Проблема верификациии в доказательной медицине

Проблема верификации  в доказательной медицине

Виноградов М.А. Московская медицинская академия имени И.М. Сеченова  

 Термин «медицина,  основанная на доказательствах»  или «доказательная медицина»  (evidence based medicine) появился в лексиконе  современных медицинских специалистов совсем недавно, однако за сравнительно небольшой период времени, основные принципы, вкладываемые в значение этого термина, составили доминирующую идеологию медицины XXI века. Возможно, это произошло потому, что современная клиническая медицина увидела в медицине «доказательной» возможный способ выхода из кризиса, в котором она находится с середины ХХ века. С помощью «доказательности» появилась возможность если не сделать медицину точной наукой, то по крайней мере, приблизить её к таковой. 

 Определение,  данное в 1993 году Рабочей группой  по доказательной медицине, звучит  так: «Доказательная медицина  – это раздел медицины, основанной  на доказательствах, предполагающий  поиск, сравнение и широкое  распространение полученных доказательств  для использования в интересах больных». Таким образом, доказательная медицина является новым подходом, к технологиям сбора, анализа, обобщения и трактовки медицинской информации. Внедрение принципов доказательной медицины в практику здравоохранения предусматривает оптимизацию качества медицинской помощи с точки зрения безопасности, эффективности, стоимости и др. В узком смысле, задача доказательной медицины, – преобразовать результаты научных исследований в конкретные клинические рекомендации для врачей. 

 Важным аспектом доказательной медицины стало установление степени достоверности и значимости, т.е. «доказательности» медицинской информации. Значимость любого медицинского исследования определяется рядом факторов, среди которых особое место принадлежит научному обоснованию этого исследования и возможности практического применения его результатов. По мнению ряда авторов, именно эти два фактора и составляют основу доказательной медицины [1].

 Научная обоснованность  медицинского исследования является  мерой доверия к его результатам. Стандарты научной обоснованности включают строго определенные требования к проведению исследования, обработке его результатов и оценке достоверности. Необходимость создания единого подхода к оценке результатов медицинских исследований привела к выработке единых критериев научной обоснованности. На данный момент в литературе, посвященной доказательной медицине, можно встреть подробные алгоритмы оценки достоверности результатов клинических исследований [1]. Считается, что на основе этих результатов врач должен основывать свои клинические решения, пока в его распоряжение не поступят новые, более совершенные данные: «Какова бы ни была сила наиболее надежного из имеющихся фактов, врач должен брать его за основу для действий, будучи в то же время готовым к переоценке фактов» [Цит. по 1]. 

 Можно утверждать, что доказательная медицина является  логическим продолжением и этапом  развития традиционной клинической  медицины Запада, ориентированной  на принципы позитивизма –  философского направления ХХ века, оказавшего огромное влияние на современную науку. 

 Позитивизм ставит  во главу угла тот постулат, что все подлинное, положительное  («позитивное») знание о действительности  может быть получено лишь в  виде результатов отдельных специальных  наук или их «синтетического» объединения. Согласно этому принципу, традиционная клиническая медицина обосновывала диагноз исходя из совокупности проанализированных данных, полученных различными дополнительными методами, заимствованными из различных отраслей науки – физическими, химическими, биологическими и т.д. С развитием современных технологий медицинской визуализации, физико-химического анализа, на второй план отошел собственно сам сбор анамнеза, который по сути своей, стал формальностью.

 Антитеоретическая  направленность позитивизма привела к появлению устойчивого мнения о том, что «настоящая» наука может опираться только на факты, а теория должна служить лишь для систематизации и классификации этих фактов. Отсюда убеждение, что на основании методов клинического наблюдения можно сделать лишь отдельные умозаключения о фактах, но не обобщенные гипотезы. Недостаток теоретических обоснований традиционной медицины привел к появлению многочисленных бесполезных и даже противоречащих принципам логики классификаций, а следование методологическим традициям позитивизма привело к явлениям классического атомизма, ассоциационизма, механицизма и крайнего эмпиризма в медицине. В качестве примера можно привести классические учебники, в которых патология базируется на разделении её на элементы (атомизм), существующие отдельно или соединенные друг с другом по принципу ассоциации (ассоциационизм). Для воплощения идеи, требующей исходить из данного в опыте, применяется метод клинического наблюдения, который должен стать непосредственной проверкой отдельных суждений («атомов» знания) путем сравнения с элементарными единицами опыта (эмпиризм) [6]. 

 Накопление больших  массивов данных в результате  многочисленных клинических исследований  привело к избытку частной  информации, находящейся в «теоретическом» вакууме. Можно сказать, что клиническая медицина стала проявлять типичные симптомы ненаучности: избыток фактов и недостаток теории. Ведь суть науки в систематической интеграции данных, а не только в регистрации фактов. Потребность в объяснении накопленных данных вызвала усилия, направленные на создание небольших теорий на очень низком уровне обобщения. Эти отрывочные теоретические концепции малоприменимы даже при интерпретации даже узкой проблематики, так как ведут не к согласованности фактов, а скорее к росту числа новых концепций [6].

