самой выгодной стороны и в общих словах. Из нее вы можете узнать, что исследование подтвердило эффективность такого-то способа лечения, но детали останутся вам неведомы. А эффективность, если кто не в курсе, бывает разной, да и понимание сути дела никогда не окажется лишним (при условии, что данная тема вас интересует). Так что если вы нашли то, что искали, чтением аннотации ограничиваться нельзя. Аннотация дает не полное представление о содержании работы, а частичное, обозначает основные моменты, причем в том виде, в котором это хотят сделать авторы. Максимум, что может дать вам аннотация, так это понимание того, нужно ли вам читать эту работу или нет. Если нужно – читайте целиком.
Что делать в том случае, если аннотации нет? Такое бывает, никто не обязывает авторов и издателей снабжать свои работы аннотациями, это делается по доброй воле. При отсутствии аннотации прочтите последний абзац статьи, где содержатся выводы или же дается заключение. Этого будет достаточно, чтобы определиться «читать или не читать».
Надо ли упоминать о том, что систематические обзоры и метаанализы ни в коем случае нельзя пропускать. Аналитическое обобщение нескольких научных исследований имеет бо́льшую ценность, чем отдельная научная работа.
Любая правильно «выстроенная» статья, посвященная какому-либо исследованию, начинается с указания цели и метода, при помощи которого эта цель была достигнута. Если с целями исследований знакомятся все читатели без исключения, то описания методов многие пропускают, рассуждая примерно таким образом: «Какое мне дело до методов? Меня интересуют выводы, результаты, а не инструменты, при помощи которых они были сделаны!» Но разве можно получить правильный результат при помощи плохого инструмента? С методами исследований знакомиться нужно обязательно! Вы уже проникли в суть доказательной медицины и представляете, как много зависит от метода. Но для удобства вот вам шпаргалка – дюжина вопросов, на которые нужно получить ответ при изучении метода исследования. Некоторые вопросы относятся к экспериментальным исследованиям, некоторые – к наблюдательным, но это обстоятельство всякий раз не оговаривается. Если вы внимательно дочитали до этого места, то сами должны понимать, что к чему. Если не понимаете, то, возможно, вам следует прочесть эту книгу заново.
1. Принимали в исследовании участие люди или оно проводилось на животных? Важно понимать, что на животных преимущественно проводятся предварительные, доклинические исследования. У таких исследований и результаты предварительные.
2. Какое именно исследование проводилось в данном случае?
3. Было ли исследование контролируемым?
4. Каков количественный состав групп? Сколько всего участников?
5. Каковы критерии отбора участников (критерии включения в исследование)?[121]
6. Насколько четко описан способ формирования групп?
7. Было ли исследование рандомизированным?
8. Было ли исследование слепым?
9. Сопоставлялся ли предлагаемый авторами метод с критериальным («золотым») стандартом?
10. Где, когда и в течение какого периода собирались данные?
11. Какими способами пытались бороться с ошибками?
12. Как анализировались количественные переменные?
13. Было ли исследование многоцентровым? (ответ на этот вопрос можно получить и из аннотации).
По поводу количества участников исследование нужно сделать одно пояснение. Вас может удивить малое количество участников какого-либо отечественного исследования, посвященного оценке эффективности нового лекарственного препарата. Дело в том, что требования к количеству участников клинических исследований новых препаратов в разных странах сильно отличаются. Даже не просто сильно, а невероятно сильно. Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США или Европейское агентство лекарственных средств для регистрации нового препарата требуют подтверждения его эффективности и безопасности в двух независимых клинических исследованиях с участием нескольких тысяч человек. В России подобных требований нет, для регистрации достаточно одного исследования с произвольным количеством пациентов. 5, 10 или 20 участников – это смешно, но начиная с 50 – вполне достаточно. Довольно большое количество новых лекарственных препаратов получили у нас «путевку в жизнь» на основании исследования с количеством участников менее 100 человек. Но мы-то знаем, что чем больше участников, тем выше мощность исследования.
Знакомясь с результатами исследований «случай – контроль» и ретроспективных когортных исследований, важно помнить о том, что эти исследования обладают наименьшей доказательностью (обратите внимание – не «малой», а «наименьшей» в сравнении с другими типами исследований). Прежде всего это связано с искажениями фактов, которых практически невозможно избежать при ретроспективном сборе информации. Также на результатах исследований «случай – контроль» могут сказаться погрешности отбора участников в наблюдаемые группы. Например, больные с исследуемым заболеванием могут быть представлены в группе неравномерно, с преобладанием в сторону относительно стабильного течения. Если для вас очень важна достоверность результатов какого-то исследования «случай – контроль», то попробуйте поискать дополнительные подтверждения. Поймите правильно – речь идет не о недоверии к результатам, а о дополнительном подтверждении. Это как раз тот случай, когда кашу маслом не испортить. Что же касается ретроспективных когортных исследований, то в наше время они проводятся очень редко, можно сказать – в исключительных случаях.
После того, как метод исследования изучен и осмыслен (без осмысления научные работы не читаются), можно переходить к непосредственному знакомству с исследованием и его результатами.
Если вы станете прорабатывать какую-то тему глубоко, то в большинстве случаев столкнетесь с выраженными расхождениями в результатах отдельных исследований. Иной раз результаты настолько отличаются друг от друга, что возникает сомнение в их научности, читатель поневоле начинает подозревать, что результаты брались с потолка.
Надо сказать, что это обычная практика. Разные исследователи в процессе сходных исследований могут получать разные результаты. Если вы специализируетесь по данной теме, то вы сможете самостоятельно разобраться с расхождениями. Если же нет, то вашим спасательным кругом станут систематические обзоры и метаанализы.
Чем, по-вашему, в первую очередь отличается хороший систематический обзор от плохого? «Систематический», обратите внимание, речь идет именно о систематических обзорах, а не о сравнении систематического с литературным.
Подумайте, не торопясь. Раньше мы это главное отличие не обсуждали. Надо же что-то и под конец приберечь, чтобы читать интереснее было…
Хороший систематический обзор анализирует причины расхождений, выясняет различия между исследованиями, в ходе которых были получены результаты, отличающиеся друг от друга. Надо же понять, почему так произошло. Причина расхождения всегда объективна, но не всегда является ошибкой или погрешностью. Расхождение может быть вызвано тем, что в одном исследовании участвовали европейцы, а в другом – китайцы. У разных рас не только внешность разная, но и «химия» – есть определенные различия в биохимических процессах организма. Так, например, понижающий артериальное давление препарат «Каптоприл», он же – «Капотен», малоэффективен у представителей негроидной расы[122].
В плохом систематическом обзоре расхождения перечисляются без анализа. Пользы от такого перечисления никакой, только голова кругом идет. Ясное дело, что на чтение плохих обзоров время тратить не нужно. Вы же не просто хотите узнать, сколько исследований проводилось по данному вопросу и как они назывались, вам важен результат, достоверный результат.
Важное значение имеет полнота отслеживания групп, участвующих в исследовании. О достоверных результатах можно говорить лишь в том случае, если вся группа наблюдалась в течение запланированного срока. Досрочное выбывание более 10 % участников существенно понижает достоверность результатов в большинстве исследований. Если же в ходе исследования выбывает более 20 %, то результаты его вообще не заслуживают внимания. Важно, чтобы при значительном выбывании для сравнения приводились полные исходные характеристики выбывших и отслеженных участников, это помогает адекватно оценивать результаты. Существует негласное правило, согласно которому у всех участников исследования, причина выбывания которых читателю неизвестна, автоматически предполагается неблагоприятный исход (смерть), и результаты исследования пересчитываются с учетом этой поправки (это нетрудно сделать самостоятельно).
При оценке причинно-следственных связей пользуйтесь критериями причинности Хилла, ничего лучшего человечество пока еще не придумало. Знание этих критериев помогает понять, была ли связь между причиной и следствием установлена должным образом или же ее, образно говоря, «притянули за уши».
Если в статье указано, что распреление участников исследования по группам было рандомизированным, но не указывается метод рандомизации, то следует считать такое исследование нерандомизированным! Да, именно так. Причина подобной категоричности заключается в том, что рандомизация рандомизации рознь и не всякое случайное распределение можно называть этим звучным словом. Нередко исследователи распределяют участников примитивным образом, например, по их порядковым номерам, четные номера попадают в одну группу, а нечетные – в другую. С таким же успехом можно отделять тех участников, с кем встречались по понедельникам и средам, от тех, кто был назначен на вторник и четверг. Вряд ли это можно назвать рандомизацией. Подобные «шалости» привели к тому, что сегодня примерно в половине научных статей, посвященных клиническим испытаниям, описывается метод рандомизации и это уточнение встречается все чаще и чаще. Авторы сами должны быть заинтересо