 Попытки создания  серьезных научных теорий с  высоким уровнем обобщений явили  ещё одну проблему – отбор  эмпирических фактов, подтверждающих  данную теорию. Следует отметить, что массив накопленных медициной  теоретических фактов весьма неоднороден. Он включает исследования как правильно спланированные и выполненные с соблюдением всех требований в строго контролируемых условиях, так и работы, в которых требования к планированию и проведению строго не соблюдались. Тем не менее, оба вида исследований представляют собой научные факты. Для того, чтобы теория имела все признаки «доказательности», факты, отобранные для её подтверждения должны выдержать строгую проверку (верификацию с позиций доказательной медицины) на предмет научной обоснованности. Считается, что только массив эмпирических данных, единых по своим характеристикам (требования к проведению исследований, оценке результатов и достоверности) может стать научной базой для выдвижения той или иной теории. Именно принцип верификации философии позитивизма взяла на вооружение доказательная медицина, правда, придав ему несколько другое значение. Этот принцип в доказательной медицине четко не сформулирован, но рекомендации для определения «доказательности» научных исследований, предлагаемые экспертами доказательной медицины, являются ни чем иным, как верификацией. 

 Интересно, что  впервые критерии верификации  для определения роли инфекционного  агента как причины болезни  были четко сформулированы Робертом  Кохом в 1882 году, т.е. до появления собственно философии позитивизма. Выдвинутая им гипотеза о том, что каждая болезнь имеет одну причину, а конкретная причина вызывает одну болезнь, подтверждалась следующими «протокольными постулатами»:

 Микроорганизм  должен быть обнаружен в каждом случае заболевания.

 Микроорганизм  должен быть выделен в виде  чистой культуры.

 Микроорганизм  должен вызывать специфическое  заболевание при введении животному.

 Микроорганизм  должен быть выделен у больного  животного и идентифицирован.  

Данный подход способствовал существенному развитию понятия причины в медицине. Постулат о том, что конкретный микроорганизм является причиной заболевания, послужил основой для многих открытий. Однако, для установления большинства болезней недостаточно одних постулатов Коха. Особенно при верификации гипотез заболеваний с множественными, неинфекционными факторами риска. 

 Формулирование  гипотезы предшествует началу  любого исследования. Формирование  массива данных, служащих для  её подтверждения, происходит  по следующему примерному алгоритму верификации:

Вначале разрабатываются  критерии поиска информации (статей). Эти  критерии представляют собой скрининговый метод отбора необходимой информации. Поиск может осуществляться по ключевым словам, словосочетаниям, фамилиям авторов и т.п. в доступных базах клинических данных (MedLine, Adonis, Cochrane Library).

Из полученного  массива данных необходимо исключить  нерелевантные статьи, т.е. информацию не соответствующую критериям поиска. Для этого необходимо изучить  название и абстракт статьи, так как контекст использования ключевых слов может быть различен.

 Информация в  полученном массиве данных должна  быть ранжирована по степени  достоверности на основании существующих  соглашений медицинской статистики (P?0.95, p?0.05) и критериев достоверности, предложенных экспертами доказательной медицины. Согласно мнению Шведского совета по методологии оценки в здравоохранении, достоверность доказательств из различных источников не одинакова, и зависит от типа проведенного исследования. Достоверность убывает в таком порядке:

Рандомизированное контролируемое клиническое испытание;

Нерандомизированное клиническое испытание с одновременным  контролем;

 Нерандомизированное  клиническое испытание с историческим  контролем; 

Когортное исследование;

«Случай-контроль»;

Перекрестное клиническое  испытание;

Результаты наблюдений.

 Центр доказательной  медицины в Оксфорде, предлагает  следующие критерии достоверности  медицинской информации:

Высокая достоверность  – информация основана на результатах  нескольких независимых клинических испытаний с совпадением результатов, обобщенных в систематических обзорах.

Умеренная достоверность  – информация основана на результатах  по меньшей мере нескольких независимых, близких по целям клинических  испытаний.

Ограниченная достоверность – информация основана на результатах одного клинического испытания.

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

 Представленные  классификации могут быть последовательными этапами в формировании массива данных с определенной степенью достоверности. На первом этапе оценке подвергаются данные отдельных клинических исследований, а на втором этапе анализируются научные обзоры и данные мета-анализа.

Исследователем должно быть четко определено отношение к информации с низкой степенью достоверности. Она может исключаться или не исключаться из исследования, но в любом случае это должно быть особо оговорено.

 На последнем  этапе верификации осуществляется  анализ содержания отобранных статей, чтобы отсеять те, которые не соответствуют сформулированной в начале исследования гипотезе. 

 На каждом из  этих этапов имеется ряд факторов, оказывающих влияние на ход  верификации, и в конечном итоге  способных вызвать искажение результатов. Например, на этапе поиска информации могут быть найдены не все значимые источники по интересующей теме из-за плохого индексирования или нежелания фирм-спонсоров публиковать отрицательные результаты клинических испытаний. Сложности корректной трактовки, связанные с различиями в подходах, стандартах и способах оценки также могут оказывать влияние на результат. 

 Но возможно, что  именно в виде подобного алгоритма,  доказательная медицина представляет  себе логико-методологический анализ  медицинского знания, цель которого – формирование базы эмпирических данных в виде фактов науки, представленных языком, не допускающим двусмысленности. 

 Однако, необходимо  отметить, что принцип верификации  в философии позитивизма продемонстрировал  свою ограниченность, так как наука в основном имеет дело с идеализированными объектами, которые не могут быть верифицированы.

 Ограниченность  метода верификации особенно  заметна при попытке анализа  воздействий внешней среды на  здоровье человека, где многие  факторы находятся в тесной взаимосвязи друг с другом, а степень риска других факторов не установлена. В данном случае результаты верификации могут быть представлены в виде «есть эффект» - «эффект отсутствует» на различных уровнях воздействия в рамках сформулированной теории о факторах риска. Формирование базы эмпирических данных в контексте социально-гигиенического мониторинга является основой для процесса принятия решений в управлении рисками. Основной же проблемой при верификации степени риска факторов внешней среды будет поиск и оценка достоверности данных с позиций медицинской статистики